Método de reglas de asociación para el análisis de afinidad entre objetos de tipo texto

Data mining is considered a tool to extract knowledge in large volumes of information. One of the analyzes performed in data mining is the association rules, whose purpose is to look for co-occurrences among the records of a set of data. Its main application is in the analysis of market basket, wher...

Full description

Autores:
Orozco B., Mario
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2017
Institución:
Corporación Universidad de la Costa
Repositorio:
REDICUC - Repositorio CUC
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repositorio.cuc.edu.co:11323/165
Acceso en línea:
https://hdl.handle.net/11323/165
https://repositorio.cuc.edu.co/
Palabra clave:
Reglas de Asociación
Minería de Texto
Co-occurrencia
Minería de Datos
Bases de Datos Estructuradas
Algoritmos de Asociación
Métodos de Asociación
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Atribución – No comercial – Compartir igual
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description Data mining is considered a tool to extract knowledge in large volumes of information. One of the analyzes performed in data mining is the association rules, whose purpose is to look for co-occurrences among the records of a set of data. Its main application is in the analysis of market basket, where criteria for decision making are established based on the buying behavior of customers. Some of the algorithms are A priori, Frequent Parent Growth, QFP Algorithm, CBA, CMAR, CPAR. These algorithms have been designed to analyze structured databases; At present, various applications require the processing of unstructured data known as text type Objects. The purpose of this research is to generate a method to establish the relationship between the elements that make up an object of text type, for the acquisition of relevant information from the analysis of massive data sources of the same type.
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The purpose of this research is to generate a method to establish the relationship between the elements that make up an object of text type, for the acquisition of relevant information from the analysis of massive data sources of the same type.La minería de datos es considerada una herramienta para extraer conocimiento en grandes volúmenes de información. Uno de los análisis realizados en minería de datos son las reglas de asociación, cuyo propósito es buscar co-ocurrencias entre los registros de un conjunto de datos. Su principal aplicación se encuentra en el análisis de canasta de mercado, donde se establecen criterios para la toma de decisiones a partir del comportamiento de compra de los clientes. Algunos de los algoritmos son Apriori, Frequent Parent Growth, QFP Algorithm, CBA, CMAR, CPAR. Estos algoritmos han sido diseñados para analizar bases de datos estructuradas; en la actualidad, diversas aplicaciones requieren el procesamiento de datos no estructurados, como es el caso de los objetos de tipo texto. La investigación planteada tiene como propósito generar un método que permita establecer la relación existente entre los elementos que componen un objeto de tipo texto, para la adquisición de información relevante a partir del análisis de fuentes masivas de datos del mismo tipo.Orozco B., Mario-9a580e5f-b549-4139-9ecb-361f33036de4-0spaAtribución – No comercial – Compartir igualinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Reglas de AsociaciónMinería de TextoCo-occurrenciaMinería de DatosBases de Datos EstructuradasAlgoritmos de AsociaciónMétodos de AsociaciónMétodo de reglas de asociación para el análisis de afinidad entre objetos de tipo textoTrabajo de grado - Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fTextinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/redcol/resource_type/TPinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionMaestría en IngenieríaPublicationORIGINAL72208501.pdf72208501.pdfapplication/pdf1926328https://repositorio.cuc.edu.co/bitstreams/3d63b0d9-f5ab-44f2-9176-cc05bde50180/download1bcb71da675ef7bebe0335f4ecd95aa2MD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://repositorio.cuc.edu.co/bitstreams/e760d2df-3ee2-4da0-bbc6-844de7812f9d/download8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD53THUMBNAIL72208501.pdf.jpg72208501.pdf.jpgimage/jpeg23879https://repositorio.cuc.edu.co/bitstreams/e61793f7-4638-499a-a91d-ede72a9ffe94/download9772c1bb8d78ded7b73015b1b16ad5abMD55TEXT72208501.pdf.txt72208501.pdf.txttext/plain137392https://repositorio.cuc.edu.co/bitstreams/2745f1b1-9135-410b-9602-92c0bb8be961/downloadd12fb4f2f8f2a185f1cba2f690a27b71MD5611323/165oai:repositorio.cuc.edu.co:11323/1652024-09-17 12:49:53.963open.accesshttps://repositorio.cuc.edu.coRepositorio de la Universidad de la Costa CUCrepdigital@cuc.edu.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