El presente proyecto se enfoca a evaluar técnicas existentes e implementar desarrollos experimentales que permitan clasificar, ordenar, jerarquizar y analizar información sobre grandes volúmenes de datos heterogéneos (Big Data Analytics), mejorando y/o reformulando dichas técnicas.
Dichas técnicas permitirán establecer las capacidades necesarias con las que debería contar una base de datos de información masiva, tanto desde la perspectiva de almacenamiento y técnicas de indexación, como de distribución de las consultas, escalabilidad y rendimiento en ambientes heterogéneos.
Para ello se utilizarán Corpus científicos existentes de investigadores colaboradores del Centro Nacional Patagónico - CONICET, con la finalidad de contar con expertos que nos permitan realizar y estructurar los mecanismos de clasificación y evalúen los resultados de los desarrollos experimentales en estos Corpus. Adicionalmente a estos se analizará información pública digital en repositorios de portales y plataformas de información, tanto científica como de acceso general.Eje: Base de Datos y Minería de DatosRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Barry, Damián

Buckle, Carlos

Cura, Rodrigo René

Delrieux, Claudio

Mazzanti, Renato

Stickar, Romina

Zàrate, Marcos

Servicio de Difusión de la Creación Intelectual

Clasificación de Información en BigData mediante la utilización de Técnicas de Inteligencia Artificial y Análisis de Redes SocialesClaudio Delrieux, Damián Barry, Romina Stickar, Renato Mazzanti, Carlos E. Buckle, Rodrigo René Cura, Marcos ZárateDepartamento de Informática, Facultad de Ingeniería, Universidad Nacional de la Patagonia San Juan Bosco. Puerto Madryn, Chubut, Argentina. +54 280-4472885 – Int. 116cad@uns.edu.ar, damian_barry@unpata.edu.ar, romistickar@gmail.com, renato.mazzanti@gmail.com, carlos.buckle@gmail.com, rodrigo.renecura@gmail.com, marcosdzarate@gmail.comResumenEl  presente  proyecto  se  enfoca  a evaluar técnicas existentes e implementar desarrollos  experimentales  que  permitan clasificar,  ordenar,  jerarquizar  y analizar información sobre grandes volúmenes de datos heterogéneos (Big Data Analytics), mejorando  y/o  reformulando  dichas técnicas.Dichas  técnicas  permitirán  establecer las  capacidades  necesarias  con  las  que debería  contar  una  base  de  datos  de información  masiva,  tanto  desde  la perspectiva de almacenamiento y técnicas de  indexación,  como  de  distribución  de las consultas, escalabilidad y rendimiento en ambientes heterogéneos.Para  ello  se  utilizarán  Corpus científicos  existentes  de  investigadores colaboradores  del  Centro  Nacional Patagónico - CONICET, con la finalidad de contar con expertos que nos permitan realizar  y estructurar los mecanismos de clasificación y evalúen los resultados de los  desarrollos  experimentales  en  estos Corpus.  Adicionalmente  a  estos  se analizará  información  pública  digital  en repositorios de portales y plataformas de información,  tanto  científica  como  de acceso general.Palabras clave: big data analytics, extracción, clasificación, ontologías, escalabilidad. ContextoEn la actualidad existe la necesidad de administrar  grandes  volúmenes  de información  no  estructurada.  Este incremento,  debido  a  la  enorme producción de información digital, ya sea desde  la  perspectiva  de  información producida en internet como así también la enorme  cantidad  de  información producida por las empresas y organismos que  en  su  gran  mayoría,  por  no  ser administradas  correctamente,  se  termina dejando sin  uso  en  algún repositorio  de información.  