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
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C t idContenidos
Introducción a la Minería de datosMinería WebHerramientasBibliografía básicaWebs de interésWebs de interés
2Grupo de Investigación en Minería de Datos
3Grupo de Investigación en Minería de Datos
I t d ió l Mi í d D tIntroducción a la Minería de Datos
4Grupo 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
5Grupo de Investigación en Minería de Datos
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
6Grupo de Investigación en Minería de Datos
Introducción a la Minería de DatosIntroducción a la Minería de DatosContenidos
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
7Grupo de Investigación en Minería de Datos
Introducción a la Minería de DatosIntroducción a la Minería de DatosContenidos
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
8Grupo de Investigación en Minería de Datos
Introducción a la Minería de DatosIntroducción a la Minería de DatosContenidos
Unidad Didáctica IIIMét d i dMétodos supervisados
Tema 6. ClasificaciónTema 7 RegresiónTema 7. Regresión
9Grupo de Investigación en Minería de Datos
Introducción a la Minería de DatosIntroducción a la Minería de DatosContenidos
Unidad Didáctica IVMét d i dMétodos no supervisados
Tema 8. AgrupamientoTema 9 Análisis de asociaciónTema 9. Análisis de asociaciónTema 10. Detección de desviaciones
10Grupo de Investigación en Minería de Datos
Introducción a la Minería de DatosIntroducción a la Minería de DatosContenidos
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
11Grupo de Investigación en Minería de Datos
Introducción a la Minería de DatosIntroducción a la Minería de DatosPlataforma moodle
12Grupo de Investigación en Minería de Datos
13Grupo de Investigación en Minería de Datos
Mi í W bMinería Web
14Grupo de Investigación en Minería de Datos
I t d ió l Mi í d D tIntroducción a la Minería de Datos
Módulo EspecíficoP f M í M G íProfesora: María Moreno GarcíaCréditos: 3 ECTSF h d t iFechas: por determinar
15Grupo de Investigación en Minería de Datos
Minería WebMinería WebContenidos
Unidad Didáctica I: Introducción
Unidad Didáctica II: Algoritmos de clasificación y
i ióasociación
Unidad Didáctica III: Sistemas de recomendación
16Grupo de Investigación en Minería de Datos
Minería WebMinería WebContenidos
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
17Grupo de Investigación en Minería de Datos
Minería de contenido Web Minería de estructura Web Minería de uso Web
Minería WebMinería WebContenidos
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
18Grupo de Investigación en Minería de Datos
Minería WebMinería WebContenidos
19Grupo de Investigación en Minería de Datos
Árbol de decisión
Minería WebMinería WebContenidos
Visualizador de evidencias
20Grupo de Investigación en Minería de Datos
Tabla de decisión
Minería WebMinería WebContenidos
Árbol de decisión
a1a2c0
...a
C1
C2
DATOSRed
neuronal...
a1a2c0
...a1a
Árbol de decisión
C2
Cn
Predicción combinada
SVMa2c0...
nC0
MulticlasificadorMulticlasificador
21Grupo de Investigación en Minería de Datos
Minería WebMinería WebContenidos
Evaluación de los clasificadores
22Grupo de Investigación en Minería de Datos
Minería WebMinería WebContenidos
Si X entonces Y
23Grupo de Investigación en Minería de Datos
Reglas de asociación
Minería WebMinería WebContenidos
Medidas de evaluación de reglas de asociación
ConfianzaSoporte Medidas objetivasChicuadradoFactor de certeza …
Medidas objetivas
Interés
• Accionabilidad Medidas subjetivas• Accionabilidad• Unexpecteness• …
Medidas subjetivas
24Grupo de Investigación en Minería de Datos
Minería WebMinería WebContenidos
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
25Grupo de Investigación en Minería de Datos
Minería WebMinería WebContenidos
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
26Grupo de Investigación en Minería de Datos
Minería WebMinería WebContenidos
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
Minería WebMinería WebContenidos
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
Minería WebMinería WebContenidos
29Grupo de Investigación en Minería de Datos 29
Minería WebMinería WebPlataforma moodle
30Grupo de Investigación en Minería de Datos
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/
31Grupo de Investigación en Minería de Datos
H i tHerramientas
32Grupo de Investigación en Minería de Datos
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 .
33Grupo de Investigación en Minería de Datos
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
34Grupo de Investigación en Minería de Datos
Departamento de Informática y AutomáticaPostgrado en Informática y Automática
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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