Knowledge discovery process for description of spatially referenced clusters

Spatial clustering is an important field of spatial data mining and knowledge discovery that serves to partition a spatial data set to obtain disjoint subsets with spatial elements that are similar to each other. Existing algorithms can be used to perform three types of cluster analyses, including clustering of spatial points, regionalization and point pattern analysis. However, all these existing methods do not provide a description of the discovered spatial clusters, which is useful for decision making in many different fields. This work proposes a knowledge discovery process for the description of spatially referenced clusters that uses decision tree learning algorithms. Two proofs of concept of the proposed process using different spatial clustering algorithm on real data are also provided.Facultad de Informátic

Extensión de proceso de explotación de información para la detección de asociaciones espaciales difusas

Las asociaciones espaciales brindan conocimiento que resulta de sumo interés para la inteligencia de negocios en dominios varios. Estas asociaciones están constituidas tanto de relaciones espaciales como no espaciales que se dan entre los objetos de una base de datos, las cuales invitan a ser modeladas haciendo uso de la teoría de conjuntos difusos debido a la falta general de límites claros para determinar cuándo un par de objetos pertenece o no a la relación en cuestión, producto de la misma naturaleza de los datos. Un ejemplo es la relación de cercanía entre dos objetos: ¿a qué distancia los mismos dejan de estar cerca entre si? En consecuencia, en el presente trabajo se extiende un proceso de explotación de información para la detección de asociaciones espaciales basado en la minería de subgrafos frecuentes considerando además relaciones difusas. Se presenta una prueba de concepto utilizando datos generados para tales fines.XVI Workshop Bases de Datos y Minería de Datos.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Knowledge discovery process for description of spatially referenced clusters

Spatial clustering is an important field of spatial data mining and knowledge discovery that serves to partition a spatial data set to obtain disjoint subsets with spatial elements that are similar to each other. Existing algorithms can be used to perform three types of cluster analyses, including clustering of spatial points, regionalization and point pattern analysis. However, all these existing methods do not provide a description of the discovered spatial clusters, which is useful for decision making in many different fields. This work proposes a knowledge discovery process for the description of spatially referenced clusters that uses decision tree learning algorithms. Two proofs of concept of the proposed process using different spatial clustering algorithm on real data are also provided.Facultad de Informátic

Extensión de proceso de explotación de información para la detección de asociaciones espaciales difusas

Las asociaciones espaciales brindan conocimiento que resulta de sumo interés para la inteligencia de negocios en dominios varios. Estas asociaciones están constituidas tanto de relaciones espaciales como no espaciales que se dan entre los objetos de una base de datos, las cuales invitan a ser modeladas haciendo uso de la teoría de conjuntos difusos debido a la falta general de límites claros para determinar cuándo un par de objetos pertenece o no a la relación en cuestión, producto de la misma naturaleza de los datos. Un ejemplo es la relación de cercanía entre dos objetos: ¿a qué distancia los mismos dejan de estar cerca entre si? En consecuencia, en el presente trabajo se extiende un proceso de explotación de información para la detección de asociaciones espaciales basado en la minería de subgrafos frecuentes considerando además relaciones difusas. Se presenta una prueba de concepto utilizando datos generados para tales fines.XVI Workshop Bases de Datos y Minería de Datos.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Proceso para la obtención de patrones de co-localización con relaciones difusas

La detección de patrones de co-localización es una de las actividades más demandadas de la ciencia de datos espaciales. Sin embargo, la gran variedad de algoritmos especializados en distintos aspectos de esta tarea y la falta de disponibilidad de los mismos en las herramientas de minería de datos disponibles hace que su utilización se dificulte. Por este motivo se diseña un framework que hace uso de teoría de grafos y lógica difusa para la extracción de estas regularidades considerando distintos aspectos fundamentales de la minería de datos espaciales utilizando herramientas fácilmente asequibles.Sociedad Argentina de Informátic

Extensión de proceso de explotación de información para la detección de asociaciones espaciales difusas

