Algoritmo híbrido basado en aprendizaje computacional para el manejo de datos faltantes en aplicaciones OLAP

El artículo presenta el desarrollo y uso de un algoritmo híbrido de aprendizaje computacional para la tarea de relleno de valores faltantes realizada durante la fase de preparación de datos. En primer lugar, se aborda el problema a resolver, el que está orientado al estudio y análisis de diferentes...

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Published in:Ingeniare. Revista chilena de ingeniería 2016-10, Vol.24 (4), p.628-642
Main Authors: Hernández García, Claudia Liliana, Rodríguez Rodríguez, Jorge Enrique
Format: Article
Language:Portuguese
Subjects:
ENGINEERING, MULTIDISCIPLINARY
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Description
Summary:El artículo presenta el desarrollo y uso de un algoritmo híbrido de aprendizaje computacional para la tarea de relleno de valores faltantes realizada durante la fase de preparación de datos. En primer lugar, se aborda el problema a resolver, el que está orientado al estudio y análisis de diferentes técnicas para el relleno de valores faltantes, con el fin de proponer una técnica híbrida como producto de esta investigación para dicha tarea y asociarla con la tecnología OLAP (Procesamiento Analítico en Línea). Luego, se justifica la metodología de investigación (científica descriptiva-exploratoria con enfoque experimental) aplicada en este proyecto. Se realizó la revisión de técnicas utilizadas en el relleno de valores faltantes; con base en la verificación de las técnicas y los casos de estudio, se seleccionaron métodos basados en vecindad y redes neuronales artificiales, y se propuso una técnica híbrida (KMediasSom) aplicada a un conjunto de datos sintético y a uno real, provenientes de una aplicación OLAP. En seguida, se plantean las pruebas de análisis y resultados con el fin de precisar su aplicabilidad en cuanto a efectividad y complejidad algorítmica se refiere. Finalmente, se presentan las conclusiones, donde se demostró que la técnica híbrida genera mejores resultados que las técnicas usadas por separado.
ISSN:0718-3305
DOI:10.4067/S0718-33052016000400008