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Mostrando ítems 1-10 de 10
Ponencia
MOPNAR-BigData: un diseño MapReduce para la extracción de reglas de asociación cuantitativas en problemas de big data
(Asociación Española de Inteligencia Artificial, 2015-11)
El término big data se ha extendido rápidamente en el área de la minera de datos debido a que las grandes cantidades de datos que se generan hoy en da no pueden ser procesadas o analizadas por las técnicas tradicionales ...
Ponencia
Análisis Big Data para la Respuesta a la Demanda en el Mercado Eléctrico
(Asociación Española para la Inteligencia Artificial (AEPIA), 2018)
El modelo de negocio tradicional de las compañías energéticas está cambiando los últimos años. La introducción de los contadores inteligentes ha conll evado un aumento exponencial del volumen de datos disponibles, y su ...
Artículo
MRQAR: A generic MapReduce framework to discover quantitative association rules in big data problems
(Elsevier, 2018)
Many algorithms have emerged to address the discovery of quantitative association rules from datasets in the last years. However, this task is becoming a challenge because the processing power of most existing techniques ...
Artículo
External clustering validity index based on chi-squared statistical test
(Elsevier, 2019)
Clustering is one of the most commonly used techniques in data mining. Its main goal is to group objects into clusters so that each group contains objects that are more similar to each other than to objects in other ...
Artículo
An approach to validity indices for clustering techniques in Big Data
(Springer, 2018)
Clustering analysis is one of the most used Machine Learning techniques to discover groups among data objects. Some clustering methods require the number of clus ters into which the data is going to be partitioned. There ...
Artículo
Coronavirus Optimization Algorithm: A Bioinspired Metaheuristic Based on the COVID-19 Propagation Model
(Mary Ann Liebert, 2020)
This study proposes a novel bioinspired metaheuristic simulating how the coronavirus spreads and infects healthy people. From a primary infected individual (patient zero), the coronavirus rapidly infects new victims, ...
Ponencia
SmartFD: A Real Big Data Application for Electrical Fraud Detection
(Springer, 2018)
The main objective of this paper is the application of big data analytics to a real case in the field of smart electric networks. Smart meters are not only elements to measure consumption, but they also con stitute a ...
Ponencia
Aproximación al índice externo de validación de clustering basado en chi cuadrado
(Asociación Española para la Inteligencia Artificial (AEPIA), 2018)
El clustering es una de las técnicas más utilizadas en minería de datos. Tiene como objetivo principal agrupar datos en clusters de manera que los objetos que pertenecen al mismo clúster sean más similares que los que ...
Ponencia
An Approach to Silhouette and Dunn Clustering Indices Applied to Big Data in Spark
(Springer, 2016)
K-Means and Bisecting K-Means clustering algorithms need the optimal number into which the dataset may be divided. Spark implementations of these algorithms include a method that is used to calculate this number. Unfortunately, ...
Artículo
¿Cómo transformar información en ahorro para el consumidor doméstico? El caso del contador eléctrico inteligente en España
(Publicaciones Dyna, 2018)
El cliente doméstico era el gran olvidado del sistema eléctrico. A pesar de su peso en el consumo total, hasta hace pocos años su poder de intervenir en el mercado era extremadamente limitado. La aparición de las nuevas ...