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Journal articles on the topic 'Minería de datos – Algoritmos'

Author: Grafiati

Published: 4 June 2021

Last updated: 17 February 2022

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1

Vallejo Ballesteros, Henry Fernando, Edelmira Guevara Iñiguez, and Segundo Rafael Medina Velasco. "Minería de Datos." RECIMUNDO 2, Esp (2018): 339–49. http://dx.doi.org/10.26820/recimundo/2.esp.2018.339-349.

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Abstract:

La realización de base de datos se ha vuelto una acción fundamental para las empresas, ya que les permiten crear estrategias para conseguir nuevos clientes o fidelizar a los habituales. Pero a consecuencia de la generación masiva de datos, nos encontramos frente a un problema, la infoxicación, disponemos de tanta información, que a veces es imposible organizarla con efectividad. Por ello, la clave está en descubrir patrones o algoritmos para sacarle el máximo partido, y aquí es donde entra en juego el Data Mining o minería de datos. El Data Mining es un conjunto de técnicas y tecnologías que p

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2

Medina Rojas, Ferley, and Cristina Gomez. "Funcionalidades de la minería de datos." Ingeniería y Región 12, no. 2 (2015): 31. http://dx.doi.org/10.25054/22161325.728.

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Abstract:

En este documento se ha revisado una metodología y los algoritmos utilizados para abordar un problema de predicción o clúster de datos de acuerdo a la información solicitada. La minería de datos emerge de las áreas de base de datos (data base), repositorio de datos (Data Warehouse) y de las grandes bases de datos (big Data), como un proceso de extracción de información fundamentado en la matemáticas y la estadística. Siendo necesario realizar la selección del modelo, la exploración de los datos, la clasificación de datos, la predicción de valores en función de los datos, el modelamiento de las

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3

QUIÑONES, Lenin, and Yajaira L. QUIÑONES. "Rendimiento académico empleando minería de datos." Espacios 41, no. 44 (2020): 277–85. http://dx.doi.org/10.48082/espacios-a20v41n44p17.

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Abstract:

El objetivo del trabajo fue pronosticar el rendimiento académico en los estudiantes de la Carrera de Ingeniería de Industrias Alimentarias de la Universidad Nacional de Jaén (UNJ), empleando técnicas de minería de datos. La matriz de datos, fue obtenida a través de una ficha y oficinas de la institución. La metodología empleada, ha sido la CRISP-DM; donde los pronósticos de tres algoritmos de clasificación realizados en el software weka obtuvieron una confiabilidad superior al 83%.

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4

Uvidia Fassler, María Isabel, Andrés Santiago Cisneros Barahona, Pablo Martí Méndez Naranjo, and Henry Mauricio Villa Yánez. "Minería de datos para la toma de decisiones en la unidad de nivelación y admisión universitaria ecuatoriana." Cumbres 4, no. 2 (2019): 55–67. http://dx.doi.org/10.48190/cumbres.v4n2a5.

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Abstract:

Data Mining o minería de datos (DM) fue aplicado en este trabajo de investigación, donde a partir de la selección de algoritmos y análisis de información, se pudieron obtener patrones que una vez observados y examinados se convirtieron en conocimiento para la toma de decisiones en la Unidad de Nivelación y Admisión de la Escuela Superior Politécnica de Chimborazo (ESPOCH). Dichos datos fueron generados desde el año 2012 en la ESPOCH en estricto cumplimiento a la normativa vigente a la fecha y dicho proceso generó una importante cantidad de información sin procesar y que no ha aportado a la tom

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5

Giraldo, Fabián Andrés, Elizabeth León, and Jonatan Gómez. "Caracterización de flujos de datos usando algoritmos de agrupamiento." Revista Tecnura 17, no. 37 (2013): 153. http://dx.doi.org/10.14483/udistrital.jour.tecnura.2013.3.a13.

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Abstract:

El artículo tiene como objetivo presentar una introducción al proceso de minería de flujos de datos usando técnicas de agrupamiento, observando las limitaciones de las técnicas tradicionales y explicando las diferentes aproximaciones existentes en la literatura.Las principales tendencias en los diferentes algoritmos indican que la mayoría de ellosseparan el proceso en dos fases: una fase online en la cual se realiza una sumarización de los datos del flujo adicional a la aplicación de funciones de decadencia para olvidar datos, y una fase offline, en la cual se ve la aplicación de técnicas de a

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6

Díaz Vasallo, Asiel, Yasser Vázquez Alfonso, Orlenys López Pintado, and Luis Efraín Velasteguí López. "ALGORITMOS PARA EL DESCUBRIMIENTO DE PROCESOS. ESTADO DEL ARTE." Ciencia Digital 1, no. 2 (2018): 1–10. http://dx.doi.org/10.33262/cienciadigital.v1i2.52.

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Abstract:

Las técnicas de la minería de procesos permiten la extracción de conocimientos de diversas fuentes de información, el descubrimiento de modelos es una de las etapas que componen la minería de procesos. En esta etapa los algoritmos convencionales parten inicialmente de un registro de eventos y descubren modelos de procesos.En situaciones prácticas la mayoría de los casos contienen varios procesos que colaboran y en su mayoría se encuentran almacenados en bases de datos relacionales. En este sentido, algunos investigadores asumen que un proceso puede tener diferentes perspectivas, cada una de el

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7

Ramírez Murillo, Universidad Santo Tomás, Carlos A. Torres-Pinzón, and Edwin F. Forero-García. "Estimación del potencial fotovoltaico mediante minería de datos en cuatro ciudades de Colombia." TecnoLógicas 22, no. 46 (2019): 77–97. http://dx.doi.org/10.22430/22565337.1345.

