Introducción a la Introducción a la Minería de Minería...

Departamento de Informática y AutomáticaPostgrado en Informática y Automática

MÁSTER EN SISTEMAS INTELIGENTES

ASIGNATURASASIGNATURAS

Introducción a la Introducción a la Minería de Minería de DatosDatosMinería WebMinería WebMinería WebMinería Web

María N. Moreno García http://avellano.usal.es/~mmorenoGrupo de investigación en Minería de Datos http://mida.usal.es

1

C t idContenidos

Introducción a la Minería de datosMinería WebHerramientasBibliografía básicaWebs de interésWebs de interés

2Grupo de Investigación en Minería de Datos

I t d ió l Mi í d D tIntroducción a la Minería de Datos



Módulo FundamentalP f M í M G íProfesora: María Moreno GarcíaCréditos: 1.5 ECTSF h 11/11/2008 17/11/2008Fechas: 11/11/2008 – 17/11/2008


Introducción a la Minería de DatosIntroducción a la Minería de DatosContenidos

Unidad Didáctica I: Minería de datos: definición y

clasificación

U id d Didá ti II El d i í d d tUnidad Didáctica II: El proceso de minería de datos

Unidad Didáctica III: Métodos supervisadosp

Unidad Didáctica IV: Métodos no supervisados

Unidad Didáctica V: Aplicaciones de la minería de datos



Unidad Didáctica IMi í d d t d fi i ió l ifi ióMinería de datos: definición y clasificación

Tema 0: Sumario de la materiaTema 1 Introducción a la Minería de DatosTema 1. Introducción a la Minería de DatosTema 2. Taxonomía de las técnicas

Base Herramientas Herramientas

Minería de datos es el proceso de obtener informaciónpreviamente desconocida, válida y transformable a partir de

dedatos

Herramientas de minería de

datos

Herramientas de

visualizacióngrandes volúmenes de datos para utilizarla posteriormente en latoma de decisiones cruciales



Unidad Didáctica IIEl d i í d d tEl proceso de minería de datos

Tema 3. Etapas del proceso de minería de datosTema 4 Preparación y transformación de datosTema 4. Preparación y transformación de datosTema 5. Minería de datos, análisis de resultados y asimilación del conocimientoconocimiento



Unidad Didáctica IIIMét d i dMétodos supervisados

Tema 6. ClasificaciónTema 7 RegresiónTema 7. Regresión



Unidad Didáctica IVMét d i dMétodos no supervisados

Tema 8. AgrupamientoTema 9 Análisis de asociaciónTema 9. Análisis de asociaciónTema 10. Detección de desviaciones



Unidad Didáctica VA li i d l i í d d tAplicaciones de la minería de datos

Tema 11. Aplicaciones de negocioTema 12 Aplicaciones científicasTema 12. Aplicaciones científicasTema 13. Minería Web


Introducción a la Minería de DatosIntroducción a la Minería de DatosPlataforma moodle


Mi í W bMinería Web



Módulo EspecíficoP f M í M G íProfesora: María Moreno GarcíaCréditos: 3 ECTSF h d t iFechas: por determinar


Minería WebMinería WebContenidos

Unidad Didáctica I: Introducción

Unidad Didáctica II: Algoritmos de clasificación y

i ióasociación

Unidad Didáctica III: Sistemas de recomendación



Unidad Didáctica II t d ióIntroducción

Tema 0: Sumario de la materiaTema 1 Introducción a la minería WebTema 1. Introducción a la minería WebTema 2. Minería de uso Web y sistemas de recomendación


Minería de contenido Web Minería de estructura Web Minería de uso Web


Unidad Didáctica IIAl it d l ifi ió i ióAlgoritmos de clasificación y asociación

Tema 3. Algoritmos de clasificaciónT 4 M lti l ifi dTema 4. MulticlasificadoresTema 5. Evaluación de los clasificadoresTema 6 Reglas de asociaciónTema 6. Reglas de asociación Tema 7. Evaluación de los modelos de asociación




