A visual framework to accelerate knowledge discovery based on dimensionality reduction minimizing degradation of quality

Tradicionalmente, el uso de técnicas de análisis de datos ha sido una de las principales vías para el descubrimiento de conocimiento oculto en grandes cantidades de datos, recopilados por expertos en diferentes dominios. Por otra parte, las técnicas de visualización también se han usado para mejorar y facilitar este proceso. Sin embargo, existen limitaciones serias en la obtención de conocimiento, ya que suele ser un proceso lento, tedioso y en muchas ocasiones infructífero, debido a la dificultad de las personas para comprender conjuntos de datos de grandes dimensiones. Otro gran inconveniente, pocas veces tenido en cuenta por los expertos que analizan grandes conjuntos de datos, es la degradación involuntaria a la que someten a los datos durante las tareas de análisis, previas a la obtención final de conclusiones. Por degradación quiere decirse que los datos pueden perder sus propiedades originales, y suele producirse por una reducción inapropiada de los datos, alterando así su naturaleza original y llevando en muchos casos a interpretaciones y conclusiones erróneas que podrían tener serias implicaciones. Además, este hecho adquiere una importancia trascendental cuando los datos pertenecen al dominio médico o biológico, y la vida de diferentes personas depende de esta toma final de decisiones, en algunas ocasiones llevada a cabo de forma inapropiada. Ésta es la motivación de la presente tesis, la cual propone un nuevo framework visual, llamado MedVir, que combina la potencia de técnicas avanzadas de visualización y minería de datos para tratar de dar solución a estos grandes inconvenientes existentes en el proceso de descubrimiento de información válida. El objetivo principal es hacer más fácil, comprensible, intuitivo y rápido el proceso de adquisición de conocimiento al que se enfrentan los expertos cuando trabajan con grandes conjuntos de datos en diferentes dominios. Para ello, en primer lugar, se lleva a cabo una fuerte disminución en el tamaño de los datos con el objetivo de facilitar al experto su manejo, y a la vez preservando intactas, en la medida de lo posible, sus propiedades originales. Después, se hace uso de efectivas técnicas de visualización para representar los datos obtenidos, permitiendo al experto interactuar de forma sencilla e intuitiva con los datos, llevar a cabo diferentes tareas de análisis de datos y así estimular visualmente su capacidad de comprensión. De este modo, el objetivo subyacente se basa en abstraer al experto, en la medida de lo posible, de la complejidad de sus datos originales para presentarle una versión más comprensible, que facilite y acelere la tarea final de descubrimiento de conocimiento. MedVir se ha aplicado satisfactoriamente, entre otros, al campo de la magnetoencefalografía (MEG), que consiste en la predicción en la rehabilitación de lesiones cerebrales traumáticas (Traumatic Brain Injury (TBI) rehabilitation prediction). Los resultados obtenidos demuestran la efectividad del framework a la hora de acelerar y facilitar el proceso de descubrimiento de conocimiento sobre conjuntos de datos reales. ABSTRACT Traditionally, the use of data analysis techniques has been one of the main ways of discovering knowledge hidden in large amounts of data, collected by experts in different domains. Moreover, visualization techniques have also been used to enhance and facilitate this process. However, there are serious limitations in the process of knowledge acquisition, as it is often a slow, tedious and many times fruitless process, due to the difficulty for human beings to understand large datasets. Another major drawback, rarely considered by experts that analyze large datasets, is the involuntary degradation to which they subject the data during analysis tasks, prior to obtaining the final conclusions. Degradation means that data can lose part of their original properties, and it is usually caused by improper data reduction, thereby altering their original nature and often leading to erroneous interpretations and conclusions that could have serious implications. Furthermore, this fact gains a trascendental importance when the data belong to medical or biological domain, and the lives of people depends on the final decision-making, which is sometimes conducted improperly. This is the motivation of this thesis, which proposes a new visual framework, called MedVir, which combines the power of advanced visualization techniques and data mining to try to solve these major problems existing in the process of discovery of valid information. Thus, the main objective is to facilitate and to make more understandable, intuitive and fast the process of knowledge acquisition that experts face when working with large datasets in different domains. To achieve this, first, a strong reduction in the size of the data is carried out in order to make the management of the data easier to the expert, while preserving intact, as far as possible, the original properties of the data. Then, effective visualization techniques are used to represent the obtained data, allowing the expert to interact easily and intuitively with the data, to carry out different data analysis tasks, and so visually stimulating their comprehension capacity. Therefore, the underlying objective is based on abstracting the expert, as far as possible, from the complexity of the original data to present him a more understandable version, thus facilitating and accelerating the task of knowledge discovery. MedVir has been succesfully applied to, among others, the field of magnetoencephalography (MEG), which consists in predicting the rehabilitation of Traumatic Brain Injury (TBI). The results obtained successfully demonstrate the effectiveness of the framework to accelerate and facilitate the process of knowledge discovery on real world datasets.

Data-Intensive architecture for scientific knowledge discovery

This paper presents a data-intensive architecture that demonstrates the ability to support applications from a wide range of application domains, and support the different types of users involved in defining, designing and executing data-intensive processing tasks. The prototype architecture is introduced, and the pivotal role of DISPEL as a canonical language is explained. The architecture promotes the exploration and exploitation of distributed and heterogeneous data and spans the complete knowledge discovery process, from data preparation, to analysis, to evaluation and reiteration. The architecture evaluation included large-scale applications from astronomy, cosmology, hydrology, functional genetics, imaging processing and seismology.

Time-Frequency based Feature Selection for Discrimination of non stationary Biosignals.

