FRCU - GIBD : Grupo de Investigación en Bases de Datos - Artículos

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    Enfoques de optimización multi-objetivo basados en preferencias en la ingeniería de software
    (2018-07-03) Arrúa, Martín Nahuel; Bracco, Luciano Joaquín; Rottoli, Giovanni Daián; Schab, Esteban Alejandro; Tournoud, Adrián Alberto; Casanova Pietroboni, Carlos Antonio; De Battista, Anabella Cecilia
    La Ingeniería de Software Basada en Búsqueda (ISBB) estudia la aplicación de técnicas de optimización metaheurística a problemas de la Ingeniería de Software (IS). Una vez que una tarea de la IS se enmarca en un problema de búsqueda existen multitud de algoritmos que pueden aplicarse para resolver ese problema. La mayoría del trabajo existente trata a los problemas de la IS desde un punto de vista mono-objetivo. Sin embargo, muchos de estos problemas poseen múltiples objetivos en conflicto que deben ser optimizados. El número de objetivos a considerar es, en general, alto (esto es, más de tres objetivos). Si bien la comunidad científica ha propuesto varios enfoques de solución para atacar la optimización multi-objetivo, muchos de estos enfoques nos se han aplicado aún en la ISBB. Uno de estos enfoques es el llamado “basado en preferencias”, el cual permite incorporar las preferencias entre los objetivos del tomador de decisiones, restringiendo el frente Paretoóptimo a una zona de interés específica, facilitando de esta manera la tarea de tomar una decisión.
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    Minería de datos y visualización de información
    (2018-11-29) Schab, Esteban Alejandro; Rivera, Ramiro Adolfo; Bracco, Luciano Joaquín; Coto, Facundo; Cristaldo, Patricia Raquel; Ramos, Lautaro Martín Miguel; Rapesta, Natalia Daniela; Nuñez, Juan Pablo; Retamar, María Soledad; Casanova Pietroboni, Carlos Antonio; De Battista, Anabella Cecilia; Herrera, Norma Edith
    El procesamiento y análisis de las grandes cantidades de datos que se producen en la actualidad, posibilitan el hallazgo de patrones y tendencias ocultos en los mismos, que impacta directamente en la toma de decisiones en diversas áreas de estudios. Se generan datos a gran velocidad y en grandes cantidades que requieren ser procesados para poder actuar de manera rápida. Como es el caso de la observación de turnos que se generan en entidades bancarias, donde hay momentos del día en que se requiere modificar los esquemas de atención, según la afluencia de determinadas categorías de clientes o el incremento de demandas de determinados servicios. Existen numerosas técnicas de minería de datos aplicables a distintos casos de análisis de datos, que permiten obtener ventajas de esas grandes cantidades de datos almacenados. En este artículo se presentan los tópicos de interés del proyecto Minería de Datos: su aplicación a repositorios de datos masivos, en el que se investigan tanto temas de minería de datos, como de visualización de información, como herramienta para representar de manera eficiente los resultados obtenidos.
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    Knowledge discovery process for detection of spatial outliers
    (2018) Rottoli, Giovanni Daián; Merlino, Hernán Daniel; García Martínez, Ramón
    Detection of spatial outliers is a spatial data mining task aimed at discovering data observations that differ from other data observations within its spatial neighborhood. Some considerations that depend on the problem domain and data characteristics have to be taken into account for the selection of the data mining algorithms to be used in each data mining project. This massive amount of possible algorithm combinations makes it necessary to design a knowledge discovery process for detection of local spatial outliers in order to perform this activity in a standardized way. This work provides a proposal for this knowledge discovery process based on the Knowledge Discovery in Database process (KDD) and a proof of concept of this design using real world data.
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    Co-location rules discovery process focused on reference spatial features using decision tree learning
    (2017) Rottoli, Giovanni Daián; Merlino, Hernán Daniel; García Martínez, Ramón
    The co-location discovery process serves to find subsets of spatial features frequently located together. Many algorithms and methods have been designed in recent years; however, finding this kind of patterns around specific spatial features is a task in which the existing solutions provide incorrect results. Throughout this paper we propose a knowledge discovery process to find co-location patterns focused on reference features using decision tree learning algorithms on transactional data generated using maximal cliques. A validation test of this process is provided.
