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http://hdl.handle.net/10201/44308
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Título: | Algoritmos de clasificación y redes neuronales en la observación automatizada de registros |
Otros títulos: | Classification algorithms and neural networks
in automated observation records Algoritmos de classificação e redes neurais em registros de observação automatizados |
Fecha de publicación: | 2015 |
Editorial: | Murcia: Servicio de Publicaciones de la Universidad de Murcia |
ISSN: | 1989-5879 1578-8423 |
Palabras clave: | Minería de datos Redes neuronales artificiales Data mining Artificial neural networks Mineração de dados Redes neurais artificiais |
Resumen: | El objetivo del presente estudio es analizar los datos obtenidos a
través de una plataforma on-line, mediante diferentes técnicas de clasificación
y aprendizaje orientadas al descubrimiento del conocimiento. Se aplican
técnicas de minería de datos para obtener relaciones de fiabilidad que
informen del interés de los usuarios por cumplimentar de manera rigurosa
el cuestionario on-line atendiendo al modo de realizar el mismo. Aunque
existen técnicas que nos permiten observar el comportamiento de los usuarios
mientras realizan el cuestionario, en este caso se emplean Redes Neuronales
Artificiales para predecir el comportamiento de aquellos, atendiendo
a variables obtenidas al realizar el cuestionario. La muestra consta de 1.636
participantes de diferentes zonas geográficas y rangos de edad, obtenida al
contestar de manera anónima o identificada al cuestionario Inventario Psicológico
para el Seguimiento de Talentos Deportivos (IPSETA). Los resultados
obtenidos mediante las diferentes técnicas de análisis informan que el
género femenino pre#ere realizar el registro en la plataforma para cumplimentar
el cuestionario, alcanzando un alto porcentaje de fiabilidad (70%). +e aim of this study is to analyse a set of data got through an on-line platform, using some ranking and knowledge oriented discovery rules techniques. Data mining techniques are applied to obtain a reliable relationship which can show the interest of the users in order to #ll rigorously the on-line questionnaire attending to the way they do. Although there are programming techniques which allows us to observe the behaviour of users while #lling the survey, current work uses arti#cial neural networks to predict their behaviour, based on variables obtained from the own survey. +e sample is made up of 1,636 participants from di;erent geographical areas and age ranges, obtained anonymously by answering the IPSETA questionnaire which is used for a psychological monitoring of sport talents. +e results obtained using the analysis techniques show that females prefer to register on the platform to #ll the survey, getting a high reliability (70%). O objetivo deste estudo é analisar um conjunto de dados através de uma plataforma on-line utilizando diferentes técnicas ou regras de descoberta de conhecimento orientado. Técnicas de mineração de dados são aplicados para obter uma relação de con#ança é relatado o interesse dos usuários de forma confiável para o preenchimento do questionário online modo de endereçamento de fazer o mesmo. Embora existam técnicas de programação que nos permite observar o comportamento dos usuários durante a realização da pesquisa, graças às novas ferramentas podem prever o comportamento do mesmo, com base em variáveis obtidas através da realização de questionário. A amostra foi composta por 1.636 participantes de diferentes áreas geográficas e faixas etárias obtidas anonimamente responder o questionário e identificar formas IPSETA Os resultados obtidos pelas diferentes técnicas é relatado que o sexo feminino que você preferir registrar na plataforma para o questionário |
Autor/es principal/es: | González Ruiz, Sergio Luis Gómez-Gallego, I. Pastrana Brincones, José Luis Hernández-Mendo, Antonio |
Forma parte de: | Cuadernos de psicología del deporte, vol. 15, Núm. 1 (2015) |
URI: | http://hdl.handle.net/10201/44308 |
Tipo de documento: | info:eu-repo/semantics/article |
Número páginas / Extensión: | 10 |
Derechos: | info:eu-repo/semantics/openAccess |
Aparece en las colecciones: | Vol.15, nº 1 (2015) |
Ficheros en este ítem:
Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
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