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Erschienen in:
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2016 | OriginalPaper | Buchkapitel

Intelligent Systems in Modeling Phase of Information Mining Development Process

verfasst von : Sebastian Martins, Patricia Pesado, Ramón García-Martínez

Erschienen in: Trends in Applied Knowledge-Based Systems and Data Science

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

The Information Mining Engineering (IME) understands in processes, methodologies, tasks and techniques used to: organize, control and manage the task of finding knowledge patterns in information bases. A relevant task is selecting the data mining algorithms to use, which it is left to the expertise of the information mining engineer, developing it in a non-structured way. In this paper we propose an Information Mining Project Development Process Model (D-MoProPEI) which provides an integrated view in the selection of Information Mining Processes Based on Intelligent Systems (IMPbIS) within the Modeling Phase of the proposed Process Model through a Systematic Deriving Methodology.

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Literatur
1.
Thomsen, E.: BI’s promised land. Intell. Enterp. 6(4), 21–25 (2003)
2.
Negash, S., Gray, P.: Business intelligence. In: Bursteiny, F., Holsapple, C. (eds.) Handbook on Decision Support Systems 2. IHIS, pp. 175–193. Springer, Heidelberg (2008)CrossRef
3.
Langseth, J., Vivatrat, N.: Why proactive business intelligence is a hallmark of the real-time enterprise: outward bound. Intell. Enterp. 5(18), 34–41 (2003)
4.
Grigori, D., Casati, F., Castellanos, M., Dayal, U., Sayal, M., Shan, M.: Business process intelligence. Comput. Ind. 53(3), 321–343 (2004)CrossRef
5.
Michalski, R., Bratko, I., Kubat, M.: Machine Learning and Data Mining, Methods and Applications. Wiley, New York (1998)
6.
7.
Quinlan, J.: Learning logic definitions from relations. Mach. Learn. 5, 239–266 (1990)
8.
9.
Heckerman, D., Chickering, M., Geiger, D.: Learning bayesian networks, the combination of knowledge and statistical data. Mach. Learn. 20, 197–243 (1995)MATH
10.
García-Martínez, R., Britos, P., Rodríguez, D.: Information Mining Processes Based on Intelligent Systems. In: Ali, M., Bosse, T., Hindriks, K.V., Hoogendoorn, M., Jonker, C.M., Treur, Jan (eds.) IEA/AIE 2013. LNCS, vol. 7906, pp. 402–410. Springer, Heidelberg (2013)CrossRef
11.
García-Martínez, R., Britos, P., Pesado, P., Bertone, R., Pollo-Cattaneo, F., Rodríguez, D., Pytel, P., Vanrell. J.: Towards an information mining engineering. In: Software Engineering, Methods, Modeling and Teaching, pp. 83–99. Medellín University Press. ISBN: 978-958-8692-32-6 (2011)
12.
13.
Fayyad, U., Piatetsky-Shapiro, G., Smyth, P.: From data mining to knowledge discovery in databases. AI Mag. 17(3), 37–54 (1996)
14.
Chapman, P., Clinton, J., Keber, R., Khabaza, T., Reinartz, T., Shearer, C., Wirth, R.: CRISP-DM 1.0 Step by step BI guide. Edited by SPSS (2000)
15.
Marbán, Ó., Mariscal, G., Menasalvas, E., Segovia, J.: An engineering approach to data mining projects. In: Yin, H., Tino, P., Corchado, E., Byrne, W., Yao, X. (eds.) IDEAL 2007. LNCS, vol. 4881, pp. 578–588. Springer, Heidelberg (2007)CrossRef
16.
Britos, P., Jiménez Rey, E., García-Martínez, E.: Work in progress: programming misunderstandings discovering process based on intelligent data mining tools. In: Proceedings 38th ASEE/IEEE Frontiers in Education Conference (2008)
17.
Kaufmann, L., Rousseeuw, P.: Finding Groups in Data: An Introduction to Cluster Analysis. Wiley, New York (1990)CrossRef
18.
Grabmeier, J., Rudolph, A.: Techniques of Cluster Algorithms in Data Mining. Data Min. Knowl. Disc. 6(4), 303–360 (2002)MathSciNetCrossRef
19.
Ferrero, P., Britos, P., García-Martínez, R.: Detection of Breast Lesions in Medical Digital Imaging Using Neural Networks. In: Debenham, J. (ed.) IEA/AIE 2008. IFIP, vol. 218, pp. 1–10. Springer, Boston (2008)CrossRef
20.
Britos, P., Cataldi, Z., Sierra, E., García-Martínez, R.: Pedagogical protocols selection automatic assistance. In: Nguyen, N.T., Borzemski, L., Grzech, A., Ali, M. (eds.) IEA/AIE 2008. LNCS (LNAI), vol. 5027, pp. 331–336. Springer, Heidelberg (2008)CrossRef
21.
Britos, P., Grosser, H., Rodríguez, D., García-Martínez, R.: Detecting unusual changes of users consumption. In: Bramer, M. (ed.) IEA/AIE 2008. IFIP, vol. 276, pp. 297–306. Springer, Boston (2008)CrossRef
22.
Britos, P., Felgaer, P., García-Martínez, R.: Bayesian networks optimization based on induction learning techniques. In: Bramer, M. (ed.) IEA/AIE 2008. IFIP, vol. 276, pp. 439–443. Springer, Boston (2008)CrossRef
23.
Britos, P., Abasolo, M., García-Martínez, R., Perales, F.: Identification of MPEG-4 patterns in human faces using data mining techniques. In: Proceedings 13th International Conference in Central Europe on Computer Graphics, Visualization and Computer Vision 2005, pp. 9–10 (2005)
24.
Cogliati, M., Britos, P., García-Martínez, R.: Patterns in temporal series of meteorological variables using SOM & TDIDT. In: Bramer, M. (ed.) AITP. IFIP, vol. 217, pp. 305–314. Springer, Boston (2006)CrossRef
25.
Martins, S., Rodríguez, D., García-Martínez, R.: Deriving processes of information mining based on semantic nets and frames. In: Ali, M., Pan, J.-S., Chen, S.-M., Horng, M.-F. (eds.) IEA/AIE 2014, Part II. LNCS, vol. 8482, pp. 150–159. Springer, Heidelberg (2014)CrossRef
Metadaten
Titel
Intelligent Systems in Modeling Phase of Information Mining Development Process
verfasst von
Sebastian Martins
Patricia Pesado
Ramón García-Martínez
Copyright-Jahr
2016
Buch
Trends in Applied Knowledge-Based Systems and Data Science

Print ISBN: 978-3-319-42006-6

Electronic ISBN: 978-3-319-42007-3

Copyright-Jahr: 2016

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-42007-3_1