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.