This research proposes a generic methodology for dimensionality reduction upon time-frequency representations applied to the classification of different types of biosignals. The methodology directly deals with the highly redundant and irrelevant data contained in these representations, combining a first stage of irrelevant data removal by variable selection, with a second stage of redundancy reduction using methods based on linear transformations. The study addresses two techniques that provided a similar performance: the first one is based on the selection of a set of the most relevant time?frequency points, whereas the second one selects the most relevant frequency bands. The first methodology needs a lower quantity of components, leading to a lower feature space; but the second improves the capture of the time-varying dynamics of the signal, and therefore provides a more stable performance. In order to evaluate the generalization capabilities of the methodology proposed it has been applied to two types of biosignals with different kinds of non-stationary behaviors: electroencephalographic and phonocardiographic biosignals. Even when these two databases contain samples with different degrees of complexity and a wide variety of characterizing patterns, the results demonstrate a good accuracy for the detection of pathologies, over 98%.The results open the possibility to extrapolate the methodology to the study of other biosignals.

Knowledge Discovery in Spectral Data by Means of Complex Networks

In the last decade, complex networks have widely been applied to the study of many natural and man-made systems, and to the extraction of meaningful information from the interaction structures created by genes and proteins. Nevertheless, less attention has been devoted to metabonomics, due to the lack of a natural network representation of spectral data. Here we define a technique for reconstructing networks from spectral data sets, where nodes represent spectral bins, and pairs of them are connected when their intensities follow a pattern associated with a disease. The structural analysis of the resulting network can then be used to feed standard data-mining algorithms, for instance for the classification of new (unlabeled) subjects. Furthermore, we show how the structure of the network is resilient to the presence of external additive noise, and how it can be used to extract relevant knowledge about the development of the disease.

Combining data mining and ontology engineering to enrich ontologies and linked data

In this position paper, we claim that the need for time consuming data preparation and result interpretation tasks in knowledge discovery, as well as for costly expert consultation and consensus building activities required for ontology building can be reduced through exploiting the interplay of data mining and ontology engineering. The aim is to obtain in a semi-automatic way new knowledge from distributed data sources that can be used for inference and reasoning, as well as to guide the extraction of further knowledge from these data sources. The proposed approach is based on the creation of a novel knowledge discovery method relying on the combination, through an iterative ?feedbackloop?, of (a) data mining techniques to make emerge implicit models from data and (b) pattern-based ontology engineering to capture these models in reusable, conceptual and inferable artefacts.

Nanoinformatics knowledge infrastructures: bringing efficient information management to nanomedical research

Nanotechnology represents an area of particular promise and significant opportunity across multiple scientific disciplines. Ongoing nanotechnology research ranges from the characterization of nanoparticles and nanomaterials to the analysis and processing of experimental data seeking correlations between nanoparticles and their functionalities and side effects. Due to their special properties, nanoparticles are suitable for cellular-level diagnostics and therapy, offering numerous applications in medicine, e.g. development of biomedical devices, tissue repair, drug delivery systems and biosensors. In nanomedicine, recent studies are producing large amounts of structural and property data, highlighting the role for computational approaches in information management. While in vitro and in vivo assays are expensive, the cost of computing is falling. Furthermore, improvements in the accuracy of computational methods (e.g. data mining, knowledge discovery, modeling and simulation) have enabled effective tools to automate the extraction, management and storage of these vast data volumes. Since this information is widely distributed, one major issue is how to locate and access data where it resides (which also poses data-sharing limitations). The novel discipline of nanoinformatics addresses the information challenges related to nanotechnology research. In this paper, we summarize the needs and challenges in the field and present an overview of extant initiatives and efforts.

Estudio de patrones de interacción entre los estudiantes y la Plataforma de Tele-Enseñanza en la UPM

Vivimos en una sociedad en la que la información ha adquirido una vital importancia. El uso de Internet y el desarrollo de nuevos sistemas de la información han generado un ferviente interés tanto de empresas como de instituciones en la búsqueda de nuevos patrones que les proporcione la clave del éxito. La Analítica de Negocio reúne un conjunto de herramientas, estrategias y técnicas orientadas a la explotación de la información con el objetivo de crear conocimiento útil dentro de un marco de trabajo y facilitar la optimización de los recursos tanto de empresas como de instituciones. El presente proyecto se enmarca en lo que se conoce como Gestión Educativa. Se aplicará una arquitectura y modelo de trabajo similar a lo que se ha venido haciendo en los últimos años en el entorno empresarial con la Inteligencia de Negocio. Con esta variante, se pretende mejorar la calidad de la enseñanza, agilizar las decisiones dentro de la institución académica, fortalecer las capacidades del cuerpo docente y en definitiva favorecer el aprendizaje del alumnado. Para lograr el objetivo se ha decidido seguir las etapas del Knowledge Discovery in Databases (KDD), una de las metodologías más conocidas dentro de la Inteligencia de Negocio, que describe el procedimiento que va desde la selección de la información y su carga en sistemas de almacenamiento, hasta la aplicación de técnicas de minería de datos para la obtención nuevo conocimiento. Los estudios se realizan a partir de la información de la activad de los usuarios dentro la plataforma de Tele-Enseñanza de la Universidad Politécnica de Madrid (Moodle). Se desarrollan trabajos de extracción y preprocesado de la base de datos en crudo y se aplican técnicas de minería de datos. En la aplicación de técnicas de minería de datos, uno de los factores más importantes a tener en cuenta es el tipo de información que se va a tratar. Por este motivo, se trabaja con la Minería de Datos Educativa, en inglés, Educational Data Mining (EDM) que consiste en la aplicación de técnicas de minería optimizadas para la información que se genera en entornos educativos. Dentro de las posibilidades que ofrece el EDM, se ha decidido centrar los estudios en lo que se conoce como analítica predictiva. El objetivo fundamental es conocer la influencia que tienen las interacciones alumno-plataforma en las calificaciones finales y descubrir nuevas reglas que describan comportamientos que faciliten al profesorado discriminar si un estudiante va a aprobar o suspender la asignatura, de tal forma que se puedan tomar medidas que mejoren su rendimiento. Toda la información tratada en el presente proyecto ha sido previamente anonimizada para evitar cualquier tipo de intromisión que atente contra la privacidad de los elementos participantes en el estudio. ABSTRACT. We live in a society dominated by data. The use of the Internet accompanied by developments in information systems has generated a sustained interest among companies and institutions to discover new patterns to succeed in their business ventures. Business Analytics (BA) combines tools, strategies and techniques focused on exploiting the available information, to optimize resources and create useful insight. The current project is framed under Educational Management. A Business Intelligence (BI) architecture and business models taught up to date will be applied with the aim to accelerate the decision-making in academic institutions, strengthen teacher´s skills and ultimately improve the quality of teaching and learning. The best way to achieve this is to follow the Knowledge Discovery in Databases (KDD), one of the best-known methodologies in B.I. This process describes data preparation, selection, and cleansing through to the application of purely Data Mining Techniques in order to incorporate prior knowledge on data sets and interpret accurate solutions from the observed results. The studies will be performed using the information extracted from the Universidad Politécnica de Madrid Learning Management System (LMS), Moodle. The stored data is based on the user-platform interaction. The raw data will be extracted and pre-processed and afterwards, Data Mining Techniques will be applied. One of the crucial factors in the application of Data Mining Techniques is the kind of information that will be processed. For this reason, a new Data Mining perspective will be taken, called Educational Data Mining (EDM). EDM consists of the application of Data Mining Techniques but optimized for the raw data generated by the educational environment. Within EDM, we have decided to drive our research on what is called Predictive Analysis. The main purpose is to understand the influence of the user-platform interactions in the final grades of students and discover new patterns that explain their behaviours. This could allow teachers to intervene ahead of a student passing or failing, in such a way an action could be taken to improve the student performance. All the information processed has been previously anonymized to avoid the invasion of privacy.

