Modelado y simulación de robos y hurtos basados en redes SOM, TDIDT y Bayesianas. Un caso de estudio

Se presenta la integración de tecnologías de minería de datos y gIS, orientadas a la generación de conocimiento para identificar y caracterizar clusters de robos y hurtos en una ciudad argentina en el primer semestre de 2017. Se adaptó la metodología CrISp-dm, y se aplicó un conjunto de técnicas...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Flores, Lorena Elizabeth, Mariño, Sonia Itatí, Martins, Sebastián
Formato:	Artículo
Lenguaje:	Español
Publicado:	United Academic Journals 2024
Materias:	Minería de datos Gis Toma de decisiones Aplicaciones en gobierno Redes som TdIdt Bayesianas Data mining Decision making Government applications Bayesian networks
Acceso en línea:	http://repositorio.unne.edu.ar/handle/123456789/53081
Aporte de:	RIUNNE - Repositorio Institucional de la Universidad Nacional del Nordeste (UNNE) de Universidad Nacional del Nordeste

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spelling	I48-R184-123456789-530812025-03-06T11:02:04Z Modelado y simulación de robos y hurtos basados en redes SOM, TDIDT y Bayesianas. Un caso de estudio Modeling and simulation of robberies and thefts based on SOM, TDIDT and Bayesian networks. A case study Flores, Lorena Elizabeth Mariño, Sonia Itatí Martins, Sebastián Minería de datos Gis Toma de decisiones Aplicaciones en gobierno Redes som TdIdt Bayesianas Data mining Decision making Government applications Bayesian networks Se presenta la integración de tecnologías de minería de datos y gIS, orientadas a la generación de conocimiento para identificar y caracterizar clusters de robos y hurtos en una ciudad argentina en el primer semestre de 2017. Se adaptó la metodología CrISp-dm, y se aplicó un conjunto de técnicas de minería de datos (Som, tdIdt y redes Bayesianas) para identificar y comprender los patrones delictivos. además, se vincularon los patrones descubiertos con la tecnología gIS para comprender las zonas calientes de mayor ocurrencia de estos delitos. la finalidad es proponer innovadoras modalidades para apoyar procesos de decisión basados en tI. The integration of data mining and gIS technologies is presented, in order to generate knowledge to identify and characterize theft and robbery clusters in an argentine city in the first half of 2017. the CrISp-dm methodology was adapted, and applied to a set of data mining techniques (Som, tdIdt and Bayesian networks) to identify and understand criminal patterns. In addition, the patterns discovered were linked with gIS technology to understand the hot zones with the highest occurrence of these crimes. the purpose of the paper is present innovative modalities to support It-based decision processes. 2024-03-01T12:16:04Z 2024-03-01T12:16:04Z 2019 Artículo Flores, Lorena Elizabeth, Mariño, Sonia Itatí y Martins, Sebastián, 2019. Modelado y simulación de robos y hurtos basados en redes SOM, TDIDT y Bayesianas. Un caso de estudio. International Journal of Information Systems and Software Engineering for Big Companies. Huelva: United Academic Journals, vol. 6, no. 2, p. 81-87. ISSN 2387-0184. 2387-0184 http://repositorio.unne.edu.ar/handle/123456789/53081 spa openAccess http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/ar/ application/pdf p. 81-87 application/pdf United Academic Journals International Journal of Information Systems and Software Engineering for Big Companies, 2019, vol. 6, no. 2, p. 81-87.
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Modelado y simulación de robos y hurtos basados en redes SOM, TDIDT y Bayesianas. Un caso de estudio

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