Minimal Decision Rules Based on the A Priori Algorithm

Based on rough set theory many algorithms for rules extraction from data have been proposed. Decision rules can be obtained directly from a database. Some condition values may be unnecessary in a decision rule produced directly from the database. Such values can then be eliminated to create a more comprehensi- ble (minimal) rule. Most of the algorithms that have been proposed to calculate minimal rules are based on rough set theory or machine learning. In our ap- proach, in a post-processing stage, we apply the Apriori algorithm to reduce the decision rules obtained through rough sets. The set of dependencies thus obtained will help us discover irrelevant attribute values

Undergraduate research in the Faculty of Informatics of Madrid

To receive the degree in Computer Engineering, students of the Faculty of Informatics of the Polytechnical University of Madrid, must carry out a Project under the supervision of a professor. Such a Project, may consist of the resolution of a problem coming from the "real world", by using the adequate technics learned by the student, or, on the contrary, may be in fact the first research work carried out by the student, as a training for the further realization of a Ph. D. Thesis. In this paper, we describe several works of this kind, carried out under our supervision, pertaining to the field of Data and Knowledge Engineering

Functional aspects of databases: A research project within the framework of the European program HCM

The authors describe a program intended to help increase the human resources available for research and technological development which will be needed by the Member States of the European Community in the coming years. The main aim is the training of research scientists by mobility and the formation of networks. The program will cover all scientific and technological sectors, and areas of the social and human sciences that are able to improve European competitiveness, such as economic and management science, environmental economics, and the interconnections between science, technology, and society. The activities carried out under the program are: the development of a system of research fellowships, the creation and development of scientific and technical cooperation networks across all the regions of the Community, and the organization of a series of high level meetings at the cutting edge of scientific and technical knowledge

Caracterización matemática de las bases de datos relacionales a partir de los axiomas de Armstrong : una aproximación desde el punto de vista analítico

El contenido de este trabajo se inscribe dentro del campo de las Bases de Datos, más concretamente, de las Bases de Datos Relaciónales, para las que los resultados obtenidos son de inmediata aplicación. El software de gestión de una Base de Datos Relaciona!, debería incluir un modo de conocer el grado de normalización de una relación, ya que, del manejo de relaciones no normalizadas, pueden derivarse ciertas inconsistencias (son las denominadas anomalías de inserción, borrado y actualización). Nuestro objetivo es proporcionar un fundamento matemático para tales técnicas. El método utilizado, parte de las dependencias funcionales - definidas en el esquema inicial, calculando todas las claves. Esta determinación, unida a un estudio en detalle de las propiedades matemáticas - de las Formas Normales, y a la caracterización de los atributos principales y no principales; permite la elaboración de dos sencillos Algoritmos, que, aplicados a una relación, producen como resultado su nivel de normalización

Método de detección no determinista de outliers basado en el modelo de conjuntos aproximados de precisión variable

En este trabajo se presenta un procedimiento para la detección de outliers basado en el modelo de conjuntos aproximados de precisión variable (Variable Precision Rough Sets Model -VPRSM) que tiene como esencia una generalización del concepto estándar de la relación de inclusión de conjuntos definido en el modelo básico de conjuntos aproximados (Rough Sets Basic Model -RSBM). Dicha extensión propone una clasificación con un cierto grado de incertidumbre con el objetivo de mejorar la calidad de la detección. A partir del método se propone un algoritmo computacionalmente eficiente y se presentan los resultados alcanzados tras aplicar el método a un caso real y comparando los mismos con los alcanzados mediante el algoritmo basado en RSBM

Algoritmo para la detección de casos excepcionales basado en la teoría de conjuntos aproximados

Los outliers son objetos que muestran un comportamiento anormal dentro del contexto donde se encuentran o que tienen valores inesperados en algunos de sus parámetros. Por la importancia que ello reviste en los procesos de búsqueda de información en grandes volúmenes de información, los investigadores prestan especial atención al desarrollo de técnicas de detección eficientes. Este artículo tiene como antecedentes una investigación previa que basa el problema de la detección de outliers en la teoría de Rough Sets. En dicho trabajo, los outliers se definen como elementos de los conjuntos excepcionales no redundantes que poseen un grado de excepcionalidad mayor que un umbral establecido. En el presente artículo se hace una revisión crítica de este trabajo evidenciando que resulta impracticable una implementación computacional de un algoritmo para detectar outliers a partir de dicho planteamiento teórico por ser de orden exponencial y se propone una extensión del marco teórico original sobre el que se diseña un algoritmo de complejidad temporal no exponencial basado en el método de detección propuesto junto con una implementación que ha permitido validar la propuesta

FC: a relational query language having the property of functional completeness

Functional completeness of a relational language is the ability to express linear recursive queries. We present such a language that also has the property of relational completeness (relational algebra is, in fact, embedded in it). The transitive closure of a binary relation is carried out by means of the projection function and its inverse

Der Altersaufbau der landwirtschaftlichen Arbeitskraefte und seine Relevanz fuer die Entwicklung der Agrarstruktur in den Teilraeumen der Bundesrepublik Deutschland

SIGLEAvailable from Bibliothek des Instituts fuer Weltwirtschaft, ZBW, Duesternbrook Weg 120, D-24105 Kiel C 165320 / FIZ - Fachinformationszzentrum Karlsruhe / TIB - Technische InformationsbibliothekDEGerman

Aplicación del modelo de conjuntos aproximados de precisión variable para estimar la probabilidad que tiene cada elemento de ser excepcional

En un proceso de Data Mining, la detección de outliers intenta aprovechar la elevada marginalidad de estos objetos para detectarlos midiendo su grado de desviación respecto a los patrones de comportamiento representativos y desentrañar así conocimiento relevante. Si bien la aplicación de la Teoría de Conjuntos Aproximados (Rough Sets-RS) al campo de los procesos de búsqueda de información en grandes volúmenes de datos (KDD) viene realizándose desde su formulación en la década de los 80, en los últimos años se ha comenzado a considerar la detección de outliers como un proceso de KDD con interés en sí mismo. La combinación de ambos enfoques, Rough Sets como fundamento para la caracterización y detección de outliers, es un punto de vista absolutamente nuevo, con un gran potencial de interés teórico y aplicabilidad práctica. En el presente artículo se presenta un marco teórico basado en el Modelo de Conjuntos Aproximados de Precisión Variable que permite establecer una aproximación estocástica a la solución del problema de determinar si un elemento dado es outlier dentro de un determinado universo de datos