Integración de modelos de agrupamiento y reglas de asociación obtenidos de múltiples fuentes de datos

Resumen. Una alternativa posible para descubrir conocimiento sobre bases de datos distribuidas, usando tecnicas de Mineria de Datos, es rehusar los modelos de mineria de datos locales obtenidos en cada base de datos e integrarlos para obtener patrones globales. Este proceso debe realizarse sin acceder a los datos directamente. Este trabajo se centra en la propuesta de dos metodos para la integracion de modelos de Mineria de Datos: Modelos de Reglas de Asociacion y Agrupamiento, especificamente para reglas de asociacion obtenidas usando soporte y confianza como medidas de calidad y agrupamientos basados en centroides. Estos modelos fueron obtenidos al analizar multiples conjuntos de datos homogeneos. El estudio experimental muestra que se obtuvieron modelos globales de calidad en un tiempo razonable cuando se aumentan la cantidad de patrones locales a integrar. Palabras clave. Integracion, modelos de mineria de datos, reglas de asociacion, agrupamiento, Patrones.