Tendencias en minería de datos de la Web

Baeza-Yates, Ricardo

doi:10.3145/epi.2009.ene.01

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“…En cada uno de ellos hay innumerables preguntas a responder y casos extraños a encontrar. Estas preguntas pueden ser desde medidas específicas hasta modelos para el comportamiento de millones de personas (Baeza, 2009). Revista Científica ECOCIENCIA ISSN: 1390-9320, Edición Especial, diciembre 2018 3 Cada vez que: se paga un bien o servicio con una tarjeta de crédito en un comercio, se envía un correo electrónico, se escribe un mensaje en un celular, se utilizan las redes sociales o se activan determinados servicios como geolocalización; se están generando datos y con ellos se puede fácilmente, por ejemplo, crear el perfil digital de una persona y así, las empresas pueden conocer mejor a sus clientes, mejorar su fidelidad, aumentar los volúmenes de ventas, atraer al cliente por un producto específico.…”

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Weka, áreas de aplicación y sus algoritmos: una revisión sistemática de literatura

Mina

2018

ecociencia

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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 destacan las herramientas informáticas que implementan técnicas para el aprendizaje automático y la minería de datos, una de ellas es Weka. El presente trabajo hace una revisión sistemática de la literatura cuyo objetivo fue buscar los campos o áreas de aplicación de Weka y los algoritmos más utilizados de este programa. Los resultados exponen que Weka está siendo empleada en campos como: informática, medicina, educación y agricultura. Los algoritmos más utilizados dependiendo del tipo de datos y propósito de la evaluación son: Naïve Bayes, J48, Decision Tree, Random Forest, Support Vector Machine (SMV) y Sequential Minimal Optimization (SMO).

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