Data Stream Mining: an Evolutionary Approach

Este trabajo presenta un algoritmo para agrupar flujos de datos, llamado ESCALIER. Este algoritmo es una extensión del algoritmo de agrupamiento evolutivo ECSAGO Evolutionary Clustering with Self Adaptive Genetic Operators. ESCALIER toma el proceso evolutivo propuesto por ECSAGO para encontrar grupo...

Full description

Autores:
Veloza Suan, Angélica
Tipo de recurso:
Fecha de publicación:
2013
Institución:
Universidad Nacional de Colombia
Repositorio:
Universidad Nacional de Colombia
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repositorio.unal.edu.co:unal/21136
Acceso en línea:
https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/21136
http://bdigital.unal.edu.co/11882/
Palabra clave:
0 Generalidades / Computer science, information and general works
62 Ingeniería y operaciones afines / Engineering
Minería de flujos de datos
Agrupación
Mining data streams
Clustering
Rights
openAccess
License
Atribución-NoComercial 4.0 Internacional
id UNACIONAL2_769c4d30e4b79629df8ef1322752eee5
oai_identifier_str oai:repositorio.unal.edu.co:unal/21136
network_acronym_str UNACIONAL2
network_name_str Universidad Nacional de Colombia
repository_id_str
spelling Atribución-NoComercial 4.0 InternacionalDerechos reservados - Universidad Nacional de Colombiahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2León Guzmán, ElizabethGómez Perdomo, Jonatan (Thesis advisor)9e67f15e-e4cc-4534-b239-52b8cf4a6997-1Veloza Suan, Angélicac8c2f85d-c050-4ea2-9445-f7fc432546853002019-06-25T18:57:31Z2019-06-25T18:57:31Z2013https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/21136http://bdigital.unal.edu.co/11882/Este trabajo presenta un algoritmo para agrupar flujos de datos, llamado ESCALIER. Este algoritmo es una extensión del algoritmo de agrupamiento evolutivo ECSAGO Evolutionary Clustering with Self Adaptive Genetic Operators. ESCALIER toma el proceso evolutivo propuesto por ECSAGO para encontrar grupos en los flujos de datos, los cuales son definidos por la técnica Sliding Window. Para el mantenimiento y olvido de los grupos detectados a través de la evolución de los datos, ESCALIER incluye un mecanismo de memoria inspirado en la teoría de redes inmunológicas artificiales. Para probar la efectividad del algoritmo, se realizaron experimentos utilizando datos sintéticos simulando un ambiente de flujos de datos, y un conjunto de datos reales.Abstract. This work presents a data stream clustering algorithm called ESCALIER. This algorithm is an extension of the evolutionary clustering ECSAGO - Evolutionary Clustering with Self Adaptive Genetic Operators. ESCALIER takes the advantage of the evolutionary process proposed by ECSAGO to find the clusters in the data streams. They are defined by sliding window technique. To maintain and forget clusters through the evolution of the data, ESCALIER includes a memory mechanism inspired by the artificial immune network theory. To test the performance of the algorithm, experiments using synthetic data, simulating the data stream environment, and a real dataset are carried out.Maestríaapplication/pdfspaUniversidad Nacional de Colombia Sede Bogotá Facultad de Ingeniería Departamento de Ingeniería de Sistemas e IndustrialDepartamento de Ingeniería de Sistemas e IndustrialVeloza Suan, Angélica (2013) Data Stream Mining: an Evolutionary Approach. Maestría thesis, Universidad Nacional de Colombia.0 Generalidades / Computer science, information and general works62 Ingeniería y operaciones afines / EngineeringMinería de flujos de datosAgrupaciónMining data streamsClusteringData Stream Mining: an Evolutionary ApproachTrabajo de grado - Maestríainfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionTexthttp://purl.org/redcol/resource_type/TMORIGINALangelicavelozasuan.2013.pdfapplication/pdf11498227https://repositorio.unal.edu.co/bitstream/unal/21136/1/angelicavelozasuan.2013.pdf4ac79ff59a2d5b5f2a651f125ef89c22MD51THUMBNAILangelicavelozasuan.2013.pdf.jpgangelicavelozasuan.2013.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg3872https://repositorio.unal.edu.co/bitstream/unal/21136/2/angelicavelozasuan.2013.pdf.jpge54cd76907f1efa3881f1e55e94205ceMD52unal/21136oai:repositorio.unal.edu.co:unal/211362023-09-30 23:05:06.865Repositorio Institucional Universidad Nacional de Colombiarepositorio_nal@unal.edu.co
dc.title.spa.fl_str_mv Data Stream Mining: an Evolutionary Approach