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Abstract:

En este trabajo se analiza el potencial fotovoltaico en cuatro ciudades colombianas, gracias a la información recopilada en Bogotá, Cúcuta, Manizales y Pasto. La metodología propuesta utiliza técnicas de agrupamiento que se implementan mediante el uso del software MATLAB®. Se exponen dos algoritmos de comparación presentados: K-means y Fuzzy C-means, y uno de visualización que es el Análisis de componentes principales (PCA) que ayuda en el análisis de resultados. Este artículo muestra estudios previos relacionados con la minería de datos y se describen los algoritmos mencionados anteriormente.

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8

Gil Montero, Adianys, Yasser Vázquez Alfonso, and Efraín Velasteguí López. "Algoritmos de minería de datos para el análisis del riesgo de desastre fitosanitario en el municipio Nueva Paz." Ciencia Digital 9, no. 2 (2019): 306–18. http://dx.doi.org/10.33262/cienciadigital.v9i2.310.

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Abstract:

El desastre es función del proceso de riesgo y resultado de la combinación de amenazas, condiciones de vulnerabilidad e insuficiente capacidad o medidas para reducir las consecuencias negativas y potenciales del riesgo. Ante estas emergencias surgen estudios de peligro, vulnerabilidad y riesgos de desastres sanitarios que hoy en día juegan un rol muy importante para todos los sectores, tanto de la comunidad internacional como nacional. Esta temática de considerable interés constituye el objetivo de esta investigación que permite la gestión de los indicadores de riesgo de desastres fitosanitari

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9

Bianco, Santiago. "Análisis Comparativo de Algoritmos de Minería de Subgrafos Frecuentes." Revista Latinoamericana de Ingenieria de Software 4, no. 2 (2016): 111. http://dx.doi.org/10.18294/relais.2016.111-142.

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Abstract:

Gracias a las posibilidades que ofrecen a la hora de representar información y la abstracción conceptual que permiten manejar, los grafos son ampliamente utilizados en investigaciones relacionadas con la informática. A medida que se fueron incrementando las aplicaciones de estas estructuras, la complejidad de los elementos a representar y el volumen de información manejado, aparece la necesidad de utilizar procesos eficientes para extraer información o patrones ocultos en esa gran masa de datos, por lo que se comienza a aplicar la minería de grafos. Dentro las técnicas de minería de grafos se

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10

Vallejo P., Diego, and Germán Tenelanda V. "Minería de datos aplicada en detección de intrusos." Ingenierías USBMed 3, no. 1 (2012): 50–61. http://dx.doi.org/10.21500/20275846.264.

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Abstract:

Con base a los fundamentos y técnicas de la minería de datos se pueden diseñar y elaborar modelos que permiten encontrar comportamientos clandestinos de fácil detección a simple vista como lo es la información no evidente -desconocida a priori y potencialmente útil- en referencia a hechos determinados. En particular la utilidad de la minería de datos en esta área radica en una serie de técnicas, algoritmos y métodos que imitan la característica humana del aprendizaje: ser capaz de extraer nuevos conocimientos a partir de las experiencias. La minería de datos posee características como: análisi

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11

Aranda, Yadira Robles, and Anthony R. Sotolongo. "Integración de los algoritmos de minería de datos 1R, PRISM E ID3 A POSTGRESQL." Journal of Information Systems and Technology Management 10, no. 2 (2013): 389–406. http://dx.doi.org/10.4301/s1807-17752013000200012.

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12

Insua-Suárez, Ernesto, Marlis Fulgueira-Camilo, and Venus Henry-Fuenteseca. "Paralelización del Algoritmo Expectación–Maximización Utilizando OpenCL." Lámpsakos, no. 13 (January 1, 2015): 51. http://dx.doi.org/10.21501/21454086.1361.

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Abstract:

Actualmente, las organizaciones y empresas almacenan grandes volúmenes de datos para lograr sus propósitos. Una de las variantes para obtener información valiosa consiste en el empleo de la Minería de datos. Dentro de esta, existen diferentes tareas, una de ellas es el agrupamiento. En esta tarea los datos se agrupan según sus semejanzas entre si y diferencias con elementos de otros grupos. Dentro de los algoritmos que realizan estos agrupamientos se encuentra Expectación-Maximización, el cual presenta elevados tiempos de ejecución en la medida que aumenta el tamaño de los datos. En el present

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Vergara, Cruz, Ana Oviedo, Claudia Carmona, Gloria Vélez, and Iván Amón. "Estilos de aprendizaje y minería de datos: un estudio preliminar en el contexto universitario." Ingeniería e Innovación 6, no. 1 (2018): 13–18. http://dx.doi.org/10.21897/23460466.1534.

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Abstract:

Este articulo presenta hallazgos preliminares de la investigación en curso sobre estilos de aprendizaje y rendimiento académico en estudiantes de ingeniería de la Universidad Pontificia Bolivariana; para ello se ha hecho uso de la minería de datos como técnica para el ordenamiento y análisis de datos. La investigación se articula a la apuesta de la Universidad por prevenir la deserción estudiantil y mejorar las practicas pedagógicas de los docentes universitarios, teniendo como marco de referencia la apuesta del Ministerio de Educación Nacional (MEN-Colombia) de fortalecer las ciudades intelig

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Vergara, Cruz, Ana Oviedo, Gloria Liliana Vélez Saldarriaga, Iván Amón, and Claudia Carmona-Rodríguez. "Estilos de aprendizaje y minería de datos: un estudio preliminar en el contexto universitario." Ingeniería e Innovación 6, no. 2 (2018): 6. http://dx.doi.org/10.21897/23460466.1742.

