Aplicación de métodos de diseño centrado en el usuario y minería de datos para definir recomendaciones que promuevan el uso del foro en una experiencia virtual de aprendizaje.

Monográfico con el título: 'Adaptación y accesibilidad de las tecnologías para el aprendizaje'. Resumen basado en el de la publicación

Aplicación de algoritmos evolutivos como técnica de minería de datos para la mejora de cursos hipermedia adaptativos basados en Web.

Resumen basado en el de la publicación

Las técnicas de modelización estadística en la investigación educativa : minería de datos, modelos de ecuaciones estructurales y modelos jerárquicos lineales.

Monográfico con el título: 'Aportaciones de las nuevas tecnologías a la investigación educativa'. Resumen basado en el de la publicación

Capacidad de obtener beneficio de reglas técnicas de contratación basadas en algoritmos de minería de datos

Trabajo Fin de Grado de la doble titulación de Grado en Ingeniería Informática y Grado en Administración y Dirección de Empresas.

Minería de datos, bibliometría y análisis de redes sociales : Estrategia metodológica para identificar y visualizar grupos de investigación y redes de colaboración científica

Fil: Miguel, Sandra. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Humanidades y Ciencias de la Educación; Argentina.

Minería de datos, bibliometría y análisis de redes sociales : Estrategia metodológica para identificar y visualizar grupos de investigación y redes de colaboración científica

Fil: Miguel, Sandra. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Humanidades y Ciencias de la Educación; Argentina.

Minería de datos, bibliometría y análisis de redes sociales : Estrategia metodológica para identificar y visualizar grupos de investigación y redes de colaboración científica

Fil: Miguel, Sandra. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Humanidades y Ciencias de la Educación; Argentina.

Minería de Datos usando Metaplasticidad Artificial en la Rehabilitación Cognitiva de Pacientes con Daño Cerebral

El propósito principal de esta investigación es la aplicación de la Metaplasticidad Artificial en un Perceptrón Multicapa (AMMLP) como una herramienta de minería de datos para la predicción y extracción explícita de conocimiento del proceso de rehabilitación cognitiva en pacientes con daño cerebral adquirido. Los resultados obtenidos por el AMMLP junto con el posterior análisis de la base de datos ayudarían a los terapeutas a conocer las características de los pacientes que mejoran y los programas de rehabilitación que han seguido. Esto incrementaría el conocimiento del proceso de rehabilitación y facilitaría la elaboración de hipótesis terapéuticas permitiendo la optimización y personalización de las terapias. La evaluación del AMMLP se ha realizado con datos proporcionados por el Institut Guttmann. Los resultados del AMMLP fueron comparados con los obtenidos con una red neuronal de retropropagación y con árboles de decisión. La exactitud en la predicción obtenida por el AMMLP en la subfunción cognitiva memoria verbal-visual fue de 90.71 %, resultado muy superior a los obtenidos por los demás algoritmos.

Predicción de tráfico de contenedores a corto plazo mediante técnicas de minería de datos : redes neuronales artificiales y redes bayesianas