Árbol de decisión


Visualizador de evidencias


Tabla de decisión


Árbol de decisión

a1a2c0

...a

C1

C2

DATOSRed

neuronal...

a1a2c0

...a1a

Árbol de decisión

C2

Cn

Predicción combinada

SVMa2c0...

nC0

MulticlasificadorMulticlasificador



Evaluación de los clasificadores



Si X entonces Y


Reglas de asociación


Medidas de evaluación de reglas de asociación

ConfianzaSoporte Medidas objetivasChicuadradoFactor de certeza …

Medidas objetivas

Interés

• Accionabilidad Medidas subjetivas• Accionabilidad• Unexpecteness• …

Medidas subjetivas



Unidad Didáctica IIISi t d d ióSistemas de recomendación

Tema 8. Fundamentos y clasificación Tema 9 Sistemas de recomendación basados en minería WebTema 9. Sistemas de recomendación basados en minería Web



Sistemas de recomendaciónEnfoque basado en contenidos: se recomiendan documentos de textopor comparación entre sus contenidos y los perfiles de usuario

Filtrado colaborativo: predicción de preferencias de un usuario deFiltrado colaborativo: predicción de preferencias de un usuario de productos basadas en las opiniones de otros usuarios

• Algoritmos basados en memoria (o en el usuario) : tratan todos los artículos de s ario mediante técnicas estadísticas con el propósito de encontrar s ariosusuario mediante técnicas estadísticas con el propósito de encontrar usuarios

con preferencias similares (vecinos)

• Algoritmos basados en modelos (o en items): desarrollan un modelo de valoraciones del usuariovaloraciones del usuario



27Grupo de Investigación en Minería de Datos 27Engineering Approach for an Adaptable Recommender System Using Web Mining Mercedes Sánchez, María N. Moreno , Saddys Segrera, Vivian López


28Grupo de Investigación en Minería de Datos 28Engineering Approach for an Adaptable Recommender System Using Web Mining Mercedes Sánchez, María N. Moreno , Saddys Segrera, Vivian López


29Grupo de Investigación en Minería de Datos 29

Minería WebMinería WebPlataforma moodle


H i tHerramientas

WEKAhttp://www cs waikato ac nz/ml/weka/http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/

XELOPES Librayhttp://www.prudsys.com/Produkte/Algorithmen/Xelopes/

MLC++MLC++http://www.sgi.com/


H i tHerramientas


Bibli fí bá iBibliografía básica

R. Giráldez, J.C. Riquelme, J.S. Aguilar-Ruiz (eds.), Tendencias de la Minería de Datos en España, 2004. http://www.lsi.us.es/redmidas/LibroMD.htmhttp://R Ruiz J C Riquelme J S Aguilar-Ruiz (eds ) III Taller de Minería de Datos y Aprendizajehttp://R. Ruiz, J.C. Riquelme, J.S. Aguilar Ruiz (eds.), III Taller de Minería de Datos y Aprendizaje, TAMIDA’2005, pp. 85-95, Granada, Septiembre 2005. www.lsi.us.es/redmidas/CEDI/papers/index.htmlJ. Hernández, M.J. Ramírez y C. Ferri, Introducción a la Minería de Datos, Pearson Education, 2004 .


W b d i t éWebs de interés

UCI Machine Learning Grouphttp://www ics uci edu/~mlearn/http://www.ics.uci.edu/~mlearn/

KD nuggetsTM http://www.kdnuggets.com/

Twiki Software de minería de datos http://www.the-data-mine.com/bin/view/Software/AllDataMiningSoftwareg

Electronic Textbook StatSofthttp://www statsoftinc com/textbook/stathome htmlhttp://www.statsoftinc.com/textbook/stathome.html


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MÁSTER EN SISTEMAS INTELIGENTES

Introducción a la Minería de DatosIntroducción a la Minería de DatosMinería WebMinería WebMinería WebMinería Web

María N. Moreno García http://avellano.usal.es/~mmorenoGrupo de investigación en Minería de Datos http://mida.usal.es

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