{"id":102476,"date":"2010-05-07T00:00:00","date_gmt":"2010-05-07T00:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/sin-categoria\/data-warehousing-con-procesamiento-de-datos-textuales\/"},"modified":"2010-05-07T00:00:00","modified_gmt":"2010-05-07T00:00:00","slug":"data-warehousing-con-procesamiento-de-datos-textuales","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/inteligencia-artificial\/data-warehousing-con-procesamiento-de-datos-textuales\/","title":{"rendered":"Data warehousing con procesamiento de datos textuales"},"content":{"rendered":"<h2>Tesis doctoral de <strong> Elizabet Tejeda Avila <\/strong><\/h2>\n<p>Este trabajo se enmarca dentro de los temas de data warehousing, olap y procesamiento textual. De estos tres campos, el data warehousing y el olap mantienen una estrecha relaci\u00f3n. Ambas tecnolog\u00edas surgieron con un inter\u00e9s com\u00fan: lograr un mejor aprovechamiento de grandes y diversas acumulaciones de informaci\u00f3n. Existen productos dw que proveen servicios olap y utilizando herramientas olap, los usuarios pueden acceder al dw mejorando as\u00ed la comprensi\u00f3n del negocio para la toma de decisiones. En nuestro caso, nos centramos en mayor medida en la parte de las herramientas olap y en el modelo multidimensional que implementan.  por otro lado el procesamiento textual es un campo m\u00e1s espec\u00edfico, referido s\u00f3lo a textos. El mismo se identifica con variadas t\u00e9cnicas, entre las que se encuentran la miner\u00eda de datos y miner\u00eda de textos (weiss et al., 2004). Estas t\u00e9cnicas, en la mayor\u00eda de los casos, no est\u00e1n ligadas a procesos data warehousing, a pesar de que comparten un objetivo general com\u00fan: la extracci\u00f3n de conocimiento.   en esta tesis se han logrado combinar las utilidades de procesos de miner\u00eda con data warehousing, de la siguiente manera:  primero se realiza el preprocesamiento necesario, para obtener parte el  impl\u00edcito contenido en atributos textuales de bases de datos con el uso del algoritmo apriori. Este preprocesamiento se realiza de forma autom\u00e1tica, con la herramienta text mining tool (mart'{i}nez&#8211;folgoso, 2008) y obtiene como resultado nuevas estructuras de conocimiento correspondientes a los atributos textuales de la base de datos, como son la estructura-ap global y las subestructuras-ap inducidas correspondientes a cada tupla del atributo textual original que se proces\u00f3; estas subestructuras no son m\u00e1s que los posibles valores del atributo-ap. En este atributo-ap ya se tiene la parte de dicha estructura de conocimiento correspondiente a cada tupla del atributo textual original.   contando con dicha informaci\u00f3n, se pasa a definir un nuevo modelo multidimensional que brinde soporte a textos con el uso del atributo-ap obtenido. Se transforma en una dimensi\u00f3n-ap tras haber comprobado que un atributo-ap cumple con las condiciones de una dimensi\u00f3n: tener definidos un dominio y una partici\u00f3n. El nuevo modelo, adem\u00e1s de definir un nuevo tipo de dimensi\u00f3n textual como dimensi\u00f3n-ap, implementa las operaciones olap cl\u00e1sicas para este tipo de dimensiones, de forma tal que se puedan relacionar con las del tipo cl\u00e1sico sin ninguna dificultad.  por \u00faltimo se implementa una herramienta olap, llamada wonder olap server v3.0, en adelante wonder v3.0, que lleva a la pr\u00e1ctica el nuevo modelo. Este sistema se utiliza en el desarrollo de sistemas data warehousing en dos entornos diferentes, uno el de publicaciones cient\u00edficas y otro el entorno m\u00e9dico. Los data warehousing implementados muestran la utilidad del modelo y el buen funcionamiento de wonder. Este sistema es implementado con herramientas y tecnolog\u00edas de software libre para facilitar su implantaci\u00f3n en cualquier entorno. El mismo brinda una interfaz al usuario intuitiva, dise\u00f1ada con asistentes que sirven de gu\u00eda en todos los procesos que se realizan.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Datos acad\u00e9micos de la tesis doctoral \u00ab<strong>Data warehousing con procesamiento de datos textuales<\/strong>\u00ab<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>T\u00edtulo de la tesis:<\/strong>\u00a0 Data warehousing con procesamiento de datos textuales <\/li>\n<li><strong>Autor:<\/strong>\u00a0 Elizabet Tejeda Avila <\/li>\n<li><strong>Universidad:<\/strong>\u00a0 Granada<\/li>\n<li><strong>Fecha de lectura de la tesis:<\/strong>\u00a0 05\/07\/2010<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Direcci\u00f3n y tribunal<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>Director de la tesis<\/strong>\n<ul>\n<li>Mar\u00eda  Amparo Vila Miranda<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li><strong>Tribunal<\/strong>\n<ul>\n<li>Presidente del tribunal: Miguel Delgado calvo-flores <\/li>\n<li>nieves Rodriguez brisaboa (vocal)<\/li>\n<li>Mar\u00eda Jos\u00e9 Aramburu cabo (vocal)<\/li>\n<li>felix Moya aneg\u00f3n (vocal)<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Tesis doctoral de Elizabet Tejeda Avila Este trabajo se enmarca dentro de los temas de data warehousing, olap y procesamiento 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