Descubrimiento de resúmenes lingüísticos para ayuda a la toma decisiones en gestión de proyectos.

• Iliana Pérez Pupo ^[1] ; Osvaldo Santos Acosta ^[1] ; Roberto García Vacacela ^[2] ; Pedro Y. Piñero Pérez ^[1] ; Esther C. Ramírez ^[1]
  1. [1] Universidad de las Ciencias Informáticas

     Universidad de las Ciencias Informáticas

     Cuba

     
  2. [2] Universidad Católica de Santiago de Guayaquil

     Universidad Católica de Santiago de Guayaquil

     Guayaquil, Ecuador

     
• Localización: Revista Cubana de Ciencias Informáticas, ISSN-e 2227-1899, Vol. 12, Nº. Extra 1, 2018 (Ejemplar dedicado a: Especial UCIENCIA)
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Discovering linguistic summaries for help in project management decisions.
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• Resumen
  • español

    Las técnicas de sumarización lingüística de datos agrupan un conjunto de algoritmos de minería de datos útiles para descubrir relaciones intrínsecas presentes en los datos. Estas relaciones son presentadas en lenguaje natural para facilitar la toma de decisiones en la temática objeto de estudio. Existen diferentes técnicas para la generación de resúmenes entre los que se destacan el uso de consultas de bases de datos aplicable en los resúmenes más sencillos y el uso de meta-heurísticas en los resúmenes de mayor complejidad. En este trabajo se propone un algoritmo para la generación de resúmenes lingüísticos a partir de datos heterogéneos y tomando como base la generación de reglas de asociación. Además, se emplean las medidas propuestas por Zadeh para la evaluación de los resúmenes combinados con técnicas de aprendizaje activo. Finalmente, se aplica la técnica propuesta para la toma de decisiones en gestión de proyectos y se discute acerca de las decisiones tomadas a partir de los resúmenes obtenidos.

  • English

    The linguistic data summarization consists on data mining techniques used to discover intrinsic relationships present in the data. These techniques generate linguistic summaries from discovered relationships. There are different algorithms to generate summaries, the simplest summaries con be generated by using standard query languages. Other authors built summaries by using metaheuristics such as genetic algorithms. This paper presents a new linguistic data summarization techniques based on combination of algorithms to generate association rules, fuzzy logic and active learning. Summaries are evaluated by a combination of T values proposed by Zadeh and active learning techniques. Finally, the proposed technique is applied in project management context. The paper discusses different decisions taken form linguistic summaries.