1RM prediction: a data mining case study

In the last few years there has been a heightened interest in data treatment and analysis with the aim of discovering hidden knowledge and eliciting relationships and patterns within this data. Data mining techniques (also known as Knowledge Discovery in Databases) have been applied over a wide range of fields such as marketing, investment, fraud detection, manufacturing, telecommunications and health. In this study, well-known data mining techniques such as artificial neural networks (ANN), genetic programming (GP), forward selection linear regression (LR) and k-means clustering techniques, are proposed to the health and sports community in order to aid with resistance training prescription. Appropriate resistance training prescription is effective for developing fitness, health and for enhancing general quality of life. Resistance exercise intensity is commonly prescribed as a percent of the one repetition maximum. 1RM, dynamic muscular strength, one repetition maximum or one execution maximum, is operationally defined as the heaviest load that can be moved over a specific range of motion, one time and with correct performance. The safety of the 1RM assessment has been questioned as such an enormous effort may lead to muscular injury. Prediction equations could help to tackle the problem of predicting the 1RM from submaximal loads, in order to avoid or at least, reduce the associated risks. We built different models from data on 30 men who performed up to 5 sets to exhaustion at different percentages of the 1RM in the bench press action, until reaching their actual 1RM. Also, a comparison of different existing prediction equations is carried out. The LR model seems to outperform the ANN and GP models for the 1RM prediction in the range between 1 and 10 repetitions. At 75% of the 1RM some subjects (n = 5) could perform 13 repetitions with proper technique in the bench press action, whilst other subjects (n = 20) performed statistically significant (p < 0:05) more repetitions at 70% than at 75% of their actual 1RM in the bench press action. Rate of perceived exertion (RPE) seems not to be a good predictor for 1RM when all the sets are performed until exhaustion, as no significant differences (p < 0:05) were found in the RPE at 75%, 80% and 90% of the 1RM. Also, years of experience and weekly hours of strength training are better correlated to 1RM (p < 0:05) than body weight. O'Connor et al. 1RM prediction equation seems to arise from the data gathered and seems to be the most accurate 1RM prediction equation from those proposed in literature and used in this study. Epley's 1RM prediction equation is reproduced by means of data simulation from 1RM literature equations. Finally, future lines of research are proposed related to the problem of the 1RM prediction by means of genetic algorithms, neural networks and clustering techniques. RESUMEN En los últimos años ha habido un creciente interés en el tratamiento y análisis de datos con el propósito de descubrir relaciones, patrones y conocimiento oculto en los mismos. Las técnicas de data mining (también llamadas de \Descubrimiento de conocimiento en bases de datos\) se han aplicado consistentemente a lo gran de un gran espectro de áreas como el marketing, inversiones, detección de fraude, producción industrial, telecomunicaciones y salud. En este estudio, técnicas bien conocidas de data mining como las redes neuronales artificiales (ANN), programación genética (GP), regresión lineal con selección hacia adelante (LR) y la técnica de clustering k-means, se proponen a la comunidad del deporte y la salud con el objetivo de ayudar con la prescripción del entrenamiento de fuerza. Una apropiada prescripción de entrenamiento de fuerza es efectiva no solo para mejorar el estado de forma general, sino para mejorar la salud e incrementar la calidad de vida. La intensidad en un ejercicio de fuerza se prescribe generalmente como un porcentaje de la repetición máxima. 1RM, fuerza muscular dinámica, una repetición máxima o una ejecución máxima, se define operacionalmente como la carga máxima que puede ser movida en un rango de movimiento específico, una vez y con una técnica correcta. La seguridad de las pruebas de 1RM ha sido cuestionada debido a que el gran esfuerzo requerido para llevarlas a cabo puede derivar en serias lesiones musculares. Las ecuaciones predictivas pueden ayudar a atajar el problema de la predicción de la 1RM con cargas sub-máximas y son empleadas con el propósito de eliminar o al menos, reducir los riesgos asociados. En este estudio, se construyeron distintos modelos a partir de los datos recogidos de 30 hombres que realizaron hasta 5 series al fallo en el ejercicio press de banca a distintos porcentajes de la 1RM, hasta llegar a su 1RM real. También se muestra una comparación de algunas de las distintas ecuaciones de predicción propuestas con anterioridad. El modelo LR parece superar a los modelos ANN y GP para la predicción de la 1RM entre 1 y 10 repeticiones. Al 75% de la 1RM algunos sujetos (n = 5) pudieron realizar 13 repeticiones con una técnica apropiada en el ejercicio press de banca, mientras que otros (n = 20) realizaron significativamente (p < 0:05) más repeticiones al 70% que al 75% de su 1RM en el press de banca. El ínndice de esfuerzo percibido (RPE) parece no ser un buen predictor del 1RM cuando todas las series se realizan al fallo, puesto que no existen diferencias signifiativas (p < 0:05) en el RPE al 75%, 80% y el 90% de la 1RM. Además, los años de experiencia y las horas semanales dedicadas al entrenamiento de fuerza están más correlacionadas con la 1RM (p < 0:05) que el peso corporal. La ecuación de O'Connor et al. parece surgir de los datos recogidos y parece ser la ecuación de predicción de 1RM más precisa de aquellas propuestas en la literatura y empleadas en este estudio. La ecuación de predicción de la 1RM de Epley es reproducida mediante simulación de datos a partir de algunas ecuaciones de predicción de la 1RM propuestas con anterioridad. Finalmente, se proponen futuras líneas de investigación relacionadas con el problema de la predicción de la 1RM mediante algoritmos genéticos, redes neuronales y técnicas de clustering.

