TY  - BOOK
AU  - Castro Rodríguez, Claudia Milena
AU  - Cabrera Cabrera, Mari Aleyda
AU  -  Timaran Pereira, Ricardo
TI  - MATE-KDD: : Una herramienta genérica para el descubrimiento de reglas de clasificación medianamente acoplada al SGBD POSTGRESQL
U1  - 005.74  
PY  - 2007///
CY  - Pasto
PB  - Universidad de Nariño, 
KW  - Sistema gestor de bases de datos
KW  - Descubrimiento de conocimiento en bases de datos
KW  - Tarea de clasificación
KW  - Funciones definidas por el usuario FDU
N1  - Formato digital e impreso; Tesis - Facultad de Ingeniería, Programa de Ingeniería en Sistemas; Incluye bibliografía p. 216-219
N2  - Las investigaciones en Descubrimiento de Conocimiento en Bases de Datos (DCBD), se centraron inicialmente en definir modelos de descubrimiento de patrones y desarrollar algoritmos para éstos, uno de estos modelos más conocidos es la “Clasificación” y dentro de esta la técnica más manejada es la de “Árboles de Decisión”. Investigaciones posteriores se han focalizado en el problema de integrar DCBD con sistemas de bases de datos, produciendo como resultado el desarrollo de sistemas y herramientas de Descubrimiento de Conocimiento cuyas arquitecturas se pueden clasificar en tres categorías: débilmente, medianamente y fuertemente acopladas con un Sistema de Gestión de Bases de Datos (SGBD). En este artículo se presenta el proceso de implementación de una herramienta para descubrir reglas de Clasificación medianamente acoplada al SGBD PostgreSQL por medio de funciones FDU y la evaluación de su rendimiento
UR  - https://sired.udenar.edu.co/12920/1/70974.pdf
ER  -