Modelo Híbrido Predictivo y de Recomendaciones con Técnicas de Minería de Datos e Inteligencia Artificial

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Programación Matemática y Software
Universidad Autónoma del Estado de Morelos
Dr.Marco Antonio Cruz Chávez
2007-3283
Volumen 9, Número 3 /Octubre de 2017
Periodo Octubre-Enero 2018
Artículo de Investigación
18-24
Computación
Octubre del 2017
Cuatrimestral

René Cruz Guerrero*, Ma. De los Ángeles Alonso Lavernia, Anilú Franco Árcega

Universidad Autónoma del Estado de Hidalgo, Carretera Pachuca-Tulancingo, Km 4.5, Mineral de la Reforma, Hidalgo, México, CP. 42186.

Instituto Tecnológico Superior del Oriente del Estado de Hidalgo. Carretera Apan-Tepeapulco Km 3.5, Colonia Las Peñitas, Apan Hidalgo, C.P. 43900.

Recibido: 30 de junio del 2017  Aceptado: 31 de agosto del 2017 Publicado en línea: 15 de diciembre del 2017

Resumen. El presente trabajo propone un modelo híbrido predictivo capaz de utilizar datos y conocimiento para brindar los resultados, enriqueciéndolo, en el caso que así lo requiera, con recomendaciones que faciliten la toma de decisiones. Se utilizaron técnicas de Inteligencia Artificial para representar en un esquema ontológico el conocimiento obtenido al aplicar reglas de asociación.

Palabras clave:Modelos  predictivos,  Minería de Datos,  Sistemas  Basados  en Conocimiento, Ontologías, Reglas de Asociación.

Abstract.The present work proposes a hybrid predictive model capable of using data and knowledge to provide the results, enriching it, in the case that requires it, with recommendations that facilitate decision making. Artificial Intelligence techniques are used to represent in an ontological schema the knowledge obtained by applying rules of association.

Keywords: Predictive Models, Data Mining, Knowledge Based Systems, Ontologies, Association Rules.