Transformación de series numéricas temporales en secuencias simbólicas

El Trabajo de Fin de Grado aborda el tema del Descubrimiento de Conocimiento en series numéricas temporales, abordando el análisis de las mismas desde el punto de vista de la semántica de las series. La gran mayoría de trabajos realizados hasta la fecha en el campo del análisis de series temporales proponen el análisis numérico de los valores de la serie, lo que permite obtener buenos resultados pero no ofrece la posibilidad de formular las conclusiones de forma que se puedan justificar e interpretar los resultados obtenidos. Por ello, en este trabajo se pretende crear una aplicación que permita realizar el análisis de las series temporales desde un punto de vista cualitativo, en contraposición al tradicional método cuantitativo. De esta forma, quedarán recogidos todos los elementos relevantes de la serie temporal que puedan servir de estudio en un futuro. Para abordar el objetivo propuesto se plantea un mecanismo para extraer de la serie temporal la información que resulta de interés para su análisis. Para poder hacerlo, primero se formaliza el conjunto de comportamientos relevantes del dominio, que serán los símbolos a mostrar en la salida de la aplicación. Así, el método que se ha diseñado e implementado transformará una serie temporal numérica en una secuencia simbólica que recoge toda la semántica de la serie temporal de partida y resulta más intuitiva y fácil de interpretar. Una vez que se dispone de un mecanismo para transformar las series numéricas en secuencias simbólicas, se pueden plantear todas las tareas de análisis sobre dichas secuencias de símbolos. En este trabajo, aunque no se entra en este post-análisis de estas series, sí se plantean distintos campos en los que se puede avanzar en el futuro. Por ejemplo, se podría hacer una medida de la similitud entre dos secuencias simbólicas como punto de partida para la tarea de comparación o la creación de modelos de referencia para análisis posteriores de las series temporales. ---ABSTRACT---This Final-year Project deals with the topic of Knowledge Discovery in numerical time series, addressing time series analysis from the viewpoint of the semantics of the series. Most of the research conducted to date in the field of time series analysis recommends analysing the values of the series numerically. This provides good results but prevents the conclusions from being formulated to allow justification and interpretation of the results. Thus, the purpose of this project is to create an application that allows the analysis of time series, from a qualitative point of view rather than a quantitative one. This way, all the relevant elements of the time series will be gathered for future studies. The design of a mechanism to extract the information that is of interest from the time series is the first step towards achieving the proposed objective. To do this, all the key behaviours in the domain are set, which will be the symbols shown in the output. The designed and implemented method transforms a numerical time series into a symbolic sequence that takes in all the semantics of the original time series and is more intuitive and easier to interpret. Once a mechanism for transforming the numerical series into symbolic sequences is created, the symbolic sequences are ready for analysis. Although this project does not cover a post-analysis of these series, it proposes different fields in which research can be done in the future. For instance, comparing two different sequences to measure the similarities between them, or the creation of reference models for further analysis of time series.

Análisis de datos sobre virus Informáticos

El trabajo fin de grado que se presenta en este documento trata de “Aplicar técnicas de Data Mining a un conjunto de datos procedentes de ataques de virus informáticos interceptados en servidores de Internet”. La propuesta de este trabajo surgió de una Institución con el fin de extraer información de un conjunto de datos proveniente de ejecuciones de virus informáticos. Lamentablemente, debido a fuertes restricciones de privacidad por parte de esta Institución y así como al relevo de la persona responsable de éste área en dicha Institución, el Proyecto finalmente se canceló. Como consecuencia, y teniendo en cuenta el carácter didáctico de este trabajo fin de grado, el proyecto KDD (Knowledge Discovery in Databases) en sí y sus objetivos de negocio y objetivos de data mining, se han establecido conforme con la misma temática de predicción de ataques de virus que había planteado la Institución en el pasado, contando con una base de datos que ha sido recopilada de diferentes empresas anónimas. Para llevar un desarrollo estructurado de todas las fases del proceso KDD, se ha trabajado siguiendo como referencia una metodología para proyectos de Data Mining, “CRISP-DM”, cuyo estándar incluye un modelo y una guía, estructurados en seis fases. Como herramienta de Data Mining a utilizar, se ha elegido el software de libre distribución “WEKA”. Por último, cabe destacar que el proyecto ha concluido satisfactoriamente, lográndose cada una de las metas establecidas como proyecto de minería de datos.

