Grafos conceptuales aplicados al análisis de Big Data

Mas García, Borja (2016). Grafos conceptuales aplicados al análisis de Big Data. Proyecto Fin de Carrera / Trabajo Fin de Grado, E.T.S. de Ingenieros Informáticos (UPM), Madrid, España.

Description

Title: Grafos conceptuales aplicados al análisis de Big Data
Author/s:
  • Mas García, Borja
Contributor/s:
  • García Martín, Julio
Item Type: Final Project
Degree: Grado en Matemáticas e Informática
Date: June 2016
Subjects:
Faculty: E.T.S. de Ingenieros Informáticos (UPM)
Department: Lenguajes y Sistemas Informáticos e Ingeniería del Software
Creative Commons Licenses: Recognition - No derivative works - Non commercial

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Abstract

La motivación para desarrollar este trabajo viene dada por la dificultad actual para ser capaces de analizar grandes volúmenes de datos, en gran parte debido a la complejidad inherente a este tipo de conjuntos de datos. Actualmente hay muy pocas soluciones para este apartado, o al menos hay muchas más soluciones por descubrir, algunas de las cuales podrán ser mucho más óptimas que las actuales. Para tratar de buscar una solución a esta complejidad de análisis, vamos a utilizar los grafos conceptuales para representar el conocimiento adquirido sobre un dominio y tratar de utilizarlo para el análisis de Big Data. La idea del proyecto se basa en estudiar los grafos conceptuales, a modo de buscar una aplicación práctica en el análisis de Big data que resulte más óptima que las soluciones ya descubiertas. Por tanto, expondremos ejemplos de cómo se solucionan los problemas inherentes al Big Data actualmente y porqué los grafos conceptuales pueden constituir un nuevo modo de análisis mucho más óptimo. Para ello crearemos un prototipo basándonos en las funcionalidades que nos ofrece la API de Java, Notio, una API que se utiliza para la construcción de herramientas y sistemas de gráficos conceptuales.

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Item ID: 43045
DC Identifier: http://oa.upm.es/43045/
OAI Identifier: oai:oa.upm.es:43045
Deposited by: Biblioteca Facultad de Informatica
Deposited on: 29 Jul 2016 07:50
Last Modified: 27 Oct 2016 08:05
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