Normalmente  esta información termina siendo eliminada sin evaluar  correctamente  su  utilidad  por parte de una comunidad.Actualmente los motores de búsqueda, portales de internet  y redes sociales  han perfilado  su  enfoque  a  la  gestión  de enormes  cantidades  de  información mediante  el  uso  de  bases  de  datos  no estructuradas y distribuidas, denominadas NoSql. Estas bases de datos han tomado relevancia no sólo en el ámbito de la Web 2.0 sino a nivel de las organizaciones y en el  plano  científico,  debido  esto  a  las técnicas  tanto  de  almacenamiento  como de  recuperación  de  información (information retrieval).Transversalidad  en  la  utilización  de técnicas  aplicadas  a  este  tipo  de tecnología:   lematización,  tokenización, análisis  fonético,  data  mining,  sistemas distribuidos,  infraestructura,  permitiendo integrar  distintos  enfoques  de investigación a una misma problemática. En particular el proyecto se centra en los aspectos  de  information  retrieval, distribución,  escalabilidad  y disponibilidad.IntroducciónLa  producción  y  obtención  de información ha pasado a ser  uno de los grandes activos de las organizaciones, ya sean públicas, mixtas o privadas. En este sentido  el  desarrollo  y  estudio  de  la generación,  administración,  explotación, interpretación  y  clasificación  de información  se  ha  convertido  en  un desafío  tecnológico  y  científico  a  nivel mundial. Para poder abordarlo, no sólo se requiere  del  soporte  de  científicos  y tecnólogos  en  el  área  de  la  informática sino  además  de  la  integración  con investigadores  y  expertos  de  distintas áreas vinculadas con las actividades que se desean analizar y comprender, donde a través  de  la  conformación  de  equipos multidisciplinarios  generen  verdadero valor a la información circundante.Por otra parte además en la actualidad existe  gran  cantidad  de  Corpus Documentales,  artículos,  sitios  web, librerías  digitales,  que  procesan  grandes volúmenes  de  información,  la  cual  es necesario  manejar  eficientemente.  En suma se ha pasado de hablar de gigabyte de  información  a  hablar  con  total normalidad  del  orden  de  los  petabytes [Henderson,  2006;  Abouzeid, BajdaPawlikowski,  Abadi,  Silberschatz, Rasin, 2009; Wei, Pierre, Chiy, 2010].Esta  situación ha generado el  desafío de mejorar las herramientas de búsqueda en  lo  que  se  denomina  “Information Search and Retrieval” utilizando para ello diversas  técnicas  que  necesitan  ser evaluadas,  re-formuladas  y si  es  posible mejoradas.Asociado a esta problemática, se suma la  necesidad  de  escalabilidad, disponibilidad y desempeño en el manejo de  grandes  volúmenes  de  información, situación  que  requiere  de  técnicas  de sistemas distribuidos.El  volumen  de  información  hace impensable utilizar mecanismos manuales supervisados  para  su  clasificación, ordenamiento y uso, especialmente como aportes al análisis científico de datos.Líneas de Investigación, Desarrollo e InnovaciónLa necesidad de contar con motores de bases  de  datos  que  puedan  procesar grandes  volúmenes  de  información  no estructurada,  donde  la  recuperación inteligente  de  dicha  información  pasa  a ser crítica para las comunidades. Alternar tanto  con técnicas  de almacenamiento  y distribución de información en ambientes heterogéneos  como  el  análisis  con técnicas  de  datamining  para  su subsecuente recuperación.Hoy en día la información es un bien imprescindible  de  la  sociedad,  por  lo tanto su correcta administración y acceso se  