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Abstract:

Este articulo presenta hallazgos preliminares de la investigación en curso sobre estilos de aprendizaje y rendimiento académico en estudiantes de ingeniería de la Universidad Pontificia Bolivariana; para ello se ha hecho uso de la minería de datos como técnica para el ordenamiento y análisis de datos. La investigación se articula a la apuesta de la Universidad por prevenir la deserción estudiantil y mejorar las practicas pedagógicas de los docentes universitarios, teniendo como marco de referencia la apuesta del Ministerio de Educación Nacional (MEN-Colombia) de fortalecer las ciudades intelig

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Espinoza Mina, Marcos Antonio. "Weka, áreas de aplicación y sus algoritmos: una revisión sistemática de literatura." REVISTA CIENTÍFICA ECOCIENCIA 5 (December 21, 2018): 1–26. http://dx.doi.org/10.21855/ecociencia.50.153.

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Abstract:

Actualmente se generan grandes cantidades de datos almacenados en dispositivos digitales que cada día, debido a los avances tecnológicos, crecen también en su capacidad de almacenamiento. Muchos de estos datos no se encuentran adecuadamente estructurados, resultando una tarea difícil su explotación. Ante estas realidades y dificultades es necesario hacer uso de técnicas automatizadas que permitan reducir, analizar y utilizar de forma eficiente los datos. Se han desarrollado variadas metodologías, programas y complementos aplicados específicamente al conjunto de datos con el que se trabaje; se

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Torres-Domínguez, Omar, Samuel Sabater-Fernández, Lisandra Bravo-Ilisatigui, Diana Martin-Rodríguez, and Milton García-Borroto. "Detección de anomalías en grandes volúmenes de datos." Revista Facultad de Ingeniería 28, no. 50 (2019): 62–76. http://dx.doi.org/10.19053/01211129.v28.n50.2019.8793.

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Abstract:

El desarrollo de la era digital ha traído como consecuencia un incremento considerable de los volúmenes de datos. A estos grandes volúmenes de datos se les ha denominado big data ya que exceden la capacidad de procesamiento de sistemas de bases de datos convencionales. Diversos sectores consideran varias oportunidades y aplicaciones en la detección de anomalías en problemas de big data. Para realizar este tipo de análisis puede resultar muy útil el empleo de técnicas de minería de datos porque permiten extraer patrones y relaciones desde grandes cantidades de datos. El procesamiento y análisis

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Tapia Rivas, Ivan, María Ruiz Rivera, and Edgar Ruiz Lizama. "Una metodología para sectorizar pacientes en el consumo de medicamentos aplicando Datamart y Datamining en un hospital." Industrial Data 10, no. 1 (2014): 093. http://dx.doi.org/10.15381/idata.v10i1.6355.

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Abstract:

El presente trabajo, propone un método para el análisis de datos en la forma con que se consumen los medicamentos en un hospital peruano a fin de poder identificar algunas realidades o características no observables que producirán desabastecimiento o insatisfacción del paciente, el cual servirá como una herramienta para la toma de decisión sobre el abastecimiento de medicamentos en el hospital. Aquí se complementan técnicas de datamart, de extracción y carga de datos, asín como algoritmos de minería de datos como K-means para sectorizar los consumos de medicamentos mencionados. finalmente se m

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Martínez, Jairo Jonathan. "Análisis de minería de datos distribuida con Weka Parallel en computadoras con múltiples procesadores físicos y lógicos." Economía y Administración (E&A) 6, no. 2 (2017): 155–66. http://dx.doi.org/10.5377/eya.v6i2.4307.

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Abstract:

Los estudiantes e investigadores cada vez más tienen la necesidad de aplicar de minería de datos. Weka, surge como un proyecto que pone a su disposición una colección de algoritmos que facilitan el descubrimiento de conocimiento en los datos. Sin embargo, no fue diseñado para aprovechar el paralelismo local con multihilo ni los ambientes distribuidos. Ante esta necesidad han surgido algunos proyectos que extienden Weka permitiéndole aprovechar mejor los recursos. Uno de estos es Weka Parallel. En este artículo se analiza el rendimiento de Weka Parallel y la mejor forma de utilizar en una sola

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Salazar Cardona, Johnny Alexander, and Marcelo López Trujillo. "Aplicación de una metodología adaptada de minería de datos en información del sector público." UGCiencia 22, no. 1 (2016): 199. http://dx.doi.org/10.18634/ugcj.22v.1i.701.

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Abstract:

<p>En este trabajo se muestran los resultados obtenidos en la aplicación de procesos de descubrimiento de conocimiento y minería de datos en información del sector público, enfocado a la descripción del estado monetario y laboral de los ciudadanos en Colombia, aplicando la metodología establecida obtenida en resultados previos del proyecto de investigación magistral de los autores de este artículo. Dicha metodología está establecida en el campo de los datos abiertos que son liberados en un estado gubernamental de gobierno abierto, con el fin de descubrir el conocimiento oculto en un conj

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Moreno Arboleda, Francisco Javier, John Freddy Duitama Muñoz, and Luis Fernando Montoya Gómez. "Una propuesta para la clasificación emocional de un álbum a partir de la letra de sus canciones." Revista Tecnura 20, no. 47 (2016): 57. http://dx.doi.org/10.14483/udistrital.jour.tecnura.2016.1.a05.