El correcto pronóstico en el ámbito de la logística de transportes es de vital importancia para una adecuada planificación de medios y recursos, así como de su optimización. Hasta la fecha los estudios sobre planificación portuaria se basan principalmente en modelos empíricos; que se han utilizado para planificar nuevas terminales y desarrollar planes directores cuando no se dispone de datos iniciales, analíticos; más relacionados con la teoría de colas y tiempos de espera con formulaciones matemáticas complejas y necesitando simplificaciones de las mismas para hacer manejable y práctico el modelo o de simulación; que requieren de una inversión significativa como para poder obtener resultados aceptables invirtiendo en programas y desarrollos complejos. La Minería de Datos (MD) es un área moderna interdisciplinaria que engloba a aquellas técnicas que operan de forma automática (requieren de la mínima intervención humana) y, además, son eficientes para trabajar con las grandes cantidades de información disponible en las bases de datos de numerosos problemas prácticos. La aplicación práctica de estas disciplinas se extiende a numerosos ámbitos comerciales y de investigación en problemas de predicción, clasificación o diagnosis. Entre las diferentes técnicas disponibles en minería de datos las redes neuronales artificiales (RNA) y las redes probabilísticas o redes bayesianas (RB) permiten modelizar de forma conjunta toda la información relevante para un problema dado. En el presente trabajo se han analizado dos aplicaciones de estos casos al ámbito portuario y en concreto a contenedores. En la Tesis Doctoral se desarrollan las RNA como herramienta para obtener previsiones de tráfico y de recursos a futuro de diferentes puertos, a partir de variables de explotación, obteniéndose valores continuos. Para el caso de las redes bayesianas (RB), se realiza un trabajo similar que para el caso de las RNA, obteniéndose valores discretos (un intervalo). El principal resultado que se obtiene es la posibilidad de utilizar tanto las RNA como las RB para la estimación a futuro de parámetros físicos, así como la relación entre los mismos en una terminal para una correcta asignación de los medios a utilizar y por tanto aumentar la eficiencia productiva de la terminal. Como paso final se realiza un estudio de complementariedad de ambos modelos a corto plazo, donde se puede comprobar la buena aceptación de los resultados obtenidos. Por tanto, se puede concluir que estos métodos de predicción pueden ser de gran ayuda a la planificación portuaria. The correct assets’ forecast in the field of transportation logistics is a matter of vital importance for a suitable planning and optimization of the necessary means and resources. Up to this date, ports planning studies were basically using empirical models to deal with new terminals planning or master plans development when no initial data are available; analytical models, more connected to the queuing theory and the waiting times, and very complicated mathematical formulations requiring significant simplifications to acquire a practical and easy to handle model; or simulation models, that require a significant investment in computer codes and complex developments to produce acceptable results. The Data Mining (DM) is a modern interdisciplinary field that include those techniques that operate automatically (almost no human intervention is required) and are highly efficient when dealing with practical problems characterized by huge data bases containing significant amount of information. These disciplines’ practical application extends to many commercial or research fields, dealing with forecast, classification or diagnosis problems. Among the different techniques of the Data Mining, the Artificial Neuronal Networks (ANN) and the probabilistic – or Bayesian – networks (BN) allow the joint modeling of all the relevant information for a given problem. This PhD work analyses their application to two practical cases in the ports field, concretely to container terminals. This PhD work details how the ANN have been developed as a tool to produce traffic and resources forecasts for several ports, based on exploitation variables to obtain continuous values. For the Bayesian networks case (BN), a similar development has been carried out, obtaining discreet values (an interval). The main finding is the possibility to use ANN and BN to estimate future needs of the port’s or terminal’s physical parameters, as well as the relationship between them within a specific terminal, that allow a correct assignment of the necessary means and, thus, to increase the terminal’s productive efficiency. The final step is a short term complementarily study of both models, carried out in order to verify the obtained results. It can thus be stated that these prediction methods can be a very useful tool in ports’ planning.

Estudio del radón en viviendas mediante modelos de minería de datos basados en cubos OLAP

En esta tesis doctoral se estudian las variaciones de radón en el interior de dos viviendas similares de construcción nueva en Madrid, una de ellas ocupada y la otra no, que forman parte del mismo edificio residencial. La concentración de radón y los parámetros ambientales (presión, temperatura y humedad) se midieron durante ocho meses. La monitorización del gas radón se realizó mediante detectores de estado sólido. Simultáneamente, se adquirieron algunas variables atmosféricas de un modelo atmosférico. En el análisis de los datos, se utilizó principalmente el método de la Transformada Wavelet. Los resultados muestran que el nivel de radón es ligeramente más alto en la vivienda ocupada que en la otra. A partir del análisis desarrollado en este estudio, se encontró que había un patrón específico estacional en la concentración de radón interior. Además, se analizó también la influencia antropogénica. Se pudieron observar patrones periódicos muy similares en intervalos concretos sin importar si la vivienda está ocupada o no. Por otra parte, los datos se almacenaron en cubos OLAP. El análisis se realizó usando unos algoritmos de agrupamiento (clustering) y de asociación. El objetivo es descubrir las relaciones entre el radón y las condiciones externas como la presión, estabilidad, etc. Además, la metodología aplicada puede ser útil para estudios ambientales en donde se mida radón en espacios interiores. ABSTRACT The present thesis studies the indoor radon variations in two similar new dwellings, one of them occupied and the other unoccupied, from the same residential building in Madrid. Radon concentration and ambient parameters were measured during eight months. Solid state detectors were used for the radon monitoring. Simultaneously, several atmospheric variables were acquired from an atmospheric model. In the data analysis, the Wavelet Transform Method was mainly used. The results show that radon level is slightly higher in the unoccupied dwelling than in the other one. From the analysis developed in this study, it is found that a specific seasonal pattern exists in the indoor radon concentration. Besides, the anthropogenic influence is also analysed. Nearly periodical patterns could be observed in specific periods whether dwelling is occupied or not. Otherwise, data were stored in cubes OLAP. Analysis was carried out using clustering and association algorithms. The aim is to find out the relationships among radon and external conditions like pressure, stability, etc. Besides, the methodology could be useful to assess environmental studies, where indoor radon is measured.

Estimación del estado de flujo de tráfico mediante técnicas de preprocesamiento y minería de datos : aplicación a Dataset de posiciones GPS de taxis en Porto

[ES]Uno de los elementos de más importancia en la movilidad de las ciudades desarrolladas es la gestión del tráfico rodado. La movilidad tiene una influencia determinante en la calidad de vida de los ciudadanos por diversas razones, entre la que destacan la seguridad, la eficiencia y el impacto medioambiental. Por ello es preciso dotar a los gestores de esa movilidad de herramientas que les permitan disponer de una idea precisa de la situación actual y si es posible, estimaciones del estado futuro. Esas herramientas les facilitan la toma de decisiones y el planeamiento de la movilidad. En este punto concreto se enmarca este Trabajo Fin de Grado...

