Sistema multiagente para la extracción de conocimiento en Bases de Datos

Abstract

El Entorno para el Análisis del Conocimiento de la Universidad de Waikato (Weka) es una herramienta destinada a la aplicación de la Minería de Datos. Esta brinda la opción de aplicar varios algoritmos de clasificación a un determinado problema, sin embargo, carece de la realización de un análisis automático de la comparación de los resultados. Además, los datos deben encontrarse en el formato Attribute-Relation File Format (ARFF), lo cual dificulta la aplicación de sus algoritmos a bases de datos en otros formatos. El continuo avance de la Inteligencia Artificial ha posibilitado el surgimiento de los sistemas multiagentes, los cuales, integrados con la Minería de Datos, pueden ser beneficiosos para el perfeccionamiento de los resultados en ambas esferas. Esta investigación persigue como objetivo desarrollar un sistema multiagente para determinar el mejor algoritmo de los ofrecidos por Weka, mediante el cálculo de un conjunto de métricas para analizar los algoritmos de clasificación y agrupamiento. Dentro de sus funciones cuenta con un proceso de transformación de bases de datos de PostgreSQL a archivos ARFF. El sistema propuesto fue objeto de pruebas con diversas bases de datos, se obtuvieron los resultados esperados, tanto en rendimiento como en nivel de cumplimiento de los requisitos trazados, lo cual demuestra el cumplimiento de los objetivos iniciales.