Mantenimiento incremental de reglas de asociación y sus extensiones mediante bases de datos activas

Resumen: El desarrollo sin precedentes en las tecnologias de la informacion ha provocado que el volumen de datos existente en los repositorios de todo el mundo haya alcanzado niveles extraordinarios y un ritmo de crecimiento vertiginoso. Esto supone una fuente de riqueza que es necesario comprender y convertir en informacion valiosa. En este sentido, juega un importante rol la extraccion de conocimiento en bases de datos donde la mineria de reglas de asociacion es uno de los metodos para abordar el proceso no trivial de identificacion de patrones en los datos. A partir de las reglas de asociacion se pueden identificar otras representaciones del conocimiento que son semanticamente significativas para el usuario. Una de ellas es la imprecision o incertidumbre que puede acompanar a la informacion mediante el diseno de las reglas de asociacion difusas. Otra son las dependencias aproximadas, las cuales pueden ser vistas como excepciones a reglas que se cuantifican mediante las reglas de asociacion. Independientemente del tipo de conocimiento extraido, su valor es relativo al momento en que se ejecuto el algoritmo. Sin embargo, los datos por naturaleza se encuentran en constante cambio. Este hecho invariablemente conduce a la modificacion del conocimiento previamente extraido, convirtiendolo de esta forma en inexacto y eventualmente, obsoleto. La presente investigacion se centra en desarrollar nuevos metodos para mantener incrementalmente, ante los cambios ocurridos en los datos, las reglas de asociacion, reglas de asociacion difusas y dependencias aproximadas previamente extraidas. En este sentido se tuvieron en cuenta los recursos activos ofrecidos por las bases de datos. Especificamente hemos marcado los siguientes objetivos: - Realizar un estudio del estado del arte en el descubrimiento y mantenimiento de las reglas de asociacion, reglas de asociacion difusas y dependencias aproximadas. - Analizar los vinculos existentes entre el mantenimiento incremental en bases de datos activas y el mantenimiento incremental de las reglas abordadas. - Proponer nuevos algoritmos para el mantenimiento incremental de reglas de asociacion, reglas de asociacion difusas y dependencias aproximadas que integren distintas medidas de interes. - Implementar una herramienta de software para el mantenimiento incremental de reglas en bases de datos activas. Como primera contribucion de la presente memoria se obtuvieron dos propuestas para el mantenimiento incremental de reglas previamente descubiertas, mediante recursos activos de las bases de datos. Una de ellas esta enfocada en el mantenimiento inmediato de las reglas, donde inmediatamente despues de ocurrido el cambio en el dato, se actualiza el conocimiento. La otra se enfoca en el mantenimiento diferido de las reglas, donde se actualiza el conocimiento luego de varias modificaciones ocurridas en los datos. Ambos algoritmos mantienen directamente las medidas mediante un conjunto de partes diferentes. Esto posibilita mantener eficientemente varias medidas de forma simultanea, lo cual es un aspecto favorable ante la gran variedad de metricas existentes. Las propuestas realizadas fueron evaluadas mediante un estudio experimental. Este estudio realiza un analisis del desempeno y la escalabilidad de los algoritmos utilizando diferentes conjuntos de datos de entornos reales. Como segunda contribucion se creo una herramienta para el mantenimiento incremental de reglas mediante bases de datos activas (DRIMS). Esta herramienta escrita en Java es capaz de gestionar los tipos de reglas estudiados mediante una base de reglas, brindando para ello la opcion de crear nuevas reglas a traves de asistentes. Las reglas existentes en la base de reglas pueden ser mantenidas incrementalmente en sistemas reales. DRIMS implementa los algoritmos inmediato y diferido en dos de los sistemas gestores de bases de datos bajo codigo abierto mas utilizados: PostgreSQL y MySQL. Con la investigacion realizada en esta memoria se desarrollaron y evaluaron nuevos algoritmos para el mantenimiento incremental de reglas de asociacion, reglas de asociacion difusas y dependencias aproximadas. Estos algoritmos mostraron buenos resultados en su desempeno y superaron tecnicas convencionales e incrementales para el mantenimiento de reglas previamente descubiertas. La implementacion de ambas propuestas puede ser realizada mediante DRIMS, herramienta que permitira llevar a la practica los resultados teoricos obtenidos y aplicar las propuestas de mantenimiento incremental en bases de datos activas reales.