Tendencias y características de los viajeros que visitan la ciudad de Pereira por medio de técnicas de minería de datos.

El sector del turismo es uno de los más grandes a nivel mundial, generando 212 millones de empleos contribuyendo al PIB de muchos países. Según las estadísticas del ministerio de comercio el total de llegadas de turistas internacionales a la ciudad de Pereira es mayor que el de Armenia y Manizales, esto sin tener en cuenta los turistas que ingresaron por una frontera, datos que se han mantenido desde el año 2011 hasta la actualidad, año 2014. En el Quindío se cuenta con un observatorio de turismo el cual cada vez ha ido incorporando nuevos datos para sus estadísticas, observándose en el año 2014 que se tienen en cuenta a los actores de turismo, como lo son los prestadores de servicios hoteleros, restaurantes, artesanías, servicios de guías. La ciudad de Pereira no cuenta con un observatorio de turismo ni estudios sobre sus viajeros, las entidades encargadas del Turismo de Pereira no tienen en cuenta dicha variable ya que en sus sitios web y en su entidad no hay información recopilada sobre estos. Por esto hizo un análisis de la ciudad, para poder determinar datos estadísticos como: Procedencia de los visitantes, propósito de la visita, servicios utilizados, tipos de comidas preferidas, tipo de transporte utilizado, medio por el cual se enteraron de la ciudad, nivel de satisfacción en la ciudad, costos de la ciudad. Con los datos recopilados se realizó una segmentación y descripción de hábitos de los viajeros realizando análisis de clúster, posteriormente se clasificaron de acuerdo a tendencias y características aplicando reglas de asociación y finalmente se agruparon por el nivel de gastos, percepción y satisfacción luego de visitar la ciudad por medio de un análisis de clúster. Este proceso de extracción de conocimiento a partir de los datos KDD, utilizado actualmente por el sector empresarial, educativo y científico, se desarrolló utilizando la metodología CRISP-DM y fue implementado sobre la aplicación de uso libre RapidMiner y comprende desde la recolección de la información en línea y la extracción de información de la base de datos diseñada para tal fin, su transformación, validación, el cálculo de los clústers y las reglas de asociación.

Minería de datos con Oracle Data Miner

La intención del proyecto es mostrar las diferentes características que ofrece Oracle en el campo de la minería de datos, con la finalidad de saber si puede ser una plataforma apta para la investigación y la educación en la universidad. En la primera parte del proyecto se estudia la aplicación “Oracle Data Miner” y como, mediante un flujo de trabajo visual e intuitivo, pueden aplicarse las distintas técnicas de minería (clasificación, regresión, clustering y asociación). Para mostrar la ejecución de estas técnicas se han usado dataset procedentes de la universidad de Irvine. Con ello se ha conseguido observar el comportamiento de los distintos algoritmos en situaciones reales. Para cada técnica se expone como evaluar su fiabilidad y como interpretar los resultados que se obtienen a partir de su aplicación. También se muestra la aplicación de las técnicas mediante el uso del lenguaje PL/SQL. Gracias a ello podemos integrar la minería de datos en nuestras aplicaciones de manera sencilla. En la segunda parte del proyecto, se ha elaborado un prototipo de una aplicación que utiliza la minería de datos, en concreto la clasificación para obtener el diagnóstico y la probabilidad de que un tumor de mama sea maligno o benigno, a partir de los resultados de una citología.

Desarrollo de un agente 3D con uso de algoritmos evolutivos y minería de datos

En este Trabajo Fin de Grado se lleva a cabo la implementación de un mundo 3D a través del uso del entorno Unity en el se cual realizará el desarrollo de un agente 3D el cual interactúe con el entorno que le rodea. Para ello haremos uso de algoritmos relacionado con la inteligencia artificial así como aplicación de algoritmos relacionados con la minería de datos tales como redes neuronales basando su aprendizaje en algoritmos evolutivos o arboles de decisión, respectivamente. Así pues, el objetivo de este proyecto es la creación de un agente 3D el cual sea capaz de adaptarse al entorno que le rodea, siendo hostiles algunos de estos entornos. Habrá principalmente 2 entornos los cuales serán una ciudad donde el agente deberá recoger clientes en su rol de taxista y soltarlas reconociendo a través de una serie de variables que personas son de fiar y cuales no. El segundo entorno es una cancha de baloncesto donde el agente deberá aprender a lanzar a canasta y reconocer con qué estados meteorológicos es viable jugar.