Monitorización inteligente de redes de comunicación

El avance tecnológico de los últimos años ha aumentado la necesidad de guardar enormes cantidades de datos de forma masiva, llegando a una situación de desorden en el proceso de almacenamiento de datos, a su desactualización y a complicar su análisis. Esta situación causó un gran interés para las organizaciones en la búsqueda de un enfoque para obtener información relevante de estos grandes almacenes de datos. Surge así lo que se define como inteligencia de negocio, un conjunto de herramientas, procedimientos y estrategias para llevar a cabo la “extracción de conocimiento”, término con el que se refiere comúnmente a la extracción de información útil para la propia organización. Concretamente en este proyecto, se ha utilizado el enfoque Knowledge Discovery in Databases (KDD), que permite lograr la identificación de patrones y un manejo eficiente de las anomalías que puedan aparecer en una red de comunicaciones. Este enfoque comprende desde la selección de los datos primarios hasta su análisis final para la determinación de patrones. El núcleo de todo el enfoque KDD es la minería de datos, que contiene la tecnología necesaria para la identificación de los patrones mencionados y la extracción de conocimiento. Para ello, se utilizará la herramienta RapidMiner en su versión libre y gratuita, debido a que es más completa y de manejo más sencillo que otras herramientas como KNIME o WEKA. La gestión de una red engloba todo el proceso de despliegue y mantenimiento. Es en este procedimiento donde se recogen y monitorizan todas las anomalías ocasionadas en la red, las cuales pueden almacenarse en un repositorio. El objetivo de este proyecto es realizar un planteamiento teórico y varios experimentos que permitan identificar patrones en registros de anomalías de red. Se ha estudiado el repositorio de MAWI Lab, en el que se han almacenado anomalías diarias. Se trata de buscar indicios característicos anuales detectando patrones. Los diferentes experimentos y procedimientos de este estudio pretenden demostrar la utilidad de la inteligencia de negocio a la hora de extraer información a partir de un almacén de datos masivo, para su posterior análisis o futuros estudios. ABSTRACT. The technological progresses in the recent years required to store a big amount of information in repositories. This information is often in disorder, outdated and needs a complex analysis. This situation has caused a relevant interest in investigating methodologies to obtain important information from these huge data stores. Business intelligence was born as a set of tools, procedures and strategies to implement the "knowledge extraction". Specifically in this project, Knowledge Discovery in Databases (KDD) approach has been used. KDD is one of the most important processes of business intelligence to achieve the identification of patterns and the efficient management of the anomalies in a communications network. This approach includes all necessary stages from the selection of the raw data until the analysis to determine the patterns. The core process of the whole KDD approach is the Data Mining process, which analyzes the information needed to identify the patterns and to extract the knowledge. In this project we use the RapidMiner tool to carry out the Data Mining process, because this tool has more features and is easier to use than other tools like WEKA or KNIME. Network management includes the deployment, supervision and maintenance tasks. Network management process is where all anomalies are collected, monitored, and can be stored in a repository. The goal of this project is to construct a theoretical approach, to implement a prototype and to carry out several experiments that allow identifying patterns in some anomalies records. MAWI Lab repository has been selected to be studied, which contains daily anomalies. The different experiments show the utility of the business intelligence to extract information from big data warehouse.

Extracción de conocimientos de la diabetes tipo 1 utilizando la metodología de "Data Mining"

