Improving ontological knowledge with reinforcement methods in recommendation of the best data mining method for a real environmental problem
Visualitza/Obre
Artículo Principal (752,8Kb) (Accés restringit)
Sol·licita una còpia a l'autor
Què és aquest botó?
Aquest botó permet demanar una còpia d'un document restringit a l'autor. Es mostra quan:
- Disposem del correu electrònic de l'autor
- El document té una mida inferior a 20 Mb
- Es tracta d'un document d'accés restringit per decisió de l'autor o d'un document d'accés restringit per política de l'editorial
Estadístiques de LA Referencia / Recolecta
Inclou dades d'ús des de 2022
Cita com:
hdl:2117/100455
Tipus de documentText en actes de congrés
Data publicació2015
EditorAsociación Española para la Inteligencia Artificial (AEPIA)
Condicions d'accésAccés restringit per decisió de l'autor
Llevat que s'hi indiqui el contrari, els
continguts d'aquesta obra estan subjectes a la llicència de Creative Commons
:
Reconeixement-NoComercial-SenseObraDerivada 3.0 Espanya
Abstract
There are many data mining techniques available for a user wishing to discover some model from her/his data. This diversi ty can cause some trou- bles to the final non - expert users, who often do not have a clear idea of what are the available methods, and frequently have doubts about the most suitable method for a concrete problem in a domain. In previous works, prior ontologi- c al knowledge about data mining methods has been used to describe the main characteristics of a collection of methods and to filter which methods are suita- ble or not for a given real data mining problem, by matching their characteris- tics with those hold in the target dataset. In this paper, the concept of rein- forcement tables is introduced to move to a multi - criteria scenario in which a measure of relevance is computed for every method . A contribution of the work is to develop an open - frame where both the characteristics of methods consid- ered in the reference ontology and the reinforcement tables may evolve along time according to changes in the methodological state of the art, going beyond classical expert systems. The paper introduces the formal framework and some examples to illustrate the performance of the proposal.
CitacióGibert, Karina, Sanchez, M. Improving ontological knowledge with reinforcement methods in recommendation of the best data mining method for a real environmental problem. A: Conferencia de la Asociación Española para la Inteligencia Artificial. "XVI Conferencia de la Asociación Española para la Inteligencia Artificial (CAEPIA'15): Albacete, Spain: November 9-12, 2015: actas". Albacete: Asociación Española para la Inteligencia Artificial (AEPIA), 2015, p. 769-778.
ISBN978-84-608-4099-2
Versió de l'editorhttp://simd.albacete.org/actascaepia15/papers/00769.pdf
Col·leccions
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
KarinaCaepia15.pdf | Artículo Principal | 752,8Kb | Accés restringit |