Resumen

En la informática móvil, los modelos de aprendizaje automático para el procesamiento del lenguaje natural (NLP, por sus siglas en inglés) se han convertido en una de las áreas de enfoque más atractivas en la investigación. Las reglas de asociación entre atributos son patrones de conocimiento comunes, que a menudo pueden proporcionar información potencial y útil como los intereses de los usuarios móviles. De hecho, casi cada atributo está asociado con una jerarquía del dominio. Dada una relación R y cualquier corte en la jerarquía para cada atributo a, existe otra relación áspera R', donde a. Este artículo establecerá la conexión entre las dependencias funcionales en R y R', propondrá el método para extraer reductos en R', y demostrará la implementación del método propuesto en una aplicación en la minería de datos de reglas de asociación. El método para adquirir reglas de asociación consta de los siguientes tres pasos: (1) traducir textos naturales en relaciones, mediante NLP; (2) traducir relaciones en

• Materias:Internet de las cosas Dispositivos móviles Ransomware Ingeniería de Telecomunicación Servidores en la nube
• Subjects:Internet of things Mobile devices Ransomware Telecommunication engineering Cloud Servers
• Palabras claves:Informática móvil; Modelos de aprendizaje automático; Procesamiento del lenguaje natural; Reglas de asociación; Análisis de atributos; Minería de datos
• Keywords:Mobile computing; Machine learning models; Natural language processing; Association rules; Attributes analysis; Data mining