Detección de datos anómalos y ruido en bases de datos abiertas para el contralor público, utilizando técnicas de minería de datos

Autores
López-Pablos, Rodrigo; Kuna, Horacio Daniel
Año de publicación
2017
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
Dentro de la abundante literatura que despliega la minería de datos aplicada al descubrimiento de información en bases de datos, las técnicas de detección de campos anómalos y con ruido han permanecido escasamente empleadas con propósitos dirigidos hacia el contralor cívico y la lucha contra la corrupción; sin embargo, estas pueden ser de suma utilidad en la evaluación de la calidad de bases de datos así como en el descubrimiento de indicios de comportamiento corrupto. En este trabajo, se desarrollan y articulan procedimientos híbridos de detección de datos anómalos y ruido para investigar, experimentar y validar su aplicación en sistemas de declaraciones juradas públicas disponibles actualmente en datos públicos abiertos.
Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa (SADIO)
Materia
Ciencias Informáticas
declaración jurada
Base de Datos
datos abiertos
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
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