convierte  en  una  cuestión indispensable.Experimentar  y  optimizar infraestructuras de bases de datos de gran volumen  de  información  heterogénea. Implementar distintos servidores de bases de datos NoSql como:  Hadoop /  Hbase, Lucene  /Solr,  Casandra,  CouchDB, especialmente  por  la  disponibilidad  de uso  de  Mapreduce  como  técnica  de distribución  inteligente  de  información, permitiendo  escalabilidad,  disponibilidad y recuperación eficiente e inteligente de la información almacenada.Este  Proyecto  de  investigación  trae aparejadas  diversas  motivaciones  socio-económicas.  La  sensibilización  en  la sociedad  del  uso  de  este  tipo  de herramientas  y  la  correcta  y  eficiente administración  de  los  recursos  tanto  de hardware como de software que permitan a  los  interesados  contar  con  la información  deseada  en  el  momento requerido,  permitiendo  la  correcta utilización de los mismos.Los resultados  aquí  obtenidos  podrán ser  de  directa  aplicación  tanto  en organismos  públicos  como  privados redundando  en  un  beneficio  económico no  solo  al  optimizar  los  recursos tecnológicos  sino  además,  y  más importante,  contar  con  información  útil para la toma de decisiones.ObjetivosObjetivos de Investigación y Desarrollo Investigar  técnicas  de  Search  & Information  Retrieval,  Data Mining,   Knowledge  Discovery, Análisis de Redes. Determinar  la  factibilidad  y aplicabilidad  de  los  métodos teóricos en los entornos prácticos estudiados,  especialmente  en  lo referido a information  retrieval  y clasificación  de  información  y clustering. Proponer  mejoras  o  nuevas técnicas y/o re-formulaciones a las técnicas existentes para el manejo de recursos, en lo que se refiere a las  técnicas  de  clasificación  y clustering. Implementar y validar las técnicas y  métodos  propuestos  sobre plataformas  de  desarrollo concretas.Objetivos Académicos Consolidar  mediante  el  proyecto, un  grupo  de  investigación  de  la Universidad  Nacional  de  la Patagonia  San  Juan  Bosco  sede Puerto Madryn, sobre la disciplina BigData y NoSQL. Este grupo se integra  actualmente  de  5 miembros,  los  cuales  se encuentran  abocados  a  la investigación a fin de crear nuevos métodos, desarrollos y trabajos de publicación  científica  para revistas,  congresos  de  orden nacional e internacional. Generar espíritu crítico y contacto con las tareas de investigación en los alumnos de la carrera que que participan  del  proyecto, actualmente el grupo cuenta con 5 alumnos  de  la  Licenciatura  en Informática. Fomentar, incentivar y difundir las tareas de investigación. Mejorar la formación de recursos humanos  altamente  calificados, con capacidades  de investigación y  desarrollo.  Lograr  la categorización  de  los  docentes participantes  y  la  jerarquización del departamento de informática y de  la  universidad  en  todos  sus niveles. Consolidar  las  actividades realizadas  por  el  Laboratorio  de Investigación  en  Informática (LINVI)  perteneciente  al Departamento  de  Informática  de la UNPSJB. Interactuar  con  otros  grupos  de investigación  de  las  sedes  de  la universidad  y  de  otras universidades, en tareas conjuntas de  investigación  y  desarrollo, como también en la formación de recursos humanos. Incrementar  el  número  de proyectos  acreditados  y  de trabajos  publicados  por  la universidad y la sede.Metas del Proyecto Incrementar  el  número  de proyectos  acreditados  y  de trabajos  publicados  por  la universidad y la sede. Seleccionar  material  bibliográfico y  generar  una  base  de conocimiento sobre las técnicas y métodos  empleados  en  diferentes modelos  de  clasificación (Clasificador  Bayesiano,  Redes Neuronales, etc). Investigación de metodologías  de razonamiento  y  explotación  del conocimiento.  