Deriving Processes of Information Mining Based on Semantic Nets and Frames

Martins, Sebastián; Rodríguez, Dario; García-Martínez, Ramón

doi:10.1007/978-3-319-07467-2_16

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“…Here, we may develop a prospective view of knowledge context analytic scenarios by analysing various knowledge components in accordance with standard BI-services. The semantics focus on the relations between signifiers, such as words, phases, signs, and symbols that are used in a standard knowledge base to assist in BIservices [11,12]. We may also build a renovated semantic net to meet the requirements of current BI-services for the critical business environment.…”

Section: Semantic Knowledgementioning

confidence: 99%

An IoT Knowledge Reengineering Framework for Semantic Knowledge Analytics for BI-Services

Mishra

Chang

Lin

2015

Mathematical Problems in Engineering

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In a progressive business intelligence (BI) environment, IoT knowledge analytics are becoming an increasingly challenging problem because of rapid changes of knowledge context scenarios along with increasing data production scales with business requirements that ultimately transform a working knowledge base into a superseded state. Such a superseded knowledge base lacks adequate knowledge context scenarios, and the semantics, rules, frames, and ontology contents may not meet the latest requirements of contemporary BI-services. Thus, reengineering a superseded knowledge base into a renovated knowledge base system can yield greater business value and is more cost effective and feasible than standardising a new system for the same purpose. Thus, in this work, we propose an IoT knowledge reengineering framework (IKR framework) for implementation in a neurofuzzy system to build, organise, and reuse knowledge to provide BI-services to the things (man, machines, places, and processes) involved in business through the network of IoT objects. The analysis and discussion show that the IKR framework can be well suited to creating improved anticipation in IoT-driven BI-applications.

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Section: Semantic Knowledgementioning

confidence: 99%

An IoT Knowledge Reengineering Framework for Semantic Knowledge Analytics for BI-Services

Mishra

Chang

Lin

2015

Mathematical Problems in Engineering

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“…It is pointed out that the IME definition focuses on determining processes, and not in the specific technical characteristics of its implementation, such as defining the information mining processes [9] and the procedure to derive it from the business domain [10], identifying prospective families of data mining algorithms to implement and their combinations to obtain certain pieces of knowledge, rather than focusing on implementing a specific algorithm. Defining an IME is necessary to move from an artisanal development to a systematic, measurable, reproducible and disciplined development.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Information Mining Projects Management Process

Martins

Pesado

García-Martínez

2016

International Conferences on Software Engineering and Knowledge Engineering

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Abstract-Information Mining (also known as Knowledge Discovery Process) is a growing discipline in continuous expansion. Most of the progress accomplished, are focus on the development activities (i.e. those technical activities associated with the comprehension and adaptation of data, and the implementation of data mining algorithm). According to this conceptual framework, several process models were developed, which allow organizing and defining the set of tasks related to the development of information mining projects. These approaches omit the set of tasks oriented to the management and control of the process. In this paper, we propose a transversal management process to the development process currently in use in information mining projects. The proposed process focuses on removing existing gaps, providing an improvement on the project's maturity and quality levels.

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“…ignora la participación de los recursos humanos en el proceso , falta de integridad y detalle para guiar el desarrollo de un proyecto , limitaciones y restricciones en el ciclo de vida integrado a la propuesta [Rennolls y AL-Shawabkeh, 2008;Alnoukari y El Sheikh, 2012] con respecto a la secuencialidad en la naturaleza del mismo, carencia en las iteraciones, la última fase del proceso es un punto muerto, y falta de un método o proceso de selección de modelos [Rennolls y AL-Shawabkeh, 2008;Martins et al, 2014]. En adición, en se señala que las tres propuestas previamente mencionadas, carecen de gestión del proyecto y presentan limitaciones con respecto a la posibilidad de adaptación del desarrollo del proyecto a las necesidades del mismo.…”

Section: Discusión De Las Propuestas Metodológicasunclassified

“…En [Martins et al, 2014] se propone un proceso de modelado del negocio basados en marcos y redes semánticas, que permite a partir del conocimiento educido en la etapa de entendimiento del negocio y sus necesidades derivadas, determinar el modelo o proceso de explotación de información (sección 2.4.1.3) que da respuesta a dicha necesidad, y por consiguiente la familia de algoritmos a utilizar. Esta técnica se encuentra conformada por tres etapas: la primera destinada a modelar las características del dominio del negocio, la segunda a representar las necesidades o problemas del cliente, y la última proporciona un conjunto de pasos que permite identificar qué proceso de explotación de información utilizar para dar respuesta a dichas necesidades.…”

Section: Derivación De Procesos De Explotación De Informaciónunclassified

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Modelo de proceso para proyectos de explotación de información

Martins¹

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Hace ya más de dos décadas, se registra un esfuerzo sostenido en el tiempo por definir un modelo de proceso que guíe el desarrollo de proyectos de Ingeniería de Explotación de Información. Sin embargo, las propuestas existentes presentan una visión parcial e incompleta, conduciendo a una tasa de fracaso cercana al 60% [Gondar, 2005; Marbán et al., 2009], a partir de lo cual los siguientes autores [Kurgan y Musilek, 2006; Mariscal et al., 2010; Kdnuggets, 2014] señalan la necesidad de definir un modelo de proceso que resuelva las limitaciones existentes. En este contexto, la presente investigación tiene como objetivo desarrollar un modelo de proceso integral, el cual presente una visión unificada, integrando los procesos orientados al producto y a la gestión, completa y detallada, describiendo las actividades involucradas y sus dependencias. Como resultado del trabajo, se propone MoProPEI, un modelo de proceso integrado por los subprocesos de Desarrollo y Gestión, y descompuesto en un mayor grado de detalle en fases y actividades, para las cuales se propone el uso de distintas técnicas y procedimiento que describen las tareas a realizar. La correcta integración de la propuesta fue verificada a partir de su aplicación en tres proyectos pertenecientes a las áreas de educación, salud y análisis web. Las características estáticas fueron evaluadas mediante el marco comparativo de metodologías para proyectos de explotación de información [Moine, 2013]. Finalmente, se implementa la validación mediante un experimento controlado, replicando el único experimento reproducible identificado en la disciplina [Sharma, 2008]. De los resultados derivados de las estrategias de evaluación utilizadas, se observa que MoProPEI presenta una diferencia significativa con respecto a las propuestas antecesoras.

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Deriving Processes of Information Mining Based on Semantic Nets and Frames

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An IoT Knowledge Reengineering Framework for Semantic Knowledge Analytics for BI-Services

An IoT Knowledge Reengineering Framework for Semantic Knowledge Analytics for BI-Services

Information Mining Projects Management Process

Modelo de proceso para proyectos de explotación de información

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