DataFish : técnicas de Data Mining aplicadas a la industria pesquera
Supervisor(es): Viera Zipitría, Omar Eduardo
Resumen:
Este documento reporta el trabajo desarrollado en el contexto de Proyecto de Grado (Taller V) de la Facultad de Ingeniería de la Universidad de la Republica. El objetivo principal es estudiar distintas técnicas de Data Mining y realizar una aplicación en un problema particular. El problema resuelto es el de facilitar el análisis visual del comportamiento de la flota pesquera uruguaya, planteado por la Dirección Nacional de Recursos Acuáticos (DINARA) Se realiza un estado de arte de las distintas técnicas de Data Mining profundizando en uno de los temas de interés para el problema planteado como lo son los algoritmos de clusterización y clasificación especializados en datos espaciales. Luego de un análisis de los algoritmos especializados en bases de datos espaciales se decide implementar DBRS, DBSCAN y OPTICS; el equipo además desarrolla dos algoritmos propios. Atendiendo los requerimientos de la DINARA se desarrolla una aplicación con interfase Web integrada totalmente con el esquema de datos, el Sistema de Información Geográfico y el ambiente propuesto por el cliente, la cual facilita el análisis de información visual que se desea. La aplicación desarrollada esta orientada a la solución del problema planteado por la DINARA, para esto se desarrolla una librería de algoritmos de uso genérico, la cual puede ser utilizada independientemente en otra aplicación. El diseño de este componente permite que el mismo pueda ser ampliado con nuevos algoritmos o inclusive con mejoras a los ya existentes.
2005 | |
DATA MINING INDUSTRIA PESQUERA |
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Español | |
Universidad de la República | |
COLIBRI | |
http://hdl.handle.net/20.500.12008/3079 | |
Acceso abierto | |
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