Three-Step method to tightly integrate data mining tasks into a relational database system

dc.contributor.authorTimarán-Pereira, Ricardo
dc.date.accessioned2014-03-28T16:10:35Z
dc.date.available2014-03-28T16:10:35Z
dc.date.issued2014-03-28
dc.description.abstractIn this paper, a result of the research project that aimed to define new algebraic operators and new SQL primitives for knowledge discovery in a tightly coupled architecture with a Relational Database Management System (RDBMS) is presented. In order to facilitate the tight coupling and to support the data mining tasks into the RDBMS engine, the three-step approach is proposed. In the first step, the relational algebra is extended with new algebraic operators to facilitate more expensive computationally processes of data mining tasks. In the next step and with the aim that the SQL language is relationally complete, these operators are defined as new primitives in the SELECT clause. In the last step, these primitives are unified into new SQL operator that runs a specific data mining task. Applying this method, new algebraic operators, new SQL primitives and new SQL operators for association and classification tasks were defined and were implemented into the PostgreSQL DBMS engine, giving it the capacity to discover association and classification rules efficiently.spa
dc.description.abstractEn este artículo se presenta uno de los resultados del proyecto de investigación cuyo objetivo fue definir nuevosoperadores algebraicos y nuevas primitivas SQL para el Descubrimiento de Conocimiento en una arquitecturafuertemente acoplada con un Sistema Gestor de Bases de Datos Relacional (SGBDR). Se propone el método trespasoscon el fin de facilitar el acoplamiento fuerte y soportar tareas de minería de datos al interior del motor de unSGBDR. En el primer paso, se extiende el álgebra relacional con nuevos operadores algebraicos que faciliten losprocesos computacionales más costosos de las tareas de minería de datos. En el siguiente paso y con el fin de queel lenguaje SQL sea relacionalmente completo, estos operadores son definidos como nuevas primitivas SQL en lacláusula SELECT. En el último paso, estas primitivas son unificadas en un nuevo operador SQL que ejecuta unatarea específica de minería de datos. Aplicando este método, se definieron nuevos operadores algebraicos, nuevasprimitivas y operadores SQL para las tareas de Asociación y Clasificación y fueron implementados al interiordel motor del SGBD PostgreSQL, dotándolo de la capacidad para descubrir reglas de asociación y clasificacióneficientemente.spa
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10893/7165
dc.language.isoengspa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.subjectMétodo Tres-pasosspa
dc.subjectAcoplamiento Fuertespa
dc.subjectTareas de Minería de Datosspa
dc.subjectGestor de Base de Datos Relacionalspa
dc.titleThree-Step method to tightly integrate data mining tasks into a relational database systemspa
dc.title.alternativeMétodo Tres-Pasos para integrar fuertemente tareas de minería de datos en un sistema de base de datos relacionalspa
dc.typeArtículo de revistaspa
dspace.entity.typePublication
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