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    Implementación del índice espacio-temporal I+3 R-Tree en la gestión de emergencias
    (Edutecne, 2017) Aballay, Marcela; De Battista, Anabella Cecilia; Gagliardi, Edilma Olinda
    En este artículo se describe el desarrollo de un prototipo para la atención de eventos de emergencia y la administración de los móviles correspondientes del Municipio de la localidad de Córdoba, Argentina, desarrollado en el marco de una tesis de Maestría en Ingeniería en Sistemas de Información, de la Facultad Regional Córdoba, de la Universidad Tecnológica Nacional. Debido a la necesidad de gestionar móviles, que requieren el registro de sus posiciones en el tiempo y espacio, se utilizó la implementación del índice espacio-temporal I+3 R-Tree. Con esto se resolvió tanto la gestión de objetos móviles como la resolución de consultas relacionadas a la trayectoria que realizan los móviles en la atención de un evento.
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    Desarrollo de aplicación utilizando el índice espacio-temporal I+3 R-Tree
    (Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Concepción del Uruguay. Grupo de Investigación en Bases de Datos., 2017) Aballay, Marcela; De Battista, Anabella Cecilia; Gagliardi, Edilma Olinda
    Este artículo describe el desarrollo de un prototipo para la atención de eventos de emergencia y la administración de los móviles correspondientes del Municipio de la localidad de Córdoba. Parte de esta solución requería la implementación de una estructura de indexación para objetos que modifican su posición en el tiempo, por lo que se decidió utilizar el índice espacio-temporal I+3 RTree. Con la implementación de este índice se resolvió el tema de la gestión de objetos móviles así como las consultas relacionadas a la necesidad de reproducir la trayectoria que realizó un móvil en la atención de un evento.
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    Intelligent chatter bot for regulation search
    (2016) López De Luise, María Daniela; Pascal, Andrés Jorge; Malgor, Rafael; Saad Correa, Ben Raúl; Pescio, Pablo; Carrilero, Patricio
    This communication presents a functional prototype implementing a linguistic model focused on regulations in Spanish. Its global architecture, the reasoning model and short statistics are provided for the prototype named PTAH. It mainly has a conversational robot linked to an Expert System by a module with many intelligent linguistic filters, implementing the reasoning model of an expert. It is focused in bylaws, regulations, jurisprudence and customized background representing entity mission, vision and profile. This Structure and model are generic enough to self-adapt to any regulatory environment, but as a first step, it was limited to academic field. This way it is possible to limit the slang and data number. The foundations of the linguistic model are also outlined and the way the architecture implements the key features of the behavior.
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    Indice métrico-temporal event-FHQT
    (2008-10-06) De Battista, Anabella Cecilia; Pascal, Andrés Jorge; Herrera, Norma Edith; Gutierrez, Gilberto
    Como respuesta a la necesidad de procesar consultas por similitud que además requieren tomar en cuenta el aspecto temporal, surgió el modelo de base de datos métrico-temporal. Dicho modelo combina los espacios métricos con las bases de datos temporales y permite la búsqueda de objetos similares a uno dado, en un intervalo o instante de tiempo. En este artículo presentamos el Event- FHQT, una nueva estructura basada en eventos que permite reducir los costos para el tipo de consulta antes mencionada. Además verificamos de manera experimental la eficiencia de esta estructura para un determinado conjunto de datos.
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    Metric-temporal access methods
    (2010-06) De Battista, Anabella Cecilia; Pascal, Andrés Jorge; Herrera, Norma Edith; Gutierrez, Gilberto
    Metric-temporal databases are a new database model that combines metric spaces with temporal databases to process similarity queries within a time interval or snapshot. The Historical FHQT is a metric-temporal index which has shown to be competitive answering this type of queries. This index store a list of valid snapshots where each one contains an Fixed Height Queries Tree that indexes all objects existing at that instant. In this paper we present an improvement to this access method that consists in using different sets of pivots for the Fixed Height Queries Tree that correspond to consecutive time instants. The experimental results show this modification improves the filtering capacity of the index.