La diabetes mellitus es un trastorno en la metabolización de los carbohidratos, caracterizado por la nula o insuficiente segregación de insulina (hormona producida por el páncreas), como resultado del mal funcionamiento de la parte endocrina del páncreas, o de una creciente resistencia del organismo a esta hormona. Esto implica, que tras el proceso digestivo, los alimentos que ingerimos se transforman en otros compuestos químicos más pequeños mediante los tejidos exocrinos. La ausencia o poca efectividad de esta hormona polipéptida, no permite metabolizar los carbohidratos ingeridos provocando dos consecuencias: Aumento de la concentración de glucosa en sangre, ya que las células no pueden metabolizarla; consumo de ácidos grasos mediante el hígado, liberando cuerpos cetónicos para aportar la energía a las células. Esta situación expone al enfermo crónico, a una concentración de glucosa en sangre muy elevada, denominado hiperglucemia, la cual puede producir a medio o largo múltiples problemas médicos: oftalmológicos, renales, cardiovasculares, cerebrovasculares, neurológicos… La diabetes representa un gran problema de salud pública y es la enfermedad más común en los países desarrollados por varios factores como la obesidad, la vida sedentaria, que facilitan la aparición de esta enfermedad. Mediante el presente proyecto trabajaremos con los datos de experimentación clínica de pacientes con diabetes de tipo 1, enfermedad autoinmune en la que son destruidas las células beta del páncreas (productoras de insulina) resultando necesaria la administración de insulina exógena. Dicho esto, el paciente con diabetes tipo 1 deberá seguir un tratamiento con insulina administrada por la vía subcutánea, adaptado a sus necesidades metabólicas y a sus hábitos de vida. Para abordar esta situación de regulación del control metabólico del enfermo, mediante una terapia de insulina, no serviremos del proyecto “Páncreas Endocrino Artificial” (PEA), el cual consta de una bomba de infusión de insulina, un sensor continuo de glucosa, y un algoritmo de control en lazo cerrado. El objetivo principal del PEA es aportar al paciente precisión, eficacia y seguridad en cuanto a la normalización del control glucémico y reducción del riesgo de hipoglucemias. El PEA se instala mediante vía subcutánea, por lo que, el retardo introducido por la acción de la insulina, el retardo de la medida de glucosa, así como los errores introducidos por los sensores continuos de glucosa cuando, se descalibran dificultando el empleo de un algoritmo de control. Llegados a este punto debemos modelar la glucosa del paciente mediante sistemas predictivos. Un modelo, es todo aquel elemento que nos permita predecir el comportamiento de un sistema mediante la introducción de variables de entrada. De este modo lo que conseguimos, es una predicción de los estados futuros en los que se puede encontrar la glucosa del paciente, sirviéndonos de variables de entrada de insulina, ingesta y glucosa ya conocidas, por ser las sucedidas con anterioridad en el tiempo. Cuando empleamos el predictor de glucosa, utilizando parámetros obtenidos en tiempo real, el controlador es capaz de indicar el nivel futuro de la glucosa para la toma de decisones del controlador CL. Los predictores que se están empleando actualmente en el PEA no están funcionando correctamente por la cantidad de información y variables que debe de manejar. Data Mining, también referenciado como Descubrimiento del Conocimiento en Bases de Datos (Knowledge Discovery in Databases o KDD), ha sido definida como el proceso de extracción no trivial de información implícita, previamente desconocida y potencialmente útil. Todo ello, sirviéndonos las siguientes fases del proceso de extracción del conocimiento: selección de datos, pre-procesado, transformación, minería de datos, interpretación de los resultados, evaluación y obtención del conocimiento. Con todo este proceso buscamos generar un único modelo insulina glucosa que se ajuste de forma individual a cada paciente y sea capaz, al mismo tiempo, de predecir los estados futuros glucosa con cálculos en tiempo real, a través de unos parámetros introducidos. Este trabajo busca extraer la información contenida en una base de datos de pacientes diabéticos tipo 1 obtenidos a partir de la experimentación clínica. Para ello emplearemos técnicas de Data Mining. Para la consecución del objetivo implícito a este proyecto hemos procedido a implementar una interfaz gráfica que nos guía a través del proceso del KDD (con información gráfica y estadística) de cada punto del proceso. En lo que respecta a la parte de la minería de datos, nos hemos servido de la denominada herramienta de WEKA, en la que a través de Java controlamos todas sus funciones, para implementarlas por medio del programa creado. Otorgando finalmente, una mayor potencialidad al proyecto con la posibilidad de implementar el servicio de los dispositivos Android por la potencial capacidad de portar el código. Mediante estos dispositivos y lo expuesto en el proyecto se podrían implementar o incluso crear nuevas aplicaciones novedosas y muy útiles para este campo. Como conclusión del proyecto, y tras un exhaustivo análisis de los resultados obtenidos, podemos apreciar como logramos obtener el modelo insulina-glucosa de cada paciente. ABSTRACT. The diabetes mellitus is a metabolic disorder, characterized by the low or none insulin production (a hormone produced by the pancreas), as a result of the malfunctioning of the endocrine pancreas part or by an increasing resistance of the organism to this hormone. This implies that, after the digestive process, the food we consume is transformed into smaller chemical compounds, through the exocrine tissues. The absence or limited effectiveness of this polypeptide hormone, does not allow to metabolize the ingested carbohydrates provoking two consequences: Increase of the glucose concentration in blood, as the cells are unable to metabolize it; fatty acid intake through the liver, releasing ketone bodies to provide energy to the cells. This situation exposes the chronic patient to high blood glucose levels, named hyperglycemia, which may cause in the medium or long term multiple medical problems: ophthalmological, renal, cardiovascular, cerebrum-vascular, neurological … The diabetes represents a great public health problem and is the most common disease in the developed countries, by several factors such as the obesity or sedentary life, which facilitate the appearance of this disease. Through this project we will work with clinical experimentation data of patients with diabetes of type 1, autoimmune disease in which beta cells of the pancreas (producers of insulin) are destroyed resulting necessary the exogenous insulin administration. That said, the patient with diabetes type 1 will have to follow a treatment with insulin, administered by the subcutaneous route, adapted to his metabolic needs and to his life habits. To deal with this situation of metabolic control regulation of the patient, through an insulin therapy, we shall be using the “Endocrine Artificial Pancreas " (PEA), which consists of a bomb of insulin infusion, a constant glucose sensor, and a control algorithm in closed bow. The principal aim of the PEA is providing the patient precision, efficiency and safety regarding the normalization of the glycemic control and hypoglycemia risk reduction". The PEA establishes through subcutaneous route, consequently, the delay introduced by the insulin action, the delay of the glucose measure, as well as the mistakes introduced by the constant glucose sensors when, decalibrate, impede the employment of an algorithm of control. At this stage we must shape the patient glucose levels through predictive systems. A model is all that element or set of elements which will allow us to predict the behavior of a system by introducing input variables. Thus what we obtain, is a prediction of the future stages in which it is possible to find the patient glucose level, being served of input insulin, ingestion and glucose variables already known, for being the ones happened previously in the time. When we use the glucose predictor, using obtained real time parameters, the controller is capable of indicating the future level of the glucose for the decision capture CL controller. The predictors that are being used nowadays in the PEA are not working correctly for the amount of information and variables that it need to handle. Data Mining, also indexed as Knowledge Discovery in Databases or KDD, has been defined as the not trivial extraction process of implicit information, previously unknown and potentially useful. All this, using the following phases of the knowledge extraction process: selection of information, pre- processing, transformation, data mining, results interpretation, evaluation and knowledge acquisition. With all this process we seek to generate the unique insulin glucose model that adjusts individually and in a personalized way for each patient form and being capable, at the same time, of predicting the future conditions with real time calculations, across few input parameters. This project of end of grade seeks to extract the information contained in a database of type 1 diabetics patients, obtained from clinical experimentation. For it, we will use technologies of Data Mining. For the attainment of the aim implicit to this project we have proceeded to implement a graphical interface that will guide us across the process of the KDD (with graphical and statistical information) of every point of the process. Regarding the data mining part, we have been served by a tool called WEKA's tool called, in which across Java, we control all of its functions to implement them by means of the created program. Finally granting a higher potential to the project with the possibility of implementing the service for Android devices, porting the code. Through these devices and what has been exposed in the project they might help or even create new and very useful applications for this field. As a conclusion of the project, and after an exhaustive analysis of the obtained results, we can show how we achieve to obtain the insulin–glucose model for each patient.

