Efficient data mining based on formal concept analysis

Formal Concept Analysis is an unsupervised learning technique for conceptual clustering. We introduce the notion of iceberg concept lattices and show their use in Knowledge Discovery in Databases (KDD). Iceberg lattices are designed for analyzing very large databases. In particular they serve as a condensed representation of frequent patterns as known from association rule mining. In order to show the interplay between Formal Concept Analysis and association rule mining, we discuss the algorithm TITANIC. We show that iceberg concept lattices are a starting point for computing condensed sets of association rules without loss of information, and are a visualization method for the resulting rules.

Keyphrase extraction by synonym analysis of n-grams for e-journals categorisation

Automatic keyword or keyphrase extraction is concerned with assigning keyphrases to documents based on words from within the document. Previous studies have shown that in a significant number of cases author-supplied keywords are not appropriate for the document to which they are attached. This can either be because they represent what the author believes the paper is about not what it actually is, or because they include keyphrases which are more classificatory than explanatory e.g., “University of Poppleton” instead of “Knowledge Discovery in Databases”. Thus, there is a need for a system that can generate appropriate and diverse range of keyphrases that reflect the document. This paper proposes a solution that examines the synonyms of words and phrases in the document to find the underlying themes, and presents these as appropriate keyphrases. The primary method explores taking n-grams of the source document phrases, and examining the synonyms of these, while the secondary considers grouping outputs by their synonyms. The experiments undertaken show the primary method produces good results and that the secondary method produces both good results and potential for future work.

Automated categorisation of e-journals by synonym analysis of n-grams

Automatic keyword or keyphrase extraction is concerned with assigning keyphrases to documents based on words from within the document. Previous studies have shown that in a significant number of cases author-supplied keywords are not appropriate for the document to which they are attached. This can either be because they represent what the author believes a paper is about not what it actually is, or because they include keyphrases which are more classificatory than explanatory e.g., “University of Poppleton” instead of “Knowledge Discovery in Databases”. Thus, there is a need for a system that can generate an appropriate and diverse range of keyphrases that reflect the document. This paper proposes two possible solutions that examine the synonyms of words and phrases in the document to find the underlying themes, and presents these as appropriate keyphrases. Using three different freely available thesauri, the work undertaken examines two different methods of producing keywords and compares the outcomes across multiple strands in the timeline. The primary method explores taking n-grams of the source document phrases, and examining the synonyms of these, while the secondary considers grouping outputs by their synonyms. The experiments undertaken show the primary method produces good results and that the secondary method produces both good results and potential for future work. In addition, the different qualities of the thesauri are examined and it is concluded that the more entries in a thesaurus, the better it is likely to perform. The age of the thesaurus or the size of each entry does not correlate to performance.

Análise dos indicadores de qualidade versus taxa de abandono utilizando método de regressão múltipla para serviço de banda larga

Telecommunication is one of the most dynamic and strategic areas in the world. Many technological innovations has modified the way information is exchanged. Information and knowledge are now shared in networks. Broadband Internet is the new way of sharing contents and information. This dissertation deals with performance indicators related to maintenance services of telecommunications networks and uses models of multivariate regression to estimate churn, which is the loss of customers to other companies. In a competitive environment, telecommunications companies have devised strategies to minimize the loss of customers. Loosing customers presents a higher cost than obtaining new ones. Corporations have plenty of data stored in a diversity of databases. Usually the data are not explored properly. This work uses the Knowledge Discovery in Databases (KDD) to establish rules and new models to explain how churn, as a dependent variable, are related to a diversity of service indicators, such as time to deploy the service (in hours), time to repair (in hours), and so on. Extraction of meaningful knowledge is, in many cases, a challenge. Models were tested and statistically analyzed. The work also shows results that allows the analysis and identification of which quality services indicators influence the churn. Actions are also proposed to solve, at least in part, this problem

Análise de desempenho de vendas em telecomunicações utilizando técnicas de mineração de dados

Nowadays, telecommunications is one of the most dynamic and strategic areas in the world. Organizations are always seeking to find new management practices within an ever increasing competitive environment where resources are getting scarce. In this scenario, data obtained from business and corporate processes have even greater importance, although this data is not yet adequately explored. Knowledge Discovery in Databases (KDD) appears then, as an option to allow the study of complex problems in different areas of management. This work proposes both a systematization of KDD activities using concepts from different methodologies, such as CRISP-DM, SEMMA and FAYYAD approaches and a study concerning the viability of multivariate regression analysis models to explain corporative telecommunications sales using performance indicators. Thus, statistical methods were outlined to analyze the effects of such indicators on the behavior of business productivity. According to business and standard statistical analysis, equations were defined and fit to their respective determination coefficients. Tests of hypotheses were also conducted on parameters with the purpose of validating the regression models. The results show that there is a relationship between these development indicators and the amount of sales

