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

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 corr...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: López-Pablos, Rodrigo, Kuna, Horacio Daniel
Formato: Objeto de conferencia
Lenguaje:Español
Publicado: 2017
Materias:
Ciencias Informáticas
declaración jurada
Base de Datos
datos abiertos
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/62825
Aporte de:
SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata
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description 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.
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