Extracción de conocimiento en grandes bases de datos utilizando estrategias adaptativas

Autores
Hasperué, Waldo
Año de publicación
2013
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
Hoy en día, dada la existencia de enormes volúmenes de información digital, resulta de interés contar con técnicas que permitan, en una primera etapa, analizar tal información y obtener conocimiento nuevo a partir de ella. Además, como se espera que la información disponible se modifique o incremente a lo largo del tiempo, en una segunda etapa, sería relevante poder adaptar el conocimiento adquirido a los cambios o variaciones que ocurran en el conjunto de datos original. El objetivo general de esta tesis es la definición de una nueva técnica de minería de datos capaz de generar conocimiento útil, produciendo resultados provechosos para el usuario final. El aporte central es la definición e implementación de una técnica adaptativa que permite obtener modelo dinámico, formado por reglas de clasificación, capaz de adaptarse a los cambios de la información.
Eje: Tesis
Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI)
Materia
Ciencias Informáticas
grandes volúmenes de información
Data mining
minería de datos
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
OAI Identificador
oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/27551
Acceder
id SEDICI_b3aa8a7879f9fe32d5c4ef7882b1911c
oai_identifier_str oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/27551
network_acronym_str SEDICI
repository_id_str 1329
network_name_str SEDICI (UNLP)
spelling Extracción de conocimiento en grandes bases de datos utilizando estrategias adaptativasHasperué, WaldoCiencias Informáticasgrandes volúmenes de informaciónData miningminería de datosHoy en día, dada la existencia de enormes volúmenes de información digital, resulta de interés contar con técnicas que permitan, en una primera etapa, analizar tal información y obtener conocimiento nuevo a partir de ella. Además, como se espera que la información disponible se modifique o incremente a lo largo del tiempo, en una segunda etapa, sería relevante poder adaptar el conocimiento adquirido a los cambios o variaciones que ocurran en el conjunto de datos original. El objetivo general de esta tesis es la definición de una nueva técnica de minería de datos capaz de generar conocimiento útil, produciendo resultados provechosos para el usuario final. El aporte central es la definición e implementación de una técnica adaptativa que permite obtener modelo dinámico, formado por reglas de clasificación, capaz de adaptarse a los cambios de la información.Eje: TesisRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI)2013-04info:eu-repo/semantics/conferenceObjectinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionObjeto de conferenciahttp://purl.org/coar/resource_type/c_5794info:ar-repo/semantics/documentoDeConferenciaapplication/pdf784-793http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/27551spainfo:eu-repo/semantics/reference/hdl/10915/4215info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5)reponame:SEDICI (UNLP)instname:Universidad Nacional de La Platainstacron:UNLP2025-09-29T10:56:53Zoai:sedici.unlp.edu.ar:10915/27551Institucionalhttp://sedici.unlp.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://sedici.unlp.edu.ar/oai/snrdalira@sedici.unlp.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:13292025-09-29 10:56:54.211SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Platafalse
dc.title.none.fl_str_mv Extracción de conocimiento en grandes bases de datos utilizando estrategias adaptativas
title Extracción de conocimiento en grandes bases de datos utilizando estrategias adaptativas
spellingShingle Extracción de conocimiento en grandes bases de datos utilizando estrategias adaptativas
Hasperué, Waldo
Ciencias Informáticas
grandes volúmenes de información
Data mining
minería de datos
title_short Extracción de conocimiento en grandes bases de datos utilizando estrategias adaptativas
title_full Extracción de conocimiento en grandes bases de datos utilizando estrategias adaptativas
title_fullStr Extracción de conocimiento en grandes bases de datos utilizando estrategias adaptativas
title_full_unstemmed Extracción de conocimiento en grandes bases de datos utilizando estrategias adaptativas
title_sort Extracción de conocimiento en grandes bases de datos utilizando estrategias adaptativas
dc.creator.none.fl_str_mv Hasperué, Waldo
author Hasperué, Waldo
author_facet Hasperué, Waldo
author_role author
dc.subject.none.fl_str_mv Ciencias Informáticas
grandes volúmenes de información
Data mining
minería de datos
topic Ciencias Informáticas
grandes volúmenes de información
Data mining
minería de datos
dc.description.none.fl_txt_mv Hoy en día, dada la existencia de enormes volúmenes de información digital, resulta de interés contar con técnicas que permitan, en una primera etapa, analizar tal información y obtener conocimiento nuevo a partir de ella. Además, como se espera que la información disponible se modifique o incremente a lo largo del tiempo, en una segunda etapa, sería relevante poder adaptar el conocimiento adquirido a los cambios o variaciones que ocurran en el conjunto de datos original. El objetivo general de esta tesis es la definición de una nueva técnica de minería de datos capaz de generar conocimiento útil, produciendo resultados provechosos para el usuario final. El aporte central es la definición e implementación de una técnica adaptativa que permite obtener modelo dinámico, formado por reglas de clasificación, capaz de adaptarse a los cambios de la información.
Eje: Tesis
Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI)
description Hoy en día, dada la existencia de enormes volúmenes de información digital, resulta de interés contar con técnicas que permitan, en una primera etapa, analizar tal información y obtener conocimiento nuevo a partir de ella. Además, como se espera que la información disponible se modifique o incremente a lo largo del tiempo, en una segunda etapa, sería relevante poder adaptar el conocimiento adquirido a los cambios o variaciones que ocurran en el conjunto de datos original. El objetivo general de esta tesis es la definición de una nueva técnica de minería de datos capaz de generar conocimiento útil, produciendo resultados provechosos para el usuario final. El aporte central es la definición e implementación de una técnica adaptativa que permite obtener modelo dinámico, formado por reglas de clasificación, capaz de adaptarse a los cambios de la información.
publishDate 2013
dc.date.none.fl_str_mv 2013-04
dc.type.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/conferenceObject
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
Objeto de conferencia
http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
info:ar-repo/semantics/documentoDeConferencia
format conferenceObject
status_str publishedVersion
dc.identifier.none.fl_str_mv http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/27551
url http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/27551
dc.language.none.fl_str_mv spa
language spa
dc.relation.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/reference/hdl/10915/4215
dc.rights.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5)
eu_rights_str_mv openAccess
rights_invalid_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5)
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
784-793
dc.source.none.fl_str_mv reponame:SEDICI (UNLP)
instname:Universidad Nacional de La Plata
instacron:UNLP
reponame_str SEDICI (UNLP)
collection SEDICI (UNLP)
instname_str Universidad Nacional de La Plata
instacron_str UNLP
institution UNLP
repository.name.fl_str_mv SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Plata
repository.mail.fl_str_mv alira@sedici.unlp.edu.ar
_version_ 1844615830287941632
score 13.069144

Publicaciones similares