RT Journal Article
T1 Modelado y simulación de robos y hurtos basados en redes SOM, TDIDT y Bayesianas. un caso de estudio
T1 Modeling and simulation of robberies and thefts based on SOM, TDIDT andBayesian networks. a case study
A1 Flores, Lorena E.
A1 Mariño, Sonia I.
A1 Martins, Sebastián
AB Se presenta la integración de tecnologías de minería de datos y GIS, orientadas a lageneración de conocimiento para identificar y caracterizar clusters de robos y hurtos en una ciudadArgentina en el primer semestre de 2017. Se adaptó la metodología CRISP-DM, y se aplicó unconjunto de técnicas de minería de datos (SOM, TDIDT y redes Bayesianas) para identificar ycomprender los patrones delictivos. además, se vincularon los patrones descubiertos con latecnología gIS para comprender las zonas calientes de mayor ocurrencia de estos delitos. lafinalidad es proponer innovadoras modalidades para apoyar procesos de decisión basados en TI
AB The integration of data mining and GIS technologies is presented, in order to generateknowledge to identify and characterize theft and robbery clusters in an Argentine city in the first halfof 2017. the CRISP-DM methodology was adapted, and applied to a set of data mining techniques(SOM, TDIDT and Bayesian networks) to identify and understand criminal patterns. In addition, the patterns discovered were linked with gIS technology to understand the hot zones with thehighest occurrence of these crimes. the purpose of the paper is present innovative modalities tosupport IT-based decision processes
PB United Academic Journals
YR 2019
FD 2019
LK http://hdl.handle.net/10272/17186
UL http://hdl.handle.net/10272/17186
LA spa
DS Repositorio Institucional de la Universidad de Huelva
RD 30 may 2026