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Articulo de referencia

minería de datos basada en dominios

La minería de datos orientada al dominio es una metodología de minería de datos para descubrir conocimiento procesable y ofrecer información útil a partir de datos y comportamie...

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La minería de datos orientada al dominio es una metodología de minería de datos para descubrir conocimiento procesable y ofrecer información útil a partir de datos y comportamientos complejos en un entorno complejo. Estudia los fundamentos, marcos, algoritmos, modelos, arquitecturas y sistemas de evaluación correspondientes para el descubrimiento de conocimiento procesable. [ 1 ] [ 2 ]

La minería de patrones basada en datos y el descubrimiento de conocimiento en bases de datos [ 3 ] enfrentan desafíos tales que los resultados descubiertos a menudo no son procesables. En la era del big data , cómo descubrir de manera efectiva información procesable a partir de datos y entornos complejos es fundamental. Un cambio de paradigma significativo es la evolución de la minería de patrones basada en datos al descubrimiento de conocimiento procesable basado en dominios. [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] La minería de datos basada en dominios permite el descubrimiento y la entrega de conocimiento procesable e información procesable.

La minería de datos orientada al dominio ha atraído una atención significativa tanto del ámbito académico como de la industria. Entre 2007 y 2014 se llevó a cabo una serie de talleres sobre minería de datos orientada al dominio en el marco de la Conferencia Internacional IEEE sobre Minería de Datos y se publicó un número especial de la revista IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering . [ 7 ] En la última década, también han surgido diversos problemas y desafíos de investigación nuevos, donde la incorporación del conocimiento del dominio en los procesos y modelos de minería de datos, como las redes neuronales profundas, la incrustación de grafos, la minería de texto y el aprendizaje por refuerzo , es de vital importancia. [ 8 ] [ 9 ]

Conocimientos prácticos

El conocimiento procesable se refiere al conocimiento que puede fundamentar las acciones de toma de decisiones y convertirse en acciones de toma de decisiones. [ 5 ] [ 10 ] La procesabilidad de los hallazgos de minería de datos y aprendizaje automático , también llamada procesabilidad del conocimiento, se refiere a la satisfacción de las métricas o medidas de evaluación tanto técnicas (estadísticas) como orientadas al negocio en términos de perspectivas objetivas [ 11 ] [ 12 ] y/o subjetivas [ 13 ] . La investigación e innovación en el descubrimiento de conocimiento procesable puede considerarse un cambio de paradigma del descubrimiento de conocimiento a partir de datos al descubrimiento y entrega de conocimiento procesable [ 14 ] [ 15 ] mediante la minería de datos complejos para obtener conocimiento complejo en un escenario de múltiples características, múltiples fuentes o múltiples métodos. [ 16 ]

Información práctica

La información práctica permite comprender con precisión y profundidad los objetos, sus características, eventos, historias, sucesos, patrones, excepciones, evolución y dinámicas ocultas en el mundo de los datos, así como tomar decisiones basadas en dicha información. El conocimiento práctico puede revelar información útil para la toma de decisiones.

Referencias

  1. ↑ Cao, L.; Zhao, Y.; Yu, P.; Zhang, C. (2010). Minería de datos orientada al dominio . Springer. ISBN 978-1-4419-5737-5.
  2. ↑ Zhang, C.; Yu, PS; Bell, D. (junio de 2010). "Número especial de IEEE TKDE sobre minería de datos orientada al dominio". IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering . 22 (6): 753– 754. doi : 10.1109/TKDE.2010.74 . S2CID 29503757 . 
  3. ↑ Fayyad, U.; Piatetsky-Shapiro, G.; Smyth, P. (1996). "De la minería de datos al descubrimiento de conocimiento en bases de datos". AI Magazine . 17 (3): 37– 54.
  4. ↑ Fayyad, U.; et al. (2003). "Resumen del panel KDD-03: Minería de datos: Los próximos 10 años". Boletín informativo de ACM SIGKDD Explorations . 5 (2): 191– 196. doi : 10.1145/980972.981004 . S2CID 37284526 .  
  5. 1 2 Cao, L.; Zhang, C.; Yang, Q.; Bell, D.; Vlachos, M.; Taneri, B.; Keogh, E.; Yu, P.; Zhong, N.; et al. (2007). "Domain-Driven, Actionable Knowledge Discovery". IEEE Intelligent Systems . 22 (4): 78– 89. doi : 10.1109/MIS.2007.67 . S2CID 15928505 .  
  6. ↑ Fayyad, U.; Smyth, P. (1996). "De la minería de datos al descubrimiento de conocimiento: una visión general". Avances en el descubrimiento de conocimiento y la minería de datos, (U. Fayyad y P. Smyth, Eds.) : 1– 34.
  7. ↑ "DDDM" .
  8. ↑ "Taller Internacional sobre Minería de Datos Orientada al Dominio (DDDM)" .
  9. ↑ "Revista Internacional de Ciencia de Datos y Analítica" .
  10. ↑ Yang, Q.; et al. (2007). "Extracción de conocimiento práctico a partir de árboles de decisión". IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering . 19 (1): 43– 56. Bibcode : 2007ITKDE..19E0584Y . doi : 10.1109/TKDE.2007.250584 . S2CID 18053232 .  
  11. ↑ Hilderman, R.; Hamilton, H. (2000). "Aplicación de medidas objetivas de interés en sistemas de minería de datos". Pkdd2000 : 432–439 .
  12. ↑ Freitas, A. (1998). "Sobre medidas objetivas de la sorpresa de las reglas". Actas de la Conferencia Europea sobre Principios y Práctica del Descubrimiento de Conocimiento en Bases de Datos : 1–9 .
  13. ↑ Liu, B. (2000). "Análisis del interés subjetivo de las reglas de asociación". IEEE Intelligent Systems . 15 (5): 47– 55. doi : 10.1109/5254.889106 .
  14. ↑ Longbing Cao, Yanchang Zhao, Huaifeng Zhang, Dan Luo, Chengqi Zhang. Marcos flexibles para el descubrimiento de conocimiento práctico, IEEE Trans. on Knowledge and Data Engineering, 22(9): 1299-1312, 2010
  15. ↑ Longbing Cao. Descubrimiento y entrega de conocimiento procesable, WIREs Data Mining and Knowledge Discovery, 2(2): 149-163, 2012
  16. ↑ Longbing Cao. Minería combinada: análisis de relaciones entre objetos y patrones para descubrir y construir patrones complejos pero procesables, WIREs Data Mining and Knowledge Discovery, 3(2): 140-155, 2013