Optimization of algorithm to identification of duplicate tuples through similarity phonetic based on multithreading

Aiming to ensure greater reliability and consistency of data stored in the database, the data cleaning stage is set early in the process of Knowledge Discovery in Databases (KDD) and is responsible for eliminating problems and adjust the data for the later stages, especially for the stage of data mining. Such problems occur in the instance level and schema, namely, missing values, null values, duplicate tuples, values outside the domain, among others. Several algorithms were developed to perform the cleaning step in databases, some of them were developed specifically to work with the phonetics of words, since a word can be written in different ways. Within this perspective, this work presents as original contribution an optimization of algorithm for the detection of duplicate tuples in databases through phonetic based on multithreading without the need for trained data, as well as an independent environment of language to be supported for this. © 2011 IEEE.

Modelação e análise da vida útil (metrológica) de medidores tipo indução de energia elétrica ativa

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Identificação e estimação de ruído em redes DSL: uma abordagem baseada em inteligência computacional

Este trabalho propõe a utilização de técnicas de inteligência computacional objetivando identificar e estimar a potencia de ruídos em redes Digital Subscriber Line ou Linhas do Assinante Digital (DSL) em tempo real. Uma metodologia baseada no Knowledge Discovery in Databases ou Descobrimento de Conhecimento em Bases de Dados (KDD) para detecção e estimação de ruídos em tempo real, foi utilizada. KDD é aplicado para selecionar, pré-processar e transformar os dados antes da etapa de aplicação dos algoritmos na etapa de mineração de dados. Para identificação dos ruídos o algoritmo tradicional backpropagation baseado em Redes Neurais Artificiais (RNA) é aplicado objetivando identificar o tipo de ruído em predominância durante a coleta das informações do modem do usuário e da central. Enquanto, para estimação o algoritmo de regressão linear e o algoritmo híbrido composto por Fuzzy e regressão linear foram aplicados para estimar a potência em Watts de ruído crosstalk ou diafonia na rede. Os resultados alcançados demonstram que a utilização de algoritmos de inteligência computacional como a RNA são promissores para identificação de ruídos em redes DSL, e que algoritmos como de regressão linear e Fuzzy com regressão linear (FRL) são promissores para a estimação de ruídos em redes DSL.

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.

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.

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.

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.

Análise de grandezas cinemáticas e dinâmicas inerentes à hemiparesia através da descoberta de conhecimento em bases de dados

Em virtude de uma elevada expectativa de vida mundial, faz-se crescente a probabilidade de ocorrer acidentes naturais e traumas físicos no cotidiano, o que ocasiona um aumento na demanda por reabilitação. A terapia física, sob o paradigma da reabilitação robótica com serious games, oferece maior motivação e engajamento do paciente ao tratamento, cujo emprego foi recomendado pela American Heart Association (AHA), apontando a mais alta avaliação (Level A) para pacientes internados e ambulatoriais. No entanto, o potencial de análise dos dados coletados pelos dispositivos robóticos envolvidos é pouco explorado, deixando de extrair informações que podem ser de grande valia para os tratamentos. O foco deste trabalho consiste na aplicação de técnicas para descoberta de conhecimento, classificando o desempenho de pacientes diagnosticados com hemiparesia crônica. Os pacientes foram inseridos em um ambiente de reabilitação robótica, fazendo uso do InMotion ARM, um dispositivo robótico para reabilitação de membros superiores e coleta dos dados de desempenho. Foi aplicado sobre os dados um roteiro para descoberta de conhecimento em bases de dados, desempenhando pré-processamento, transformação (extração de características) e então a mineração de dados a partir de algoritmos de aprendizado de máquina. A estratégia do presente trabalho culminou em uma classificação de padrões com a capacidade de distinguir lados hemiparéticos sob uma precisão de 94%, havendo oito atributos alimentando a entrada do mecanismo obtido. Interpretando esta coleção de atributos, foi observado que dados de força são mais significativos, os quais abrangem metade da composição de uma amostra.