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Abstract:

<p>Los grandes volúmenes de datos que se manejan actualmente demandan métodos automáticos para la extracción de conocimiento. En particular, la minería de texto se ocupa de la extracción de conocimiento a partir de textos. En este artículo se proponen dos algoritmos para determinar a partir de las letras de sus canciones, la tendencia emocional de un álbum. Se sigue un enfoque jerárquico: las categorías emocionales para clasificar los álbumes agrupan a las subcategorías emocionales de las canciones. Esto es razonable, porque una canción tiende a estar orientada a una (sub)categoría emoci

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Garcés, Cristian, and Alexandra González. "¿Es un cliente confiable?... Minería de datos tradicional y Fintech para el cálculo de la rentabilidad." 593 Digital Publisher CEIT 5-1, no. 4 (2019): 79–90. http://dx.doi.org/10.33386/593dp.2019.5-1.156.

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Abstract:

Este trabajo presenta una propuesta para la detección de clientes corporativos fiables en función de sus perfiles de usuario en entidades crediticias, según un modelo de clasificación automática basado en redes neuronales, el cual logra una alta precisión en relación con algoritmos de aprendizaje tradicionales. Para el desarrollo del modelo de minería usamos una adaptación de la metodología CRISP-DM que permite la creación de un modelo confiable que puede integrarse en plataformas de servicios en la nube. La implementación de este modelo ofrece una reducción de tiempo en el cálculo de la renta

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Guacán, Paúl, and Nelson Granda. "Evaluación de Coherencia en el Sistema Nacional Interconectado Ecuatoriano empleando Mediciones Sincrofasoriales." Revista Técnica "energía" 17, no. 1 (2020): 1–10. http://dx.doi.org/10.37116/revistaenergia.v17.n1.2020.382.

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Abstract:

Este documento presenta la evaluación de la coherencia dinámica en el Sistema Nacional Interconectado Ecuatoriano (SNI) empleando mediciones obtenidas por Unidades de Medición Sincrofasorial (PMUs) ubicadas en las principales subestaciones del SNI. A partir de las series de tiempo de frecuencia, tasa de cambio de la frecuencia, fasores de voltaje o corriente entregadas por las PMU, se aplican técnicas de minería de datos para determinar las áreas coherentes existentes. Varias técnicas de agrupamiento en bloque han sido empleadas para el análisis post-contingencia realizado fuera de línea

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Rosado Gómez, Alveiro Alonso, and Alejandra Verjel Ibáñez. "Minería de datos aplicada a la demanda del transporte aéreo en Ocaña, Norte de Santander." Revista Tecnura 19, no. 45 (2015): 101. http://dx.doi.org/10.14483/udistrital.jour.tecnura.2015.3.a08.

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Abstract:

Este artículo muestra la aplicación de la minería de datos para predecir la demanda del servicio aéreo en Ocaña, Norte de Santander, respecto a los pares origen-destino Ocaña-Bogotá, Ocaña-Bucaramanga, Ocaña-Medellín, Ocaña-Cúcuta, Ocaña-Barranquilla; se utilizan datos de estudios realizados para estimar la demanda de un nuevo medio de transporte en la ciudad. Esta investigación sigue las fases del proceso de extracción del conocimiento en bases de datos. En la etapa de minería de datos se seleccionó como técnica los árboles de decisión y como algoritmo el J48. Con la aplicación de este algori

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Rodríguez, Jorge E. "Red Neuronal Artificial ART2 para la agrupación de datos." Revista científica, no. 9 (November 30, 2006): 261. http://dx.doi.org/10.14483/23448350.362.

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Abstract:

Este artículo se presenta como un avance parciál del proyecto de investgación Desarrollo de Herramientas para Minería de Datos-UDMiner, en el que se muestra la implementación de una red neuronal tipo resonancia adaptativa, ART2, empleada para la agrupación de datos. Se compara la técnica implementada con el algoritmo EM y los mapas autoorganizativos de Kohonen.

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Rodríguez Pérez, Andrés Felipe, and Robert Romero. "Exploración del poder predictivo de datos extraídos de StockTwits respecto a la dirección de variación futura del precio de un activo transado en la Bolsa de Valores de Nueva York,." Comunicaciones en Estadística 13, no. 2 (2020): 51–61. http://dx.doi.org/10.15332/2422474x.6285.

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Abstract:

Diariamente se generan grandes volúmenes de información, especialmente en las redes sociales. El uso de esta información como insumo para el estudio del comportamiento de los agentes en el mercado de valores ha venido cobrando fuerza, especialmente en el campo del aprendizaje de máquina. Es por ello que, en este artículo se presenta un estudio de la capacidad predictiva de la información que generan los agentes del mercado en la red social StockTwits sobre la variación de la dirección del precio de una activo transado en la Bolsa de Valores de Nueva York, valiéndose de herramientas de minería

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Pérez-Gutiérrez, Boris Rainiero. "Comparación de técnicas de minería de datos para identificar indicios de deserción estudiantil, a partir del desempeño académico." Revista UIS Ingenierías 19, no. 1 (2020): 193–204. http://dx.doi.org/10.18273/revuin.v19n1-2020018.

