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...
Guardado en:
| Autores principales: | , |
|---|---|
| Formato: | Objeto de conferencia |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
2017
|
| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/62825 |
| Aporte de: |
| Sumario: | 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. |
|---|