{"status":"ok","message-type":"work","message-version":"1.0.0","message":{"institution":[{"name":"Universidad Nacional de La Plata"}],"indexed":{"date-parts":[[2022,4,1]],"date-time":"2022-04-01T00:33:55Z","timestamp":1648773235588},"reference-count":0,"publisher":"Universidad Nacional de La Plata","license":[{"content-version":"unspecified","delay-in-days":0,"URL":"http:\/\/creativecommons.org\/licenses\/by-nc-nd\/4.0\/"}],"content-domain":{"domain":[],"crossmark-restriction":false},"short-container-title":[],"abstract":"<jats:p>En estos \u00faltimos a\u00f1os el constante incremento del volumen de datos generados y almacenados por los sistemas de informaci\u00f3n sumados a su volatilidad y variedad. Este fen\u00f3meno es conocido como Big Data, y ha motivado la necesidad de nuevas t\u00e9cnicas que permitan procesar y obtener informaci\u00f3n \u00fatil de dichos datos en un tiempo razonable; siendo a su vez cada vez m\u00e1s necesario el procesamiento de datos en tiempo real. Esta tesis presenta una propuesta innovadora para la miner\u00eda temporal de datos cuando hay requerimiento de respuesta en tiempo real. El modelo de Sistemas Arm\u00f3nicos Difusos (Fuzzy Harmonic Systems, FHS) se implementa con un algoritmo simple y liviano, y constituye una extensi\u00f3n del modelo de Sistemas Arm\u00f3nicos. Se enfoca en la temporalidad de los eventos y no en las caracter\u00edsticas del evento en s\u00ed, como otras t\u00e9cnicas tradicionales. Permite la detecci\u00f3n y\/o predicci\u00f3n de comportamientos an\u00f3malos o eventos espec\u00edficos cuando \u00e9stos ocurren y no necesariamente post-mortem. El modelo FHS utiliza patrones difusos y reglas de inferencias difusas que le permiten contextualizar las variables y detectar conocimiento impl\u00edcito en las mismas. \u00c9sto le otorga al modelo flexibilidad y robustez suficiente como para tratar problemas donde es necesario interpretar los datos con sentido sem\u00e1ntico. As\u00ed, el modelo de comportamiento es din\u00e1mico y representa complejidades m\u00e1s sutiles. El mecanismo de resonancia de patrones permite ajustar la sensibilidad del modelo realizando un aprendizaje cada vez que \u00e9ste resuena, es decir cuando detecta un caso positivo. Por otra parte, el uso de los filtros del modelo reduce el tiempo de procesamiento y la complejidad computacional de los mismos. \u00c9sto se traduce en una mejora en el tiempo de respuesta y la posibilidad del tratamiento en tiempo real de los datos. Como parte de este trabajo, tambi\u00e9n se presenta el prototipo Kronos M\u00f3vil que implementa el modelo FHS para la predicci\u00f3n del nivel riesgo en tr\u00e1nsito vehicular y peatonal. Este prototipo est\u00e1 codificado en Android, permitiendo evaluar el rendimiento y la eficiencia del modelo propuesto en un entorno real y din\u00e1mico, donde intervienen una gran cantidad de variables de diverso tipo (climatol\u00f3gicas, geogr\u00e1ficas, fisiol\u00f3gicas del usuario, vehiculares, caracter\u00edsticas del desplazamiento, etc.). Los estudios de campo y an\u00e1lisis estad\u00edsticos realizados permiten asegurar que la propuesta no s\u00f3lo es performante sino tambi\u00e9n aplicable de manera satisfactoria para los entornos en que se plantea.<\/jats:p>","DOI":"10.35537\/10915\/67168","type":"dissertation","created":{"date-parts":[[2019,8,5]],"date-time":"2019-08-05T13:03:24Z","timestamp":1565010204000},"approved":{"date-parts":[[2018,5,29]]},"source":"Crossref","is-referenced-by-count":0,"title":["Modelo de sistemas arm\u00f3nicos difusos para la miner\u00eda temporal"],"prefix":"10.35537","author":[{"sequence":"additional","affiliation":[],"role":[{"role":"author","vocabulary":"crossref"}]},{"given":"Walter Valent\u00edn","family":"Bel","sequence":"first","affiliation":[],"role":[{"role":"author","vocabulary":"crossref"}]}],"member":"10308","container-title":[],"original-title":[],"deposited":{"date-parts":[[2019,8,5]],"date-time":"2019-08-05T13:03:24Z","timestamp":1565010204000},"score":1,"degree":["Doctor en Ciencias Inform\u00e1ticas"],"resource":{"primary":{"URL":"http:\/\/hdl.handle.net\/10915\/67168"}},"subtitle":[],"short-title":[],"issued":{"date-parts":[[null]]},"references-count":0,"URL":"https:\/\/doi.org\/10.35537\/10915\/67168","relation":{},"subject":[]}}