Tendencias de la Minería de Datos en España

Red Española de Minería de Datos

TIC2002-11124-E

Editores: Raúl Giráldez, José C. Riquelme, Jesús S. Aguilar-Ruiz

2004

 

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La red española de Minería de Datos y Aprendizaje (subvencionada por el Ministerio de Ciencia y Tecnología mediante la acción especial TIC2002-11124-E) edita este libro como recopilación del trabajo que llevan a cabo los grupos que la integran. El objetivo de este volumen es difundir las principales líneas de investigación actuales tanto entre los grupos que en este momento forman parte de la red como en los que quieran incorporarse en un futuro próximo.

 

Durante este primer año y medio de funcionamiento la red ha tenido dos reuniones, la primera y fundacional celebrada al amparo de la VIII Conferencia Iberoamericana de Inteligencia Artificial (IBERAMIA 2002) celebrada en Sevilla, y cuyas actas se editaron en forma de workshop adscrito a la conferencia principal. La segunda reunión se celebró el pasado mes de mayo en Madrid y estableció las bases para la renovación de la acción especial y la participación de la red en el recién nacido Congreso Español de Informática (CEDI), a celebrar en Granada en septiembre de 2005. En el seno de este congreso la red organiza la que será nuestra tercera reunión en el denominado III Taller de Minería de Datos y Aprendizaje (TAMIDA).

 

Este libro recoge cerca de 40 trabajos firmados por más de 100 autores diferentes de casi 20 universidades españolas, algunas representadas con más de un grupo de investigación. Pensamos que es una muestra suficientemente característica de la investigación actual que se hace en España en este campo. Se presentan varios tipos de trabajos en función de su contenido: trabajos de presentación de grupos y de proyectos de investigación ya en marcha; trabajos con un mayor énfasis en aspectos teóricos; y otros con una mayor intención práctica; algunos son resúmenes de tesis doctorales recientes y otros revisiones de estados actuales de alguna materia relacionada.

 

Todos los trabajos son una expresión del esfuerzo que una parte importante de la comunidad  universitaria en las tecnologías informáticas realiza día a día en una línea de trabajo con una importante expansión tanto a nivel nacional como internacional. Estamos convencidos de que las técnicas y metodologías objetos de estudio por la Minería de Datos serán, en un futuro no muy lejano, de uso corriente en todos los campos del saber humano, como lo son en la actualidad la estadística o el análisis matemático. Es objetivo de este libro mostrar que la investigación en la universidad española en esta materia está notoriamente activa y seguro que, en breve tiempo, veremos como nuevas versiones de los trabajos aquí presentados son publicadas en los principales congresos y revistas de la especialidad.

 

 

Índice

 

 

*  Distributed Intelligence for Smart Home Appliances

 

 
C. Angulo,. R. Tállez

 

 

 

 

 

*  Rule Based Learning Systems from SVM and RBFNN

 

 
H. Núñez, C. Angulo, A. Català

 

 

 

 

 

*  Finding anomalies in databases

 

 
F. Berzal, J. C. Cubero, N. Marín, M. Gámez

 

 

 

 

 

*  Discovering event prediction knowledge

 

 
M. Núñez, R. Morales, R. Fidalgo

 

 

 

 

 

*  Descubrimiento de Reglas de Predicción en Sistemas de e-learning utilizando Programación Genética

 

 
C. Romero, S. Ventura, C. Hervás

 

 

 

 

 

*  Experiences in exploiting data: Selected problems in application domains

 

 
J. Meléndez, J. Colomer, B. López, J. Vehí, C. Pous, M. L. Ruiz, L. E. Mújica

 

 

 

 

 

*  Una metodología de recomendación de algoritmos de asignación de pesos basada en casos

 

 
H. Núñez, M. Sànchez-Marrè

 

 

 

 

 

*  Prospección de Datos aplicada a problemas sociales

 

 
R. Morales-Bueno, J. Wallace-Ruiz, M. Baena-García

 

 

 

 

 

*  IADEM-0: Un Nuevo Algoritmo Incremental

 

 
G. Ramos-Jiménez, R. Morales-Bueno, J. del Campo-Ávila

 

 

 

 

 

*  Ensembles of data-reduction-based classifiers for distributed learning from very large data sets

 

 
R. A. Mollineda, J. M. Sotoca, J. S. Sánchez

 

 

 

 

 

*  Forgetting Superfluous Information in Supervised Pattern Recognition Systems with Ongoing Learning

 

 
R. Barandela, F. J. Ferri, J. S. Sánchez, M. Juárez

 

 

 

 

 

*  Técnicas híbridas de Inteligencia Artificial y Estadística para el descubrimiento de conocimiento y la minería de datos

 

 
K. Gibert

 

 

 

 

 

*  Minería de textos para la asociación de contextos semánticos

 