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Abstract:

Uno de los grandes retos en las instituciones educativas consiste en poder establecer la posibilidad de retiro o deserción de sus estudiantes. En este artículo se presentan los resultados de un estudio de comparación de técnicas para apoyar la identificación de deserción estudiantil a partir del registro académico de los estudiantesde una Universidad en Colombia para el programa de Ingeniería de Sistemas. El registro académico se estableció para un periodo de 7 años. Árboles de decisión, regresión logística y Naive Bayes, fueron comparados para lograr establecer la mejor técnica de detección d

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Chiza, Luis, and Jaime Cepeda. "Predicción del Margen de Estabilidad de Corredores de Transmisión Aplicando Criterios de Minería de datos y Algoritmos de Machine Learning." Revista Técnica "energía" 18, no. 1 (2021): 37–47. http://dx.doi.org/10.37116/revistaenergia.v18.n1.2021.466.

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Abstract:

La Estabilidad de Voltaje se refiere a la habilidad del sistema de mantener voltajes aceptables en todas las barras, considerando condiciones normales de operación y posterior a ser sometido a una perturbación. El presente trabajo predice los parámetros críticos del sistema basados en la Curva P-V determinada mediante el cálculo del Equivalente de Thévenin en un corredor de transmisión. Se obtiene un conjunto de datos (dataset) mediante simulaciones de Montecarlo efectuadas en el sistema de prueba de 39 barras en PowerFactory, controlado mediante Python. Dada una condición operativa se efectúa

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Gallo, Angel, Fabián Pérez, and Diego Salinas. "Minería de Datos y Proyección a Corto Plazo de la Demanda de Potencia en el Sistema Eléctrico Ecuatoriano." Revista Técnica "energía" 18, no. 1 (2021): 72–85. http://dx.doi.org/10.37116/revistaenergia.v18.n1.2021.461.

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Abstract:

En este artículo se presenta una herramienta computacional elaborada en lenguaje de programación Python para minería de datos y proyección a corto plazo de la demanda de potencia eléctrica del Sistema Nacional Interconectado (SNI), utilizando el enfoque predictivo del algoritmo de aprendizaje automático Random Forest. La implementación de la función Hyperopt para definir los principales hiperparámetros del algoritmo Random Forest junto con la aplicación de la ingeniería de características permiten ajustar un modelo adecuado de aprendizaje automático para las series de datos. Dicho algori

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Orellana Cordero, Marcos Patricio, and Priscila Cedillo. "Detección de valores atípicos con técnicas de minería de datos y métodos estadísticos." Enfoque UTE 11, no. 1 (2020): 56–67. http://dx.doi.org/10.29019/enfoque.v11n1.584.

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Abstract:

La detección de valores atípicos en el campo de la minería de datos (DM) y el descubrimiento de conocimiento a partir de datos (KDD) es de gran interés en áreas que requieren sistemas de soporte a la toma de decisiones, como, por ejemplo, en el área financiera, en donde mediante DM se pueden detectar fraudes financieros o encontrar errores producidos por los usuarios. Entonces, es esencial, evaluar la veracidad de la información, a través de métodos de detección de comportamientos inusuales en los datos. Este artículo propone un método para detectar valores que se consideran valores atípicos e

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Conde, Manuel Antonio, Oscar A. Prada-Espinel, and Kevin P. Pullaguari-Zaruma. "Comunicación gubernamental pre-covid de los presidentes hispanohablantes en Twitter." Universitas, no. 34 (February 22, 2021): 63–86. http://dx.doi.org/10.17163/uni.n34.2021.03.

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Abstract:

El 11 de marzo de 2020 la Organización Mundial de la Salud (OMS) declaró oficialmente el estado de pandemia por coronavirus (SARS-CoV-2) en el mundo. Una declaración sin precedentes en la historia, pero que desde las semanas previas los medios de comunicación ya estaban informando. Con el objetivo general de analizar la comunicación política y competencia mediática que tuvieron los presidentes de los países hispanohablantes la semana previa a la declaración de pandemia por COVID19, escogimos una investigación cuantitativa por su importancia en el análisis de datos con un método flexible. Media

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Murillo, Danny, Dalys Saavedra, and Erika Quintero. "Extracción de datos de perfiles en Google Scholar utilizando un algoritmo en el lenguaje R para hacer minería de datos." I+D Tecnológico 14, no. 1 (2018): 94–104. http://dx.doi.org/10.33412/idt.v14.1.1807.

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Abstract:

El objetivo de este artículo es hacer uso de la técnica Web Scraping para extraer datos de Google Scholar (GS)a través de diferentes métodos. El Web Scraping es una forma de minería de datos no estructurada, que permite extraer información de páginas web, escanear su código HTML y generar patrones de extracción de datos. Además, con el fin de realizar un análisis más profundo, se creó un algoritmo en el lenguaje R para comparar la velocidad de extracción de los datos y la eficiencia en el formato de salida de los datos. El artículo muestra las pruebas realizadas de estos métodos para medir la

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Carvajal Montealegre, Carlos Javier. "Extracción de reglas de clasificación sobre repositorio de incidentes de seguridad informática mediante programación genética." Revista Tecnura 19, no. 44 (2015): 109. http://dx.doi.org/10.14483/udistrital.jour.tecnura.2015.2.a08.

Full text

Abstract:

En este artículo se describe la obtención de reglas de clasificación sobre una colección de datos de incidentes de seguridad informática en un proceso de minería de datos, detallando el uso de la programación genética como un medio para modelar el comportamiento de los incidentes y representar las reglas en árboles de decisión. El proceso de extracción descrito incluye varios puntos, como la evaluación del enfoque de programación genética, la forma de representar a los individuos y la afinación de los parámetros del algoritmo para elevar el rendimiento. Se concluye con un análisis de los resul

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Núñez Cárdenas, Felipe de Jesús, Juan Fernando Hernández Reyes, Ana María Felipe Redondo, and Víctor Tomás Tomás Mariano. "Aplicación del algoritmo k-means como técnica de minería de datos para determinar el nivel de autoestima en los alumnos universitarios mediante la escala de Rosenberg." Ciencia Huasteca Boletín Científico de la Escuela Superior de Huejutla 7, no. 14 (2019): 9–17. http://dx.doi.org/10.29057/esh.v7i14.4428.