Un nuevo sistema de gobernanza para afrontar los retos del siglo XXI en la educación universitaria en Perú basado en el modelo de análisis de políticas

Un nuevo sistema de gobernanza para afrontar los retos del siglo XXI en la educación universitaria en Perú basado en el modelo de análisis de políticas, surge de observar el efecto de la competencia en los mercados, de la distribución de los escasos recursos según productividad y rendimiento, y de la gestión ineficiente de las universidades ya que estos parámetros están cambiando los criterios de confianza y legitimidad del sistema universitario en Perú. Las universidades se perciben más como instituciones del sector público, mientras que los servicios que ofrecen deben más bien contribuir a la modernización de la sociedad emergente y a la economía del conocimiento. Las reformas universitarias- iniciadas en los años 80 - han estado inspiradas en las organizaciones universitarias exitosas que han logrado modificar su gobernanza y van dirigidas a transformar ciertas instituciones burocráticas en organizaciones capaces de desempeñar la función de actores en esta competición global por los recursos y los mejores talentos. En este contexto, la universidad peruana se enfrenta a dos grandes desafíos: el de adaptarse a las nuevas perspectivas mundiales, y el poder dar mejor respuesta a las demandas, necesidades y expectativas de la sociedad. Un cambio en el sistema de gobernanza para la educación superior universitaria dará una solución integral a estos desafíos permitiéndole enfrentar los problemas de la universidad para su desarrollo e inserción en las corrientes mundiales. La metodología planteada en la investigación es cualitativa parte del análisis de la realidad como un TODO, sin reducirlos a sus partes integrantes, con la interpretación de los hechos, buscando entender las variables que intervienen. Se propone una política para la educación universitaria en Perú que se permeabilice a la sociedad, cambiando el modelo de planificación de un modelo de reforma social a un modelo de análisis de políticas, donde el Estado Peruano actúe como único responsable de responder a la sociedad demandante como su representante legal, y con unos organismo externo e independiente que siente las bases de la práctica, como se está haciendo en muchos modelos universitarios del mundo. Esta investigación presenta una primera fase conceptual, que aborda la evolución histórica de las universidades en el Perú, analizando y clarificando las fuerzas impulsoras a través del tiempo y distinguir las principales líneas que le imprimen dirección y sentido a los cambios de una realidad educativa universitaria. Así mismo, en esta fase se hace un análisis de la situación actual de las universidades en el Perú para llegar a determinar en qué situación se encuentra y si está preparada para enfrentar los retos de la educación universitaria mundial, para esto se analizan los modelos universitarios de mayor prestigio en el mundo. El marco teórico anterior permite sentar, en una segunda fase de la investigación, las bases científicas del modelo que se propone: el modelo de planificación de análisis de políticas para el sistema universitario peruano. Este modelo de ámbito público propuesto para la educación universitaria peruana basa su estrategia en un modelo de planificación con un objetivo común: “Mejorar la calidad de la educación superior universitaria peruana con el fin de aumentar la empleabilidad y la movilidad de los ciudadanos así como la competitividad internacional de la educación universitaria en Perú”, y con unas líneas de acción concretadas en cuatro objetivos específicos: 1) competencias (genéricas y específicas de las áreas temáticas); 2) enfoques de enseñanza, aprendizaje y evaluación; 3) créditos académicos; 4) calidad de los programa. Así como los fundamentos metodológicos del modelo de análisis de políticas, utilizado como estructura política, teniendo en cuenta las características básicas del modelo: a) Planificación desde arriba; b) Se centra en la toma de decisiones; c) Separación entre conocimiento experto y decisión; d) El estudio de los resultados orienta el proceso decisor. Finalmente, se analiza una fase de validación del modelo propuesto para la educación superior universitaria peruana, con los avances ya realizados en Perú en temas de educación superior, como es, el actual contexto de la nueva Ley Universitaria N°30220 promulgada el 8 de julio de 2014, la creación del SUNEDU y la reorganización del SINEACE, que tienen como propósito atender la crisis universitaria centrada en tres ejes principales incluidos en la ley, considerados como bases para una reforma. Primero, el Estado asume la rectoría de las políticas educativas en todos los niveles educativos. El segundo aspecto consiste en instalar un mecanismo de regulación de la calidad que junto con la reestructuración de aquellos otros existentes debieran sentar las bases para que las familias y estudiantes tengan la garantía pública de que el servicio que se ofrece, sin importar sus características particulares, presenten un mínimo común de calidad y un tercer aspecto es que la ley se reafirma en que la universidad es un espacio de construcción de conocimiento basado en la investigación y la formación integral. Las finalidades, la estructura y organización, las formas de graduación, las características del cuerpo docente, la obligatoriedad por los estudios generales, etc., indican que la reflexión académica es el centro articulador de la vida universitaria. Esta validación también se ha confrontado con los resultados de las entrevistas cualitativas a juicio de experto que se han realizado a rectores de universidades públicas y privadas así como a rectores miembros de la ex ANR, miembros de organizaciones como CONCYTEC, IEP, CNE, CONEAU, ICACIT e investigadores en educación superior, con la finalidad de analizar la sostenibilidad del modelo propuesto en el tiempo. Los resultados evidencian, que en el sistema universitario peruano se puede implementar un cambio hacía un modelo de educación superior universitaria, con una política educativa que se base en un objetivo común claramente definido, un calendario para lograrlo y un conjunto objetivos específicos, con un cambio de estructura política de reforma social a un modelo de análisis de políticas. Así mismo se muestran los distintos aspectos que los interesados en la educación superior universitaria deben considerar, si se quiere ocupar un espacio en el futuro y si interesa que la universidad peruana pueda contribuir para que la sociedad se forje caminos posibles a través de una buena docencia que se refleje en su investigación, con alumnos internacionales, sobre todo, en los postgrados; con un investigación que se traduzca en publicaciones, patentes, etc., de impacto mundial, con relevancia en la sociedad porque contribuye a su desarrollo, concretándose en trabajos de muy diversos tipos, promovidos junto con empresas, gobiernos en sus diversos niveles, instituciones públicas o privadas, etc., para que aporten financiación a la universidad. ABSTRACT A new system of governance to meet the challenges of the twenty-first century