Tariykdd: una herramienta genérica de descubrimiento de conocimiento en bases de datos débilmente acoplada con el SGBD Postgresql

En este trabajo se presenta el análisis, diseño e implementación de TariyKDD, una herramienta genérica para el Descubrimiento de conocimiento en bases de datos, débilmente acoplada con el SGBD PostgreSQL. TariyKDD comprende cuatro módulos que cubren la conexión, a archivos planos y bases de datos relacionales, un módulo de utilidades con clases y librerías comunes, un módulo kernel que reune las etapas de preprocesamiento, minería y visualización, y el módulo de interfaz gráfica de usuario. Dentro del kernel de minería se implementan 5 algoritmos, Apriori, FPGrowth y EquipAsso para asociación y C4.5 y Mate para clasificación. Se evalúa el rendimiento de los algoritmos EquipAsso, un algoritmo para el cálculo de conjuntos de ítems frecuentes, y Mate, un algoritmo para la construcción de arboles de clasificación, basados en nuevos operadores del álgebra relacional, con respecto a los algoritmos Apriori y FP-Growth y C4.5, respectivamente