Una  vez  que  se cuente  con  un  mecanismo  de integración  y  alineamiento  de ontologías, se procederá al estudio de metodologías de razonamiento y  explotación  del  conocimiento, nuevamente a partir del análisis de requerimientos  provisto  por  los expertos  en  el  dominio,  y utilizando  estándares  como  por ejemplo  RIF  [Krötzsch,  2010]  o análisis basado en grafos [Zhao y Ichise, 2012] Utilizar  el  conjunto  de  datos fácticos de carácter cuantitativo y cualitativo que han sido provistos mediante  Data  Mining  por  las investigaciones  del  CONICET-CENPAT,  confrontando  estos resultados con los mecanismos de simulación  social  y  Análisis  de Redes Sociales. Definir  métricas  que  permitan obtener  conclusiones  relevantes respectos a las técnicas y métodos implementados. Armar  un  banco  de  pruebas  que permita  comprobar  las  distintas implementaciones  y  métodos utilizados para la clasificación de información.  Según  la observación  de  los  resultados obtenidos,  proponer  mejoras  y/o reformulaciones.Referencias1. Alani, H.: Position paper: “Ontology construction from online ontologies”, Proceedings ofthe 15th International Conference on World Wide Web (WWW '06), 2006.2. Azza Abouzeid, Kamil BajdaPawlikowski, Daniel Abadi1, Avi Silberschatz, Alexander Rasin: “HadoopDB: An Architectural Hybrid of MapReduce and DBMS Technologies for Analytical Workloads”, VLDB Endowment, 2009.3. Barceló, J. A. Experimentación y desarrollo de técnicas avanzadas de inteligencia artificial para la simulación computacional de la dinámica social y la evolución histórica. Proyecto I+D HAR2009-12258, 2010-2012, Universidad Autónoma de Barcelona. Ms. 2009a.4. Barceló, J. A. Computational Intelligence in Archaeology. New York, Hershey, The Igi Group. 2009b.5. Benslimane, S. M., Benslimane, D., and Malki, M.: “Acquiring OWL ontologies from data-intensive Web sites”, Proceedings of the 6th International Conference on WebEngineering (ICWE '06), 20066. Davidsson P. Agent Based Social Simulation: A Computer Science View.Journal of Artificial Societies and Social Simulation vol. 5, no. 1. 2002.7. Escolar, D., Salomón Tarquini, C. y Vezub, J. E. Proyecto I+D “Redes sociales indígenas y formación del estado en Cuyo, Pampa y Patagonia (1850-1900)”. ANPCYT, PICT No 2011-1457, 2012-2014. 2011.8. Euzenat J. and Shvaiko, P.: “Ontology matching”, Springer-Verlag, 2007.9. Gilbert, N. The Simulation of Social Processes. En Modèles et Systèmes Multi- Agents pour la Gestion de l'Environment et des Territoires. N. Ferrand (Ed.). Cemagref Editions, Clermont-Ferrand:121 - 137. 2000.10. Gilbert, N. Agent-Based Models. London. Sage Publications Ltd. 2008.11. Hanneman, R. A. y Riddle M. Introduction to social networks methods. University of California, Riverside. 2005.12. Jennings, N. R. y Wooldridge, M. Applications of intelligent agents. Agent Technology: Foundations, Applications and Markets. 1998.13. Joshi A., Jain P., Hitzler P., Yeh P., Verma K., Sheth A., and Damova M.: “Alignment-based querying of Linked Open Data”. In R. Meersman, H. Panetto, T. Dillon, S. Rinderle-Ma,P. Dadam, X. Zhou, S. Pearson, A. Ferscha, S. Bergamaschi, and I. F. Cruz, editors, On the Move to Meaningful Internet Systems: OTM 2012, Confederated International Conferences. Volume 7566 of Lecture Notes in Computer Science. Springer, Heidelberg, 2012.

Clasificación de información en BigData mediante la utilización de técnicas de inteligencia artificial y análisis de redes sociales

El Servicio de Difusión de la Creación Intelectual

Clasificación de Información en BigData mediante la utilización de 
Técnicas de Inteligencia Artificial y Análisis de Redes Sociales
Claudio Delrieux, Damián Barry, Romina Stickar, Renato Mazzanti, Carlos E. 
Buckle, Rodrigo René Cura, Marcos Zárate
Departamento de Informática, Facultad de Ingeniería, 
Universidad Nacional de la Patagonia San Juan Bosco. 
Puerto Madryn, Chubut, Argentina. +54 280-4472885 – Int. 116
cad@uns.edu.ar, damian_barry@unpata.edu.ar, romistickar@gmail.com, 
renato.mazzanti@gmail.com, carlos.buckle@gmail.com, rodrigo.renecura@gmail.com, 
marcosdzarate@gmail.com
Resumen
El  presente  proyecto  se  enfoca  a 
evaluar técnicas existentes e implementar 
desarrollos  experimentales  que  permitan 
clasificar,  ordenar,  jerarquizar  y analizar 
información sobre grandes volúmenes de 
datos heterogéneos (Big Data Analytics), 
mejorando  y/o  reformulando  dichas 
técnicas.
Dichas  técnicas  permitirán  establecer 
las  capacidades  necesarias  con  las  que 
debería  contar  una  base  de  datos  de 
información  masiva,  tanto  desde  la 
perspectiva de almacenamiento y técnicas 
de  indexación,  como  de  distribución  de 
las consultas, escalabilidad y rendimiento 
en ambientes heterogéneos.
Para  ello  se  utilizarán  Corpus 
científicos  existentes  de  investigadores 
colaboradores  del  Centro  Nacional 
Patagónico - CONICET, con la finalidad 
de contar con expertos que nos permitan 
realizar  y estructurar los mecanismos de 
clasificación y evalúen los resultados de 
los  desarrollos  experimentales  en  estos 
Corpus.  Adicionalmente  a  estos  se 
analizará  información  pública  digital  en 
repositorios de portales y plataformas de 
información,  tanto  científica  como  de 
acceso general.
Palabras clave: big data analytics, 
extracción, clasificación, ontologías, 
escalabilidad. 
Contexto
En la actualidad existe la necesidad de 
administrar  grandes  volúmenes  de 
información  no  estructurada.  Este 
incremento,  debido  a  la  enorme 
producción de información digital, ya sea 
desde  la  perspectiva  de  información 
producida en internet como así también la 
enorme  cantidad  de  información 
producida por las empresas y organismos 
que  en  su  gran  mayoría,  por  no  ser 
administradas  correctamente,  se  termina 
dejando sin  uso  en  algún repositorio  de 
información.  Normalmente  esta 
información termina siendo eliminada sin 
evaluar  correctamente  su  utilidad  por 
parte de una comunidad.
Actualmente los motores de búsqueda, 
portales de internet  y redes sociales  han 
perfilado  su  enfoque  a  la  gestión  de 
enormes  cantidades  de  información 
mediante  el  uso  de  bases  de  datos  no 
estructuradas y distribuidas, denominadas 
NoSql. Estas bases de datos han tomado 
relevancia no sólo en el ámbito de la Web 
2.0 sino a nivel de las organizaciones y en 
el  plano  científico,  debido  esto  a  las 
técnicas  tanto  de  almacenamiento  como 
de  recuperación  de  información 
(information retrieval).
Transversalidad  en  la  utilización  de 
técnicas  aplicadas  a  este  tipo  de 
tecnología:   lematización,  tokenización, 
análisis  fonético,  data  mining,  sistemas 
distribuidos,  infraestructura,  permitiendo 
integrar  distintos  enfoques  de 
investigación a una misma problemática. 
En particular el proyecto se centra en los 
aspectos  de  information  retrieval, 
distribución,  escalabilidad  y 
disponibilidad.
Introducción
La  producción  y  obtención  de 
información ha pasado a ser  uno de los 
grandes activos de las organizaciones, ya 
sean públicas, mixtas o privadas. En este 
sentido  el  desarrollo  y  estudio  de  la 
generación,  administración,  explotación, 
interpretación  y  clasificación  de 
información  se  ha  convertido  en  un 
desafío  tecnológico  y  científico  a  nivel 
mundial. Para poder abordarlo, no sólo se 
requiere  del  soporte  de  científicos  y 
tecnólogos  en  el  área  de  la  informática 
sino  además  de  la  integración  con 
investigadores  y  expertos  de  distintas 
áreas vinculadas con las actividades que 
se desean analizar y comprender, donde a 
través  de  la  conformación  de  equipos 
multidisciplinarios  generen  verdadero 
valor a la información circundante.
Por otra parte además en la actualidad 
existe  gran  cantidad  de  Corpus 
Documentales,  artículos,  sitios  web, 
librerías  digitales,  que  procesan  grandes 
volúmenes  de  información,  la  cual  es 
necesario  manejar  eficientemente.  En 
suma se ha pasado de hablar de gigabyte 
de  información  a  hablar  con  total 
normalidad  del  orden  de  los  petabytes 
[Henderson,  2006;  Abouzeid, 
BajdaPawlikowski,  Abadi,  Silberschatz, 
Rasin, 2009; Wei, Pierre, Chiy, 2010].
Esta  situación ha generado el  desafío 
de mejorar las herramientas de búsqueda 
en  lo  que  se  denomina  “Information 
Search and Retrieval” utilizando para ello 
diversas  técnicas  que  necesitan  ser 
evaluadas,  re-formuladas  y si  es  posible 
mejoradas.
Asociado a esta problemática, se suma 
la  necesidad  de  escalabilidad, 
disponibilidad y desempeño en el manejo 
de  grandes  volúmenes  de  información, 
situación  que  requiere  de  técnicas  de 
sistemas distribuidos.
El  volumen  de  información  hace 
impensable utilizar mecanismos manuales 
supervisados  para  su  clasificación, 
ordenamiento y uso, especialmente como 
aportes al análisis científico de datos.
Líneas de Investigación, 
Desarrollo e Innovación
La necesidad de contar con motores de 
bases  de  datos  que  puedan  procesar 
grandes  volúmenes  de  información  no 
estructurada,  donde  la  recuperación 
inteligente  de  dicha  información  pasa  a 
ser crítica para las comunidades. Alternar 
tanto  con técnicas  de almacenamiento  y 
distribución de información en ambientes 
heterogéneos  como  el  análisis  con 
técnicas  de  datamining  para  su 
subsecuente recuperación.
Hoy en día la información es un bien 
imprescindible  de  la  sociedad,  por  lo 
tanto su correcta administración y acceso 
se  convierte  en  una  cuestión 
indispensable.
Experimentar  y  optimizar 
infraestructuras de bases de datos de gran 
volumen  de  información  heterogénea. 
Implementar distintos servidores de bases 
de datos NoSql como:  Hadoop /  Hbase, 
Lucene  /Solr,  Casandra,  CouchDB, 
especialmente  por  la  disponibilidad  de 
uso  de  Mapreduce  como  técnica  de 
distribución  inteligente  de  información, 
permitiendo  escalabilidad,  disponibilidad 
y recuperación eficiente e inteligente de la 
información almacenada.
Este  Proyecto  de  investigación  trae 
aparejadas  diversas  motivaciones  socio-
económicas.  La  sensibilización  en  la 
sociedad  del  uso  de  este  tipo  de 
herramientas  y  la  correcta  y  eficiente 
administración  de  los  recursos  tanto  de 
hardware como de software que permitan 
a  los  interesados  contar  con  la 
información  deseada  en  el  momento 
requerido,  permitiendo  la  correcta 
utilización de los mismos.
Los resultados  aquí  obtenidos  podrán 
ser  de  directa  aplicación  tanto  en 
organismos  públicos  como  privados 
redundando  en  un  beneficio  económico 
no  solo  al  optimizar  los  recursos 
tecnológicos  sino  además,  y  más 
importante,  contar  con  información  útil 
para la toma de decisiones.
Objetivos
Objetivos de Investigación y 
Desarrollo
 Investigar  técnicas  de  Search  & 
Information  Retrieval,  Data 
Mining,   Knowledge  Discovery, 
Análisis de Redes.
 Determinar  la  factibilidad  y 
aplicabilidad  de  los  métodos 
teóricos en los entornos prácticos 
estudiados,  especialmente  en  lo 
referido a information  retrieval  y 
clasificación  de  información  y 
clustering.
 Proponer  mejoras  o  nuevas 
técnicas y/o re-formulaciones a las 
técnicas existentes para el manejo 
de recursos, en lo que se refiere a 
las  técnicas  de  clasificación  y 
clustering.
 Implementar y validar las técnicas 
y  métodos  propuestos  sobre 
plataformas  de  desarrollo 
concretas.
Objetivos Académicos
 Consolidar  mediante  el  proyecto, 
un  grupo  de  investigación  de  la 
Universidad  Nacional  de  la 
Patagonia  San  Juan  Bosco  sede 
Puerto Madryn, sobre la disciplina 
BigData y NoSQL. Este grupo se 
integra  actualmente  de  5 
miembros,  los  cuales  se 
encuentran  abocados  a  la 
investigación a fin de crear nuevos 
métodos, desarrollos y trabajos de 
publicación  científica  para 
revistas,  congresos  de  orden 
nacional e internacional.
 Generar espíritu crítico y contacto 
con las tareas de investigación en 
los alumnos de la carrera que que 
participan  del  proyecto, 
actualmente el grupo cuenta con 5 
alumnos  de  la  Licenciatura  en 
Informática.
 Fomentar, incentivar y difundir las 
tareas de investigación.
 Mejorar la formación de recursos 
humanos  altamente  calificados, 
con capacidades  de investigación 
y  desarrollo.  Lograr  la 
categorización  de  los  docentes 
participantes  y  la  jerarquización 
del departamento de informática y 
de  la  universidad  en  todos  sus 
niveles.
 Consolidar  las  actividades 
realizadas  por  el  Laboratorio  de 
Investigación  en  Informática 
(LINVI)  perteneciente  al 
Departamento  de  Informática  de 
la UNPSJB.
 Interactuar  con  otros  grupos  de 
investigación  de  las  sedes  de  la 
universidad  y  de  otras 
universidades, en tareas conjuntas 
de  investigación  y  desarrollo, 
como también en la formación de 
recursos humanos.
 Incrementar  el  número  de 
proyectos  acreditados  y  de 
trabajos  publicados  por  la 
universidad y la sede.

