Thesis Generación de resúmenes lingüísticos para la segmentación de datos multidimensionales
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Date
2009-11
Authors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Program
DEPARTAMENTO DE INFORMÁTICA. INGENIERÍA CIVIL INFORMÁTICA
Campus
Campus Santiago San Joaquín
Abstract
El objetivo de este trabajo es generar resúmenes lingüísticos multidimensionales en base al resultado de un algoritmo de segmentación. Los resúmenes lingüísticos multidimensionales corresponden a frases en lenguaje natural que describen los datos y sus dimensiones.
Como algoritmo de segmentación se utiliza K-Means; un cubo de datos para realizar la segmentación de datos y la generación de resúmenes lingüísticos multidimensionales; y se definen protoformas multidimensionales basadas en las propuestas por Lotfi Zadeh y Ronald Yager, como también el cálculo del valor de verdad para estas protoformas.
This work objective is to generate multidimentional linguistic summarization from the result of a segmentation algorithm. Multidimentional linguistic summarization is a natural language sentence that describes the data and their dimensions. As segmentation algorithm K-Means is used; a data cube to perform the data segmentation and the multidimentional linguistic summarization generation; multidimentional protoforms are defined in the sense of Lofti Zadeh and Ronald Yager, as well as the truth value for those protoforms.
This work objective is to generate multidimentional linguistic summarization from the result of a segmentation algorithm. Multidimentional linguistic summarization is a natural language sentence that describes the data and their dimensions. As segmentation algorithm K-Means is used; a data cube to perform the data segmentation and the multidimentional linguistic summarization generation; multidimentional protoforms are defined in the sense of Lofti Zadeh and Ronald Yager, as well as the truth value for those protoforms.
Description
Keywords
Algoritmo, Aprendizaje automático, Inteligencia artificial, Minería de datos