Full text

Abstract:

En el presente trabajo se realiza una tipificación aplicando técnicas de minería de datos sobre el tema de la autoestima en alumnos universitarios de la carrera de Ciencias Computacionales, como herramienta de evaluación se aplico la escala de Rosenberg, así también mediante el algoritmo K-Means se realizo la agrupación de los datos y como resultado se busca obtener tres clusters, ya que la herramienta de evaluación diagnostica tres tipos de autoestima.

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Gutiérrez Pérez, Luis Antonio, Doricela Gutiérrez Cruz, Ricardo Rico Molina, et al. "Descubrimiento de conocimiento en incidencia de tipo de cáncer para pacientes terminales mediante minería de datos." CIENCIA ergo sum 28, no. 1 (2020): 1–10. http://dx.doi.org/10.30878/ces.v28n1a5.

Full text

Abstract:

Se analiza la incidencia del tipo de cáncer y sus principales manifestaciones en la etapa terminal mediante la minería de datos. Se analizaron 288 datos de 22 pacientes, los cuales proporcionó la unidad de cuidados paliativos del Hospital Regional 1° de Octubre. Las variables evaluadas fueron género, año, edad, diagnóstico y síntoma. Para la clasificación se utilizó el algoritmo J48 correspondiente al algoritmo C4.5. La mayor incidencia de mortalidad, de acuerdo con el tipo de cáncer, se da en el de pulmón, colon, recto, mama y el de próstata. En cuanto al dolor, se presenta en mayor medida en

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Azkarate, Agustín, Ismael García-Gómez, and Amaia Mesanza-Moraza. "Análisis clúster: un primer paso sobre técnicas cuantitativas en Arqueología de la Arquitectura." Arqueología de la Arquitectura, no. 15 (December 20, 2018): 066. http://dx.doi.org/10.3989/arq.arqt.2018.014.

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Abstract:

La propuesta que se hace en este artículo parte del convencimiento de que existen ciertos métodos de análisis en arqueología que podrían mejorar notablemente si incorporaran las técnicas cuantitativas; uno de esos métodos es sin duda el de la lectura estratigráfica de alzados. A lo largo de estas líneas expondremos cual es nuestro bagaje al respecto, haciendo un breve recorrido que, si bien partirá de los primeros experimentos más intuitivos, se centrará prioritariamente en nuestros últimos ensayos de carácter matemático-estadístico. En el texto se apreciará cómo estamos experimentando con mét

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Núñez Cárdenas, Felipe de Jesús, Eduardo Aguirre Hernández, Alain E. Guerrero Zenil, and Ana María Felipe Redondo. "Application Method of Data Mining Using the K means Algorithm for the Determination of Stress Level in High School Students Using the Beck Depression Inventory." Ciencia Huasteca Boletín Científico de la Escuela Superior de Huejutla 8, no. 15 (2020): 1–8. http://dx.doi.org/10.29057/esh.v8i15.5078.

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Abstract:

En el presente trabajo se realizará una descripción aplicando técnicas de minería de datos acerca de la depresión a los alumnos de educación media superior, en el cual se aplica como herramienta de evaluación el inventario de depresión Beck, así mismo mediante el algoritmo K-Means se realizará la agrupación de los datos y como resultados se busca obtener seis clusters, debido a que en la herramienta de evaluación son 6 los posibles diagnósticos que se dan de acuerdo con la puntuación obtenida.

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Camaná, Roberto, and Rolando Torres. "Descubrimiento del estilo de aprendizaje dominante de estudiantes de la carrera de tecnología en análisis de sistemas." In Crescendo 8, no. 2 (2017): 193. http://dx.doi.org/10.21895/incres.2017.v8n2.04.

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Abstract:

La presente investigación tuvo como objetivo, descubrir cuáles son los estilos de aprendizaje dominante de estudiantes de primero a cuarto nivel de la Carrera de Tecnología en Análisis de Sistemas, semestre académico Octubre 2015 – Marzo 2016, con la propósito de mejorar el proceso de enseñanza de estudiantes. Para llevar este estudio, se plantearon los siguientes procesos: Elaboración del estado del arte en torno a estilos de aprendizaje para conocer las diversas metodologías y resultados. El modelo utilizado, es el propuesto por Felder-Silverman, porque, este instrumento se basa en la calida

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Choez Calle, Jennifer Elizabeth, Victor Antonio Figueroa Castillo, Jennifer Xiomara Barreto Pin, Carlos Andrés Villacreses Parrales, and Mario Javier Marcillo Merino. "DATA MINING COMO SOPORTE PARA LA TOMA DE DECISIONES EN EL ENTORNO EMPRESARIAL." UNESUM-Ciencias. Revista Científica Multidisciplinaria. ISSN 2602-8166 5, no. 4 (2021): 1–8. http://dx.doi.org/10.47230/unesum-ciencias.v5.n4.2021.392.

