Una ontología para representar el modelo multidimensional y las asociaciones entre sus elementos

Abstract

La extracción de conocimiento de bases de datos es un área cuyo interés crece cada día por parte de la comunidad científica. Uno de los elementos que todavía dificulta poder comprender los modelos de una manera más completa ya ce en el hecho de que es complicado para las computadoras representar un dominio de conocimiento de la manera en la que se relacionan los objetos en la vida real. Se propone un mecanismo para representar de manera integrada la estructura de un cubo de datos, el conocimiento del dominio y las relaciones entre sus elementos que pueda ser interpretado tanto por usuarios humanos como tecnológicos. Lo anterior se realiza valorando su aplicación a la inteligencia de negocios. Se abordan los conceptos fundamentales de almacenes de datos, haciendo énfasis en el modelo multidimensional y su estructura. Se describen las reglas de asociación como resultado del proceso de minería de datos y se explica el problema que representa su extracción y la redundancia. Se introducen elementos de conocimiento previo para analizar su efecto en la redundancia de las reglas de asociación y definir la forma en que se representa este. Se definen una ontología “core” y puntos de extensión para construir modelos de dominio a partir de información disponible en cubos de datos.

Keywords

• ontología; almacén de datos; minería de reglas de asociación; reglas de asociación;