Las asociaciones espaciales brindan conocimiento que resulta de sumo interés para la inteligencia de negocios en dominios varios. Estas asociaciones están constituidas tanto de relaciones espaciales como no espaciales que se dan entre los objetos de una base de datos, las cuales invitan a ser modeladas haciendo uso de la teoría de conjuntos difusos debido a la falta general de límites claros para determinar cuándo un par de objetos pertenece o no a la relación en cuestión, producto de la misma naturaleza de los datos. Un ejemplo es la relación de cercanía entre dos objetos: ¿a qué distancia los mismos dejan de estar cerca entre si? En consecuencia, en el presente trabajo se extiende un proceso de explotación de información para la detección de asociaciones espaciales basado en la minería de subgrafos frecuentes considerando además relaciones difusas. Se presenta una prueba de concepto utilizando datos generados para tales fines.XVI Workshop Bases de Datos y Minería de Datos.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Proceso de descubrimiento de reglas de caracterización de grupos espacialmente referenciados

El descubrimiento de grupos sobre información espacialmente referenciada es un tema de interés en minería de datos espaciales. Los algoritmos existentes se orientan a descubrir tres tipos de grupos: regiones, grupos propiamente dichos, y zonas calientes. Sin embargo, no dan una caracterización de dichos grupos. El presente trabajo propone un proceso de descubrimiento de reglas de caracterización de grupos espacialmente referenciados que utiliza algoritmos TDIDT para obtener las características que fueron elegidas automáticamente para la generación de los mismos. Se presentan pruebas de concepto en las que se utilizan distintos algoritmos de agrupamiento espacial.XIII Workshop Bases de datos y Minería de Datos (WBDMD).Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Proceso para el descubrimiento de asociaciones espaciales mediante subgrafos frecuentes

Las asociaciones espaciales constituyen uno de los tipos de regularidades más utilizadas para la inteligencia de negocio en relación a los datos espacialmente referenciados. Debido a las particularidades de este tipo de información, distintos acercamientos han sido propuestos a lo largo del tiempo para el minado de las mismas, sin embargo, no existe una forma definida de realizar esta actividad que sea adaptable a las situaciones particulares de los distintos problemas de negocio que se presentan. Por este motivo se propone en el presente trabajo un proceso de explotación de información que permita modelar distintos escenarios y relaciones espaciales haciendo uso de la teoría de grafos, y la búsqueda de los patrones de asociación mediante el uso de algoritmos de búsqueda de subgrafos frecuentes. Una prueba de concepto de la propuesta utilizando datos reales es llevada a cabo para ilustrar la implementación del mismo.XV Workshop Bases de Datos y Minería de Datos (WBDDM)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Proceso de descubrimiento de patrones de co-localización alrededor de tipos de eventos de referencia

El descubrimiento de patrones de co-localización revela subconjuntos de tipos de eventos espaciales cuyas instancias ocurren frecuentemente vecinas entre sí. Muchos algoritmos y métodos han sido desarrollados a través de los años, sin embargo, cuando se requiere encontrar estos patrones alrededor de tipos de eventos espaciales determinados, la alternativa existente resulta incompleta e incorrecta. En el presente trabajo, en consecuencia, se desarrolla un proceso de explotación de información para el descubrimiento de patrones de co-localización alrededor de tipos de eventos espaciales de referencia que utiliza cliques máximos y algoritmos TDIDT para brindar una solución a este problema. Se presenta una prueba de concepto del proceso propuesto.XIII Workshop Bases de datos y Minería de Datos (WBDMD).Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Proceso de descubrimiento de reglas de caracterización de grupos espacialmente referenciados

El descubrimiento de grupos sobre información espacialmente referenciada es un tema de interés en minería de datos espaciales. Los algoritmos existentes se orientan a descubrir tres tipos de grupos: regiones, grupos propiamente dichos, y zonas calientes. Sin embargo, no dan una caracterización de dichos grupos. El presente trabajo propone un proceso de descubrimiento de reglas de caracterización de grupos espacialmente referenciados que utiliza algoritmos TDIDT para obtener las características que fueron elegidas automáticamente para la generación de los mismos. Se presentan pruebas de concepto en las que se utilizan distintos algoritmos de agrupamiento espacial.XIII Workshop Bases de datos y Minería de Datos (WBDMD).Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI