Modelado y simulación de robos y hurtos basados en redes SOM, TDIDT y Bayesianas. Un caso de estudio

Autores
Flores, Lorena Elizabeth; Mariño, Sonia Itatí; Martins, Sebastián
Año de publicación
2019
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
artículo
Estado
versión publicada
Descripción
Fil: Flores, Lorena Elizabeth. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales y Agrimensura; Argentina.
Fil: Mariño, Sonia Itatí. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales y Agrimensura; Argentina.
Fil: Martins, Sebastián. Universidad Nacional de Lanús. Departamento de Desarrollo Productivo y Tecnológico; Argentina.
Se presenta la integración de tecnologías de minería de datos y gIS, orientadas a la generación de conocimiento para identificar y caracterizar clusters de robos y hurtos en una ciudad argentina en el primer semestre de 2017. Se adaptó la metodología CrISp-dm, y se aplicó un conjunto de técnicas de minería de datos (Som, tdIdt y redes Bayesianas) para identificar y comprender los patrones delictivos. además, se vincularon los patrones descubiertos con la tecnología gIS para comprender las zonas calientes de mayor ocurrencia de estos delitos. la finalidad es proponer innovadoras modalidades para apoyar procesos de decisión basados en tI.
The integration of data mining and gIS technologies is presented, in order to generate knowledge to identify and characterize theft and robbery clusters in an argentine city in the first half of 2017. the CrISp-dm methodology was adapted, and applied to a set of data mining techniques (Som, tdIdt and Bayesian networks) to identify and understand criminal patterns. In addition, the patterns discovered were linked with gIS technology to understand the hot zones with the highest occurrence of these crimes. the purpose of the paper is present innovative modalities to support It-based decision processes.
Fuente
International Journal of Information Systems and Software Engineering for Big Companies, 2019, vol. 6, no. 2, p. 81-87.
Materia
Minería de datos
Gis
Toma de decisiones
Aplicaciones en gobierno
Redes som
TdIdt
Bayesianas
Data mining
Decision making
Government applications
Bayesian networks
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/ar/
Repositorio
Repositorio Institucional de la Universidad Nacional del Nordeste (UNNE)
Institución
Universidad Nacional del Nordeste
OAI Identificador
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