Metas del Proyecto
 Incrementar  el  número  de 
proyectos  acreditados  y  de 
trabajos  publicados  por  la 
universidad y la sede.
 Seleccionar  material  bibliográfico 
y  generar  una  base  de 
conocimiento sobre las técnicas y 
métodos  empleados  en  diferentes 
modelos  de  clasificación 
(Clasificador  Bayesiano,  Redes 
Neuronales, etc).
 Investigación de metodologías  de 
razonamiento  y  explotación  del 
conocimiento.  Una  vez  que  se 
cuente  con  un  mecanismo  de 
integración  y  alineamiento  de 
ontologías, se procederá al estudio 
de metodologías de razonamiento 
y  explotación  del  conocimiento, 
nuevamente a partir del análisis de 
requerimientos  provisto  por  los 
expertos  en  el  dominio,  y 
utilizando  estándares  como  por 
ejemplo  RIF  [Krötzsch,  2010]  o 
análisis basado en grafos [Zhao y 
Ichise, 2012]
 Utilizar  el  conjunto  de  datos 
fácticos de carácter cuantitativo y 
cualitativo que han sido provistos 
mediante  Data  Mining  por  las 
investigaciones  del  CONICET-
CENPAT,  confrontando  estos 
resultados con los mecanismos de 
simulación  social  y  Análisis  de 
Redes Sociales.
 Definir  métricas  que  permitan 
obtener  conclusiones  relevantes 
respectos a las técnicas y métodos 
implementados.
 Armar  un  banco  de  pruebas  que 
permita  comprobar  las  distintas 
implementaciones  y  métodos 
utilizados para la clasificación de 
información.  Según  la 
observación  de  los  resultados 
obtenidos,  proponer  mejoras  y/o 
reformulaciones.
Referencias
1. Alani, H.: Position paper: 
“Ontology construction from 
online ontologies”, Proceedings 
ofthe 15th International 
Conference on World Wide Web 
(WWW '06), 2006.
2. Azza Abouzeid, Kamil 
BajdaPawlikowski, Daniel 
Abadi1, Avi Silberschatz, 
Alexander Rasin: “HadoopDB: 
An Architectural Hybrid of 
MapReduce and DBMS 
Technologies for Analytical 
Workloads”, VLDB Endowment, 
2009.
3. Barceló, J. A. Experimentación y 
desarrollo de técnicas avanzadas 
de inteligencia artificial para la 
simulación computacional de la 
dinámica social y la evolución 
histórica. Proyecto I+D 
HAR2009-12258, 2010-2012, 
Universidad Autónoma de 
Barcelona. Ms. 2009a.
4. Barceló, J. A. Computational 
Intelligence in Archaeology. New 
York, Hershey, The Igi Group. 
2009b.
5. Benslimane, S. M., Benslimane, 
D., and Malki, M.: “Acquiring 
OWL ontologies from data-
intensive Web sites”, Proceedings 
of the 6th International 
Conference on WebEngineering 
(ICWE '06), 2006
6. Davidsson P. Agent Based Social 
Simulation: A Computer Science 
View.Journal of Artificial 
Societies and Social Simulation 
vol. 5, no. 1. 2002.
7. Escolar, D., Salomón Tarquini, C. 
y Vezub, J. E. Proyecto I+D 
“Redes sociales indígenas y 
formación del estado en Cuyo, 
Pampa y Patagonia (1850-1900)”. 
ANPCYT, PICT No 2011-1457, 
2012-2014. 2011.
8. Euzenat J. and Shvaiko, P.: 
“Ontology matching”, Springer-
Verlag, 2007.
9. Gilbert, N. The Simulation of 
Social Processes. En Modèles et 
Systèmes Multi- Agents pour la 
Gestion de l'Environment et des 
Territoires. N. Ferrand (Ed.). 
Cemagref Editions, Clermont-
Ferrand:121 - 137. 2000.
10. Gilbert, N. Agent-Based Models. 
London. Sage Publications Ltd. 
2008.
11. Hanneman, R. A. y Riddle M. 
Introduction to social networks 
methods. University of California, 
Riverside. 2005.
12. Jennings, N. R. y Wooldridge, M. 
Applications of intelligent agents. 
Agent Technology: Foundations, 
Applications and Markets. 1998.
13. Joshi A., Jain P., Hitzler P., Yeh 
P., Verma K., Sheth A., and 
Damova M.: “Alignment-based 
querying of Linked Open Data”. 
In R. Meersman, H. Panetto, T. 
Dillon, S. Rinderle-Ma,P. Dadam, 
X. Zhou, S. Pearson, A. Ferscha, 
S. Bergamaschi, and I. F. Cruz, 
editors, On the Move to 
Meaningful Internet Systems: 
OTM 2012, Confederated 
International Conferences. 
Volume 7566 of Lecture Notes in 
Computer Science. Springer, 
Heidelberg, 2012.


Spanish

SEDICI - Repositorio de la UNLP

http://sedici.unlp.edu.ar/bitstream/handle/10915/45567/Documento_completo.pdf?sequence=1

Clasificación de información en BigData mediante la utilización de técnicas de inteligencia artificial y análisis de redes sociales

Abstract

Similar works

Full text

Available Versions

Servicio de Difusión de la Creación Intelectual

El Servicio de Difusión de la Creación Intelectual

SEDICI - Repositorio de la UNLP