Modelos descriptivos basados en aprendizaje supervisado para el tratamiento de big data y flujos continuos de datos
En esta tesis se analizan en profundidad las tareas de descubrimiento de subgrupos y minería de patrones emergentes enfocadas a la resolución de problemas complejos, como big data y flujos continuos de datos, entre otros. Además, se destacan diferentes problemas abiertos en este área. En particular,...
| Autor: | |
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| Tipo de recurso: | tesis doctoral |
| Fecha de publicación: | 2020 |
| País: | España |
| Institución: | Universidad de Jaén |
| Repositorio: | RUJA. Repositorio Institucional de la Producción Científica de la Universidad de Jaén |
| OAI Identifier: | oai:ruja.ujaen.es:10953/1164 |
| Acceso en línea: | https://hdl.handle.net/10953/1164 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Descubrimiento de subgrupos sistemas difusos evolutivos minería de patrones emergentes big data minería de flujo de datos Subgroup discovery evolutionary fuzzy systems emerging pattern mining data stream mining 1203.17 INFORMÁTICA 1203.04 INTELIGENCIA ARTIFICIAL 1203.15 HEURÍSTICAS |
| Sumario: | En esta tesis se analizan en profundidad las tareas de descubrimiento de subgrupos y minería de patrones emergentes enfocadas a la resolución de problemas complejos, como big data y flujos continuos de datos, entre otros. Además, se destacan diferentes problemas abiertos en este área. En particular, para descubrimiento de subgrupos se presenta un análisis de la influencia de ruido en los datos en los principales sistemas difusos evolutivos desarrollados; un paquete software para la plataforma R con los principales algoritmos basados en sistemas difusos evolutivos; y un análisis del comportamiento de los principales enfoques a problemas multi-instancia, mediante la realización de adaptaciones de los mismos. Con respecto a la minería de patrones emergentes, se presenta una revisión de los principales enfoques desarrollados en la tarea desde el punto de vista descriptivo y tres propuestas basadas en sistemas difusos evolutivos: una enfocada a mejorar la calidad del conocimiento extraído desde el punto de vista descriptivo; otra enfocada a realizar esta extracción en el ámbito big data y un último método enfocado al contexto de la minería de flujo de datos. Los resultados obtenidos muestran que los métodos propuestos permiten obtener conocimiento de calidad capaz de ayudar a la toma de decisiones por parte de los expertos en problemas complejos. |
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