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Abstract:

La presente investigación da preámbulo sobre como el data mining sirve de soporte para la toma de decisiones dentro de un entorno empresarial, para ello se indaga en diversas fuentes sobre los procesos automatizados que se implementan en organizaciones, para tener un mayor apogeo en la industria, debido a que actualmente se generan millones de datos de información, por lo que se requiere aplicar la minería de datos, ya sean en diversos campos, empleando sistema de redes de conexión para la limpieza, recopilación y análisis de la información, que conlleve a las mejores tomas de decisiones, cabe

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Zarria Torres, Christian, Christian Arce Ramos, and Jaime Lam Moraga. "Estudio de variables que influyen en la deserción de estudiantes universitarios de primer año, mediante minería de datos." Ciencia Amazónica (Iquitos) 6, no. 1 (2016): 73. http://dx.doi.org/10.22386/ca.v6i1.110.

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Abstract:

El objetivo de esta investigación fue analizar la deserción de los estudiantes mediante técnicas de minería de datos y obtener un modelo que fuese capaz de clasificar estudiantes desertores a partir de los datos socioeconómicos y académicos de los estudiantes de carreras de pregrado en la Universidad Arturo Prat, Chile. Para el desarrollo de este proyecto se utilizó CRISP-DM como metodología para guiar las etapas del proyecto y se analizaron tres diferentes modelos de clasificación: árboles de decisión, métodos bayesianos y redes neuronales, con el fin de evaluar su comportamiento, encontrándo

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Guerra-Denis, Lester, Alex Rivero-Botta, Ronny Álvarez-Pérez, and Humberto Díaz-Pando. "Algoritmo para el descubrimiento del modelo organizacional utilizando el patrón paralelo segmentación de cauce." Lámpsakos 1, no. 16 (2016): 44. http://dx.doi.org/10.21501/21454086.1969.

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Abstract:

Los avances alcanzados con las tecnologías de la información y las comunicaciones han resultado en un crecimiento de todos los datos almacenados y/o intercambiados electrónicamente. Las técnicas de minería de procesos son capaces de extraer conocimiento de los registros de eventos comúnmente disponibles en los sistemas de información actuales. Asimismo, el procesamiento paralelo es un tipo de procesamiento de la información, que permite que se ejecuten varios procesos concurrentemente, logrando impresionantes poderes de cálculo.El trabajo que a continuación se presenta es un diseño del algorit

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Núñez Cárdenas, Felipe de Jesús, Gustavo A. Cruz Rosas, Heidi Tolentino Bautista, Victor T. Tomás Mariano, and Ana M. Felipe Redondo. "Aplicación del Algoritmo K means para la Tipificación de Trastornos Psicológicos mediante la escala DASS -21 en Alumnos, durante el aislamiento en tiempos de Covid19." Ciencia Huasteca Boletín Científico de la Escuela Superior de Huejutla 9, no. 17 (2021): 12–20. http://dx.doi.org/10.29057/esh.v9i17.6528.

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Abstract:

El presente proyecto se centra en la descripción de problemas psicológicos causados por el aislamiento en sus hogares de los alumnos de la Escuela Superior Huejutla utilizando la herramienta Escala DASS-21, para ello se usan técnicas de minería de datos y el algoritmo K-means para la agrupación y tipificación de los niveles de depresión, ansiedad y estrés provocados por el aislamiento y confinamiento en los hogares de los alumnos, derivados de la pandemia de COVID 19

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Manrique Ravelo, Angie Paola, Alisson Catalina Celeita Gutierrez, and Cesar Yesid Barahona Rodriguez. "Brechas de género en Administración, Contaduría, Ingeniería y Psicología en las pruebas saber 2016 en Colombia." Pensamiento udecino 4, no. 1 (2020): 92. http://dx.doi.org/10.36436/23824905.277.

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Abstract:

A través del tiempo, alrededor del mundo se han venido presentando múltiples brechas de género en diferentes campos de la sociedad como los socioeconómicos, familiares, académicos, culturales, entre otros. Así mismo, en los últimos años, ha crecido el interés por conocer cuál es el comportamiento de estas, haciendo que sea de gran importancia realizar estudios acerca de la información relacionada con el tema. En este proyecto, se tiene como enfoque el ámbito educativo en Colombia, más específicamente para áreas como la administración, la contaduría, la psicología y la ingeniería en las pruebas

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Ríos, Wilmer Pineda, Alexis Carrillo Ramírez, and Olga Garatejo Escobar. "Análisis de datos funcionales aplicado en electroencefalogramas: agrupamiento por k-medias funcional." Comunicaciones en Estadística 10, no. 1 (2017): 129. http://dx.doi.org/10.15332/s2027-3355.2017.0001.07.

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Abstract:

El análisis de datos funcionales se basa en el estudio de la función que describe la variabilidad de un conjunto de datos en un espacio de n muestras, y dentro de sus modelos se encuentra el análisis de conglomerados por k-medias funcional. Dado que la actividad cerebral responde a una función de onda de la carga eléctrica de las neuronas sobre el tiempo, observamos la oportunidad de aplicar el análisis de datos funcionales a este tipo de registros. El objetivo de este trabajo es describir la aplicabilidad del análisis de conglomerados por k-medias funcional para clasificación de la actividad

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Gustavo, Gatica, Reyes Pablo, Contreras-Bolton Carlos, Linfati Rodrigo, and Escobar John Willmer. "Un algoritmo para el Strip Packing Problem obtenido mediante la extracción de habilidades de expertos usando minería de datos." Ingeniería, Investigación y Tecnología 17, no. 2 (2016): 179–90. http://dx.doi.org/10.1016/j.riit.2016.06.003.

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Troncoso Espinosa, Fredy Humberto, Fuentes Figueroa Paulina Gisselot, and Italo Ramiro Belmar Arriagada. "PREDICCIÓN DE FRAUDES EN EL CONSUMO DE AGUA POTABLE MEDIANTE EL USO DE MINERÍA DE DATOS." Universidad Ciencia y Tecnología 24, no. 104 (2020): 58–66. http://dx.doi.org/10.47460/uct.v24i104.366.

