Adquisición de relaciones entre atributos en bases de datos relacionales
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La tesis se encuadra en la moderna area
de investigacion conocida
como Descubrimiento de
Conocimiento en Base de Datos,
El objetivo
es la definicion de distintos tipos de relaciones,
asociaciones y dependencias
entre atributos en
bases de datos relacionales, asi
como el estudio de
tecnicas adecuadas para la
adquisicion de estos
tipos de conocimiento,
prestando especial
atencion
a los aspectos
relativos a la interpretacion
y seleccion
de las teorias obtenidas.
Se ha introducido el uso
de informacion imprecisa
para resolver algunos de estos problemas. Se han
propuesto nuevos cardinales
de conjuntos difusos,
basados en la idea de que la
propiedad aditiva no
es imprescindible.
Tambien se han propuesto
nuevas medidas de
entropia y equipotencia de los
mismos, basadas en una
nueva axiomatica que
tambien se aporta en la memoria.
Se ha propuesto
un conjunto de propiedades a
verificar por
cualquier metodo de evaluacion
de sentencias
cuantificadas,
se han estudiado los
metodos existentes
desde el punto de vista de
dichas propiedades,
y se han propuesto
nuevos metodos
basados en los cardinales
que hemos aportado,
que verifican
dichas propiedades.
Asimismo se han
utilizado los conceptos
de etiqueta y los
nuevos metodos de evaluacion de
sentencias para la extraccion
de reglas de asociacion
en presencia de datos
con alta granularidad.
Tambien se han aportado
nuevas medidas de
importancia y utilidad de
las reglas de asociacion
basada en la introduccion de los conceptos
de Factor de Certeza de una
regla de asociacion y Regla
de Asociacion Muy Fuerte.
Por ultimo, se han propuesto
nuevas medidas
de importancia para
Dependencias Aproximadas en
bases de datos
relacionales,
convirtiendo el
problema de extraccion
de dependencias aproximadas
en un problema
de extraccion
de reglas de
asociacion.
Se introduce el concepto
de soporte de una
dependencia aproximada
y emdidas p