KAgent: Un agente de interfaz para el soporte al usuario de Data Mining

Uno de los procesos de KDD (Knowledge Discovery in Databases), denominado Minería de Datos, puede ser conceptualizado como una secuencia de actividades, técnicas o algoritmos que tienen como propósito general la extracción de conocimiento interesante de un conjunto de datos triviales. La posibilidad...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor principal: Nicoletti, Matías Alberto
Formato: Objeto de conferencia
Lenguaje:Español
Publicado: 2010
Materias:
Ciencias Informáticas
minería de datos
asistencia inteligente
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/153113
http://39jaiio.sadio.org.ar/sites/default/files/39jaiio-est-16.pdf
Aporte de:
SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata
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spelling I19-R120-10915-1531132023-05-17T20:04:58Z http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/153113 http://39jaiio.sadio.org.ar/sites/default/files/39jaiio-est-16.pdf issn:1850-2946 KAgent: Un agente de interfaz para el soporte al usuario de Data Mining Nicoletti, Matías Alberto 2010 2010 2023-05-17T13:00:47Z es Ciencias Informáticas minería de datos asistencia inteligente Uno de los procesos de KDD (Knowledge Discovery in Databases), denominado Minería de Datos, puede ser conceptualizado como una secuencia de actividades, técnicas o algoritmos que tienen como propósito general la extracción de conocimiento interesante de un conjunto de datos triviales. La posibilidad de combinar aleatoriamente estas técnicas sin un adecuado entrenamiento o como mínimo, un esquema de asistencia, no permite aprovechar el potencial de las herramientas de Software disponibles. En este trabajo, se propone una solución con la utilización de: la tecnología de Agentes Inteligentes, Cadenas de Markov y el método AHP. En base a ello, se diseña un esquema de asistencia inteligente para usuarios que deseen practicar Minería de Datos, que permita recolectar y transferir el conocimiento de usuarios experimentados. Considerando la actual variedad de herramientas para KDD, se optó por el diseño de un framework con el fin de desarrollar una solución que sea aplicable a cierto rango de dichas herramientas. Finalmente, se implementó un esquema concreto para KNIME, el cual permitió llevar a cabo algunas pruebas para medir la utilidad efectiva del asistente. Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa Objeto de conferencia Objeto de conferencia http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0) application/pdf 1003-1027
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description Uno de los procesos de KDD (Knowledge Discovery in Databases), denominado Minería de Datos, puede ser conceptualizado como una secuencia de actividades, técnicas o algoritmos que tienen como propósito general la extracción de conocimiento interesante de un conjunto de datos triviales. La posibilidad de combinar aleatoriamente estas técnicas sin un adecuado entrenamiento o como mínimo, un esquema de asistencia, no permite aprovechar el potencial de las herramientas de Software disponibles. En este trabajo, se propone una solución con la utilización de: la tecnología de Agentes Inteligentes, Cadenas de Markov y el método AHP. En base a ello, se diseña un esquema de asistencia inteligente para usuarios que deseen practicar Minería de Datos, que permita recolectar y transferir el conocimiento de usuarios experimentados. Considerando la actual variedad de herramientas para KDD, se optó por el diseño de un framework con el fin de desarrollar una solución que sea aplicable a cierto rango de dichas herramientas. Finalmente, se implementó un esquema concreto para KNIME, el cual permitió llevar a cabo algunas pruebas para medir la utilidad efectiva del asistente.
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