Hacia la conformación de un modelo de distrribución de usos y asignación de características de ocupación a partir de análisis Geo estadístico: caso estudio Av. Paseo de los Cañarís de la ciudad de Cuenca año 2015

La presente tesis tiene por objeto generar estrategias para la distribución de usos y asignación de características de ocupación de suelo, este proceso se apoya en análisis geo estadísticos para obtener resultados más ajustados a la realidad y de esta manera comprender la dinámica de los espacios urbanos, las formas de ocupación del espacio por parte de la población, así también las dinámicas que generan ciertos elementos y el impacto en su contexto inmediato. Este estudio inicia con el desarrollo del marco teórico que aborda definiciones e investigaciones referentes a las dinámicas que los usos presentan en una ciudad.Posteriormente se analizan los elementos urbanos relevantes del área de estudio, iniciando con la delimitación y sectorización, los equipamientos, la vialidad, el transporte, las características de ocupación y la normativa vigente; mediante estos diagnósticos se llega a identificar como está conformada el área de estudio.Partiendo de estos diagnósticos se procede a realizar el estudio y análisis sistemático de los usos y la ocupación de suelo urbano, mediante la aplicación de herramientas geo estadísticas como el Kriging y MORAN-LISA. Los resultados obtenidos se representan en un corema, con la finalidad de crear un modelo espacial de análisis, apoyado también de un análisis de diversidad.Finalmente estos resultados generan estrategias apoyadas en datos estadísticos.

Multi-class sentiment analysis using a hierarchical logistic model tree approach

En este trabajo se propone un nuevo sistema híbrido para el análisis de sentimientos en clase múltiple basado en el uso del diccionario General Inquirer (GI) y un enfoque jerárquico del clasificador Logistic Model Tree (LMT). Este nuevo sistema se compone de tres capas, la capa bipolar (BL) que consta de un LMT (LMT-1) para la clasificación de la polaridad de sentimientos, mientras que la segunda capa es la capa de la Intensidad (IL) y comprende dos LMTs (LMT-2 y LMT3) para detectar por separado tres intensidades de sentimientos positivos y tres intensidades de sentimientos negativos. Sólo en la fase de construcción, la capa de Agrupación (GL) se utiliza para agrupar las instancias positivas y negativas mediante el empleo de 2 k-means, respectivamente. En la fase de Pre-procesamiento, los textos son segmentados por palabras que son etiquetadas, reducidas a sus raíces y sometidas finalmente al diccionario GI con el objetivo de contar y etiquetar sólo los verbos, los sustantivos, los adjetivos y los adverbios con 24 marcadores que se utilizan luego para calcular los vectores de características. En la fase de Clasificación de Sentimientos, los vectores de características se introducen primero al LMT-1, a continuación, se agrupan en GL según la etiqueta de clase, después se etiquetan estos grupos de forma manual, y finalmente las instancias positivas son introducidas a LMT-2 y las instancias negativas a LMT-3. Los tres árboles están entrenados y evaluados usando las bases de datos Movie Review y SenTube con validación cruzada estratificada de 10-pliegues. LMT-1 produce un árbol de 48 hojas y 95 de tamaño, con 90,88% de exactitud, mientras que tanto LMT-2 y LMT-3 proporcionan dos árboles de una hoja y uno de tamaño, con 99,28% y 99,37% de exactitud,respectivamente. Los experimentos muestran que la metodología de clasificación jerárquica propuesta da un mejor rendimiento en comparación con otros enfoques prevalecientes.