university education in Peru based on the model of policy analysis, comes to observe the effect of market competition, distribution of scarce resources according to productivity and performance, and inefficient management of universities as these parameters are changing the criteria of trust and legitimacy of the university system in Peru. Universities are perceived more as public sector institutions, while the services provided should rather contribute to the modernization of society and the emerging knowledge economy. The-university reforms initiated in the 80s - have been inspired by successful university organizations that have succeeded in changing its governance and as attempting to transform certain bureaucratic institutions into organizations that act as actors in this global competition for resources and top talent. In this context, the Peruvian university faces two major challenges: to adapt to the new global outlook, and to better respond to the demands, needs and expectations of society. A change in the system of governance for university education give a comprehensive solution to address these challenges by allowing the problems of the university development and integration into global flows. The methodology proposed in this research is qualitative part of the analysis of reality as a whole, without reducing them to their constituent parts, with the interpretation of the facts, seeking to understand the variables involved. a policy for university education in Peru that permeabilizes society is proposed changing the planning model of a model of social reform a model of policy analysis, where the Peruvian State to act as the sole responsible for responding to the applicant as its legal representative, and with external and independent body that provides the basis of practice, as is being done in many university models in the world. This research presents an initial conceptual phase, which deals with the historical development of universities in Peru, analyzing and clarifying the driving forces over time and distinguish the main lines that give direction and meaning to changes in university educational reality. Also, at this stage an analysis of the current situation of universities in Peru is done to be able to determine what the situation is and whether it is prepared to meet the challenges of the global higher education, for this university models are analyzed most prestigious in the world. The above theoretical framework allows to lay in a second phase of research, the scientific basis of the model proposed: the planning model of policy analysis for the Peruvian university system. This proposed model of public sphere for the Peruvian college bases its strategy on a planning model with a common goal: "To improve the quality of the Peruvian university education in order to enhance the employability and mobility of citizens and the international competitiveness of higher education in Peru ", and lines of action materialized in four specific objectives: 1) competences (generic and specific subject areas); 2) approaches to teaching, learning and assessment; 3) credits; 4) quality of the program. As well as the methodological foundations of policy analysis model, used as political structure, taking into account the basic characteristics of the model: a) Planning from above; b) focuses on decision making; c) Separation between expertise and decision; d) The study of the results process guides the decision maker. Finally, a validation phase of the proposed Peruvian university higher education, with the progress already made in Peru on issues of higher education model is analyzed, as is the current context of the new University Law No. 30220 promulgated on July 8 2014, the creation of SUNEDU and reorganization of SINEACE, which are intended to serve the university crisis centered on three main areas included in the law, considered as the basis for reform. First, the State assumes the stewardship of education policies at all educational levels. The second aspect is to install a mechanism for regulating the quality along with the restructuring of those existing ones should lay the foundation for families and students to guarantee that public service is offered, regardless of their individual characteristics, are of common minimum quality and a third aspect is that the law reaffirms that the university is building a space of research-based knowledge and comprehensive training. The aims, structure and organization, forms of graduation, faculty characteristics, the requirement for the general studies, etc., indicate that the academic reflection is the coordinating center of university life. This validation has also been confronted with the results of qualitative interviews with expert judgment that has been made to directors of public and private universities as well as leading members of the former ANR members of organizations like CONCYTEC, IEP, CNE, CONEAU, ICACIT and researchers in higher education, in order to analyze the sustainability of the proposed model in time. The results show, that the Peruvian university system can implement a change to a model of university education, an educational policy based on clearly defined common goal, a timetable for achieving specific objectives set and, with a change social policy structure to a model of reform policy analysis. It also shows the various aspects that those interested in university education should consider, if you want to occupy a space in the future and if interested in the Peruvian university can contribute to society possible paths is forged through research good teaching, international students, especially in graduate programs; with research that results in publications, patents, etc., global impact, relevance to society because it contributes to their development taking shape in very different types of jobs, promoted with businesses, governments at various levels, public institutions or private, etc., to provide funding to the university.

A survey on multi-output regression

In recent years, a plethora of approaches have been proposed to deal with the increasingly challenging task of multi-output regression. This paper provides a survey on state-of-the-art multi-output regression methods, that are categorized as problem transformation and algorithm adaptation methods. In addition, we present the mostly used performance evaluation measures, publicly available data sets for multi-output regression real-world problems, as well as open-source software frameworks.

Adaptive fuzzy knowledge-based systems for control metabots' mobility on virtual environments

The confluence of three-dimensional (3D) virtual worlds with social networks imposes on software agents, in addition to conversational functions, the same behaviours as those common to human-driven avatars. In this paper, we explore the possibilities of the use of metabots (metaverse robots) with motion capabilities in complex virtual 3D worlds and we put forward a learning model based on the techniques used in evolutionary computation for optimizing the fuzzy controllers which will subsequently be used by metabots for moving around a virtual environment.