 
R. Aguilar, V. López, L. Alonso, M. Moreno, A. González

 

 

 

 

 

*  Uso de Técnicas no Supervisadas en la Construcción de Modelos de Clasificación en Ingeniería del Software

 

 
M. N. Moreno García, V. F. López Batista

 

 

 

 

 

*  Modelling time series with data mining

 

 
L. Mora, R.Morales

 

 

 

 

 

*  MPSG. A unified view of Markov chains and decision trees

 

 
J. L. Triviño-Rodríguez, R. Morales-Bueno

 

 

 

 

 

*  Frequent sets with negative information

 

 
I. Fortes, J. L. Balcázar, R. Morales

 

 

 

 

 

*  Minería y Visualización de Paleodatos

 

 
R. Therón, M. Vaquero

 

 

 

 

 

*  Investigación actual del grupo SOCO: Metodologías híbridas de Soft Computing

 

 
R. Alquézar, L. Belanche, A. Nebot, E. Romero, A. Vellido

 

 

 

 

 

*  Review of Hierarchical Models for Data Clustering and Visualization

 

 
L. Vicente, A. Vellido

 

 

 

 

 

*  Técnicas de Aprendizaje Automático para la Clasificación de Series

 

 
J. J. Rodríguez, C. J. Alonso

 

 

 

 

 

*  Selección de Atributos en Métodos no Lineales de Aprendizaje de Preferencias para el Análisis de Datos Sensoriales

 

 
G. Fernández Bayón

 

 

 

 

 

*  Selección de medidas de evaluación de reglas obtenidas mediante programación genética basada en gramática

 

 
C. Hervás-Martínez, C. Romero, S. Ventura

 

 

 

 

 

*  A Cooperative Unsupervised Architecture to Develop a Business Management Modele

 

 
A. Herrero, B. Baruque, R. Redondo, E. Corchado, L. Sáiz, A. Lara , C. Fyfe

 

 

 

 

 

*  Selección Evolutiva Estratificada de Conjuntos de Entrenamiento para la Obtención de Bases de Reglas con un Alto Equilibrio entre  Precisión e Interpretabilidad

 

 
J. R. Cano, F. Herrera, M. Lozano

 

 

 

 

 

*  Hibridación en Modelado Difuso y Minería de Datos

 

 
M. Valdés, A. F. Gómez-Skarmeta, Juan A. Botía

 

 

 

 

 

*  Aprendizaje Evolutivo de Reglas de Decisión: Mejoras en la Codificación y Evaluación de Individuos

 

 
R. Giráldez, J. C. Riquelme y J. S. Aguilar-Ruiz

 

 

 

 

 

*  Evaluación de Rankings de Atributos para Clasificación

 

 
R. Ruiz, J. C.  Riquelme y J. S. Aguilar-Ruiz

 

 

 

 

 

*  Kernel Machines for Continuous and Discrete Variables

 

 
Francisco J. Ruiz, Cecilio Angulo, and Núria Agell

 

 

 

 

 

*  Técnicas de Aprendizaje para la Identificación de Fallos en Sistemas Dinámicos

 

 
C. J. Alonso , J. J. Rodríguez , B. Pulido, O. Prieto

 

 

 

 

 

*  Improving community-portals usability

 

 
C. F. Baizan, S. Eibe, O. Marban

 

 

 

 

 

*  Gestión y Reconocimiento Óptico de los Puntos Característicos de Imágenes de Huellas Dactilares

 

 
A. González Arrieta, J. Gómez Marín, L. J. García Sánchez, L. Alonso Romero, A. L. Sánchez Lázaro, V. López Bautista

 

 

 

 

 

*  Supervised Classification with Gaussian Networks. Filter and Wrapper Approaches

 

 
A. Pérez, P. Larrañaga, I. Inza

 

 

 

 

 

*  El Método Mimético, una Alternativa para la Comprensibilidad de Modelos de “Caja Negra”

 

 
R. Blanco-Vega, J. Hernández-Orallo, M. J. Ramírez-Quintana

 

 

 

 

 

*  Un estudio empírico preliminar  sobre los test estadísticos más habituales en el aprendizaje automático

 

 
F. Herrera, C. Hervás, J. Otero, L. Sánchez

 

 

 

 

 

*  Proyecto KEEL: Desarrollo de una Herramienta para el Análisis e Implementación de Algoritmos de Extracción de Conocimiento Evolutivos

 

 
J. Alcalá, M. J. del Jesús, J. M. Garrell, F. Herrera, C. Hervás, L. Sánchez

 

 

 

 

 

*  Aprendizaje de Árboles de Decisión Basados en Distancias

 

 
V. Estruch, C. Ferri, J. Hernández-Orallo, M. J. Ramírez Quintana

 

 

 

 

 

*  Towards a mathematical framework for similarity and dissimilarity

 

 
J. Orozco, L. Belanche

 

 

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