Título

Estudio del desempeño de modelos de minado de datos implementados con SQL, funciones definidas por el usuario y funciones nativas

Autor

JAVIER LEON COTONIETO

Colaborador

JAVIER GARCIA GARCIA (Asesor de tesis)

Nivel de Acceso

Acceso Abierto

Licencia

http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0

Materias

CIENCIAS SOCIALES - (CTI) Minado de datos SQL Sistema manejador de base de datos Minería de datos

Resumen o descripción

"A lo largo de este trabajo de tesis se explora y evalúa una nueva tendencia en cuanto a la aplicación de la minería de datos. Esta tendencia consiste en evitar que los datos salgan del sistema manejador de base de datos, donde ya residen, y aplicar el análisis de minería dentro del propio SMBD. Bajo este enfoque se eliminan algunas tareas involucradas en la construcción de modelos de minería y se reduce el tiempo de procesamiento 1 de los datos. Existen otras ventajas inherentes al hecho de no sacar los datos del SMBD, por ejemplo, no se requiere aumentar el número de controles para administrar el acceso a los mismos. Sin embargo, la alternativa para realizar análisis de minería dentro del SMBD se enfrentan a ciertas limitaciones del propio SMBD. El SMBD no provee soporte para ciertas operaciones necesarias en minería de datos. La mayoría de los SMBD proveen soporte a alguna versión del lenguaje de consulta SQL, pero este no fue diseñado para ejecutar eficientemente dichas operaciones. Se muestran los resultados de implementar algunas técnicas descritas en los artículos de investigación. En estos artículos se presentan propuestas para extender la funcionalidad del SMBD utilizando UDFs y combinar estas funciones con consultas SQL para construir algunos modelos de minado de datos dentro del SMBD. Asímismo, se proponen algunas adecuaciones a estas técnicas, y diseños propios para la implementación otras técnicas no cubiertas en estos artículos. Finalmente, se evalúa el desempeño de dichas técnicas en dos SMBD: Oracle y PostgreSQL y se compara el desempeño de estas técnicas contra una herramienta comercial llamada Oracle Data Mining que soporta análisis de minería de datos dentro del sistema manejador Oracle."

Fecha de publicación

octubre de 2011

Tipo de publicación

Tesis de maestría

Recurso de información

http://repositorio.upiicsa.ipn.mx/handle/20.500.12271/194

Formato

application/pdf

Idioma

Español

Repositorio Orígen

REPOSITORIO UPIICSA IPN

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