title Data Stream Mining: an Evolutionary Approach
spellingShingle Data Stream Mining: an Evolutionary Approach
0 Generalidades / Computer science, information and general works
62 Ingeniería y operaciones afines / Engineering
Minería de flujos de datos
Agrupación
Mining data streams
Clustering
title_short Data Stream Mining: an Evolutionary Approach
title_full Data Stream Mining: an Evolutionary Approach
title_fullStr Data Stream Mining: an Evolutionary Approach
title_full_unstemmed Data Stream Mining: an Evolutionary Approach
title_sort Data Stream Mining: an Evolutionary Approach
dc.creator.fl_str_mv Veloza Suan, Angélica
dc.contributor.advisor.spa.fl_str_mv Gómez Perdomo, Jonatan (Thesis advisor)
dc.contributor.author.spa.fl_str_mv Veloza Suan, Angélica
dc.contributor.spa.fl_str_mv León Guzmán, Elizabeth
dc.subject.ddc.spa.fl_str_mv 0 Generalidades / Computer science, information and general works
62 Ingeniería y operaciones afines / Engineering
topic 0 Generalidades / Computer science, information and general works
62 Ingeniería y operaciones afines / Engineering
Minería de flujos de datos
Agrupación
Mining data streams
Clustering
dc.subject.proposal.spa.fl_str_mv Minería de flujos de datos
Agrupación
Mining data streams
Clustering
description Este trabajo presenta un algoritmo para agrupar flujos de datos, llamado ESCALIER. Este algoritmo es una extensión del algoritmo de agrupamiento evolutivo ECSAGO Evolutionary Clustering with Self Adaptive Genetic Operators. ESCALIER toma el proceso evolutivo propuesto por ECSAGO para encontrar grupos en los flujos de datos, los cuales son definidos por la técnica Sliding Window. Para el mantenimiento y olvido de los grupos detectados a través de la evolución de los datos, ESCALIER incluye un mecanismo de memoria inspirado en la teoría de redes inmunológicas artificiales. Para probar la efectividad del algoritmo, se realizaron experimentos utilizando datos sintéticos simulando un ambiente de flujos de datos, y un conjunto de datos reales.
publishDate 2013
dc.date.issued.spa.fl_str_mv 2013
dc.date.accessioned.spa.fl_str_mv 2019-06-25T18:57:31Z
dc.date.available.spa.fl_str_mv 2019-06-25T18:57:31Z
dc.type.spa.fl_str_mv Trabajo de grado - Maestría
dc.type.driver.spa.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
dc.type.version.spa.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/acceptedVersion
dc.type.content.spa.fl_str_mv Text
dc.type.redcol.spa.fl_str_mv http://purl.org/redcol/resource_type/TM
status_str acceptedVersion
dc.identifier.uri.none.fl_str_mv https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/21136
dc.identifier.eprints.spa.fl_str_mv http://bdigital.unal.edu.co/11882/
url https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/21136
http://bdigital.unal.edu.co/11882/
dc.language.iso.spa.fl_str_mv spa
language spa
dc.relation.ispartof.spa.fl_str_mv Universidad Nacional de Colombia Sede Bogotá Facultad de Ingeniería Departamento de Ingeniería de Sistemas e Industrial
Departamento de Ingeniería de Sistemas e Industrial
dc.relation.references.spa.fl_str_mv Veloza Suan, Angélica (2013) Data Stream Mining: an Evolutionary Approach. Maestría thesis, Universidad Nacional de Colombia.
dc.rights.spa.fl_str_mv Derechos reservados - Universidad Nacional de Colombia
dc.rights.coar.fl_str_mv http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.license.spa.fl_str_mv Atribución-NoComercial 4.0 Internacional
dc.rights.uri.spa.fl_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/
dc.rights.accessrights.spa.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
rights_invalid_str_mv Atribución-NoComercial 4.0 Internacional
Derechos reservados - Universidad Nacional de Colombia
http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/
http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.mimetype.spa.fl_str_mv application/pdf
institution Universidad Nacional de Colombia
bitstream.url.fl_str_mv https://repositorio.unal.edu.co/bitstream/unal/21136/1/angelicavelozasuan.2013.pdf
https://repositorio.unal.edu.co/bitstream/unal/21136/2/angelicavelozasuan.2013.pdf.jpg
bitstream.checksum.fl_str_mv 4ac79ff59a2d5b5f2a651f125ef89c22
e54cd76907f1efa3881f1e55e94205ce
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Repositorio Institucional Universidad Nacional de Colombia
repository.mail.fl_str_mv repositorio_nal@unal.edu.co
_version_ 1814089896372994048