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TIN2011-22408

Financiado

NEW PROBLEMS IN KNOWLEDGE DISCOVERY: A GENETIC PROGRAMMING APPROACH

EL PROYECTO INSPIRED (NEW PROBLEMS IN KNOWLEDGE DISCOVERY) TIENE COMO PRINCIPAL OBJETIVO EL DESARROLLO DE NUEVAS METODOLOGIAS DE EXTRACCION DE CONOCIMIENTO MEDIANTE TECNICAS DE PROGRAMACION GENETICA, Y SU APLICACION A DISTINTOS PR... ver más

01/01/2011

UCO

64K€

Presupuesto del proyecto: 64K€

Líder del proyecto

UNIVERSIDAD DE CÓRDOBA No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 1411

Financiación concedida El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2011-01-01

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Participantes

UCO

Lider

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Líder del proyecto

UNIVERSIDAD DE CÓRDOBA

Total investigadores 1411

Presupuesto del proyecto 64K€

Descripción del proyecto EL PROYECTO INSPIRED (NEW PROBLEMS IN KNOWLEDGE DISCOVERY) TIENE COMO PRINCIPAL OBJETIVO EL DESARROLLO DE NUEVAS METODOLOGIAS DE EXTRACCION DE CONOCIMIENTO MEDIANTE TECNICAS DE PROGRAMACION GENETICA, Y SU APLICACION A DISTINTOS PROBLEMAS REALES. ESTE OBJETIVO FUNDAMENTAL PUEDE DESGLOSARSE EN LOS SIGUIENTES OBJETIVOS SECUNDARIOS: 1) DESARROLLO DE MODELOS PARA LA RESOLUCION DE DISTINTOS PROBLEMAS DE EXTRACCION DE CONOCIMIENTO: APRENDIZAJE CON MULTI-INSTANCIAS, APRENDIZAJE RELACIONAL, APRENDIZAJE MULTI-ETIQUETA Y OBTENCION DE REGLAS DE ASOCIACION. 2) ADAPTACION DE LOS MODELOS ANTERIORES A NUEVOS PROBLEMAS CON DIFERENTES TIPOS DE DATOS: DATOS CON GRAN NUMERO DE VARIABLES, CONJUNTOS DE DATOS DE GRAN TAMAÑO Y DATOS NO BALANCEADOS.3) APLICACION DE LOS MODELOS DESARROLLADOS A PROBLEMAS REALES EN EL AMBITO DE LA MINERIA DE DATOS EDUCATIVOS Y DE LA MINERIA DE DATOS WEB. EN EL PRIMER CASO, PRETENDEMOS ABORDAR PROBLEMAS TALES COMO LA PREDICCION DEL RENDIMIENTO ACADEMICO DE ESTUDIANTES, LA PREDICCION DEL ABANDONO DE ESTUDIANTES (DROP-OUT) Y LA CATEGORIZACION DE LOS ELEMENTOS DISPONIBLES EN REPOSITORIOS DE OBJETOS DE APRENDIZAJE. EN EL SEGUNDO CASO, NOS CENTRAREMOS EN PROBLEMAS DE DETECCION DE INTRUSOS Y CATEGORIZACION WEB.4) DESARROLLO DE REPOSITORIOS DE DATOS QUE PERMITAN A LA COMUNIDAD CIENTIFICA LA COMPARACION DE RESULTADOS E INTEGRACION DE LOS MODELOS DESARROLLADOS EN LAS PLATAFORMAS SOFTWARE DE MAYOR RELEVANCIA ACTUAL (KEEL Y WEKA), PARA FACILITAR LA DIFUSION DE LOS MISMOS. ULTIPLE-INSTANCE LEARNING\HIGH SCALE DATA\DATA MINING\MACHINE LEARNING\GENETIC PROGRAMMING\EVOLUTIONARY COMPUTATION\MULTI-LABEL CLASSIFICATION

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