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Abstract:

El comportamiento fraudulento en el consumo de agua potable es un problema importante que enfrentan las empresas de tratamiento de agua debido a que genera pérdidas económicas significativas. Caracterizar consumos fraudulentos es una tarea compleja, basada principalmente en la experiencia, y que presenta el desafío de la incorporación constante de nuevos clientes y la variación en el consumo mensual. En esta investigación, las técnicas de minería de datos se utilizan para caracterizar y predecir los consumos fraudulentos de agua potable. Para esto, se utilizó información histórica relacionada

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Espinosa Ortega, Manuel, Nicandro Farías Mendoza, and Jesús Alberto Verduzco Ramírez. "Análisis de los Datos Históricos de la Programación de Cursos en los CECATI del Estado de Colima / Historical Data Analysis for Scheduling of Cecati’s Courses in Colima State." RIDE Revista Iberoamericana para la Investigación y el Desarrollo Educativo 6, no. 12 (2016): 114. http://dx.doi.org/10.23913/ride.v6i12.192.

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Abstract:

Hoy en día las herramientas para la extracción de información están mejorando el proceso para que las empresas y dependencias puedan obtener información a partir de grandes volúmenes de datos. Los sistemas de extracción de información se aplican tradicionalmente como una secuencia de módulos de propósito especial, la extracción se convierte, como una clase particular de piezas relevantes de información, que son utilizados por las dependencias o empresas con el fin de tomar decisiones que mejoran la funcionalidad de sus procesos. En este documento se hace una descripción general del Sistema Web

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Núñez-Cárdenas, Felipe J., Santos Hernández-Hernández, and Ana M. Felipe-Redondo. "Descripción del Modelo PNL en alumnos de Telesecundaria mediante métodos aplicativos de minería de datos, usando el algoritmo K means." Ciencia Huasteca Boletín Científico de la Escuela Superior de Huejutla 7, no. 13 (2019): 1–8. http://dx.doi.org/10.29057/esh.v7i13.3532.

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Abstract:

El presente trabajo se centra en la descripción de estilos de aprendizaje en alumnos de Telesecundaria donde se evaluaron individualmente por grupo y en general, para esta descripion se utilizo el instrumento de evaluación denominado test de PNL, del cual se puede determinar el estilo de aprendizaje de las tres modalidades que maneja el test PNL (Visual, Auditivo y Kinestésico), para obtener el conocimiento se utilizó la herramienta WEKA aplicando el algoritmo K-Means, el cual se utiliza en la técnica de clustering que nos permite modelar la descripción de estos grupos.

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Fulgueira-Camilo, Marlis, Ernesto Insúa-Suárez, and Humberto Díaz-Pando. "Implementación del Algoritmo Trace Alignment Empleando Técnicas de Programación Paralela." Lámpsakos, no. 15 (March 30, 2016): 11. http://dx.doi.org/10.21501/21454086.1722.

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Abstract:

En este artículo se refiere un algoritmo del campo de la minería de procesos, Trace Alignment, cuyo objetivo es detectar anomalías en una secuencia de patrones e identificar patrones comunes. El análisis de las trazas generadas por los procesos de negocios puede tardar un tiempo considerable, teniendo en cuenta que una gran parte de los procesos, hoy en día, se encuentran informatizados. El algoritmo en cuestión es paralelizado empleando el paradigma de memoria compartida, específicamente OpenMP, CUDA y OpenCL. El diseño paralelo propuesto cuenta de dos etapas: una primera donde se paraleliza

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Contreras Barrera, Marcial. "Aplicación del algoritmo RAKE en la indización de documentos digitales." Investigación Bibliotecológica: archivonomía, bibliotecología e información 32, no. 75 (2018): 109. http://dx.doi.org/10.22201/iibi.24488321xe.2018.75.57951.

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Abstract:

En la actualidad existe una diversidad de documentos digitales y en particular de documentos textuales que, dada su naturaleza, permiten la aplicación de métodos automatizados de procesamiento, organización y análisis con el fin de obtener información de manera concisa y de forma eficiente. Diversas áreas de estudio, como la informática, la bibliotecología, la lingüística computacional y la minería de texto, se encargan de desarrollar métodos para el procesamiento de documentos digitales con la meta de facilitar su representación, organización y recuperación, tanto en bibliotecas digitales com

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Sotomonte-Castro, Jonny Esteban, Cristian Camilo Rodríguez-Rodríguez, Carlos Enrique Montenegro-Marín, Paulo Alonso Gaona-García, and John Gabriel Castellanos. "Hacia la construcción de un modelo predictivo de deserción académica basado en técnicas de minería de datos - Towards the construction of a predictive model of academic desertion based on data mining techniques." Revista científica 3, no. 26 (2016): 35. http://dx.doi.org/10.14483/23448350.11089.

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Abstract:

Existe un problema latente en la educación de nivel superior en Colombia, el cual tiene que ver con los altos índices de deserción académica, adicionalmente son muy pocas las estrategias que se han implementado con el fin de frenar la tasa de deserción, puesto que solo hasta el año 2003, se inician de manera formal los estudios para poder establecer cuáles son las condiciones que propician el abandono de los estudios. Sin embargo, se desconocen las causas que conllevan a que un estudiante abandone su carrera, para ello en este artículo se hará uso de la Minería de Datos, por medio de la cual s

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