Magíster en Ciencias, Mención Computación / Ingeniero Civil Matemático / Las bases de datos de grafos son un modelo que ha ganado terreno en los últimos años, dada la necesidad de modelar situaciones complejas en donde el modelo relacional no es suficiente. En este trabajo introducimos el tema haciendo una revisión del estado del arte de las bases de datos de grafos, explicando algunas de sus aplicaciones reales, definiendo algunos de los diferentes modelos teóricos y analizando las implementaciones más importantes que existen en la realidad. De nuestro análisis concluimos que la gran falencia en el tema es la ausencia de un lenguaje de consulta formal, con una sintaxis y semántica clara, y que tenga un buen equilibrio entre expresividad y complejidad. Nuestra propuesta para solucionar este problema es utilizar Converse-PDL como lenguaje de consulta de bases de datos de grafos, definiéndolo formalmente, y demostrando que su complejidad teórica es óptima. Además, mostramos que la expresividad de este lenguaje es suficiente para una gran cantidad de aplicaciones. Una vez definido nuestro lenguaje, procedemos a diseñar una implementación eficiente, definiendo los algoritmos y las estructuras de datos necesarias, cuidando de cumplir todas las restricciones que están presentes en nuestro modelo computacional. Luego, procedemos a realizar la implementación en sí, describiendo en detalle las representaciones internas de los distintos elementos, respaldando con resultados experimentales las decisiones tomadas. Además, explicamos las distintas mejoras y optimizaciones que realizamos, con el fin de obtener la mayor eficiencia posible. Una vez terminada la implementación, procedemos a explicar todos los archivos programados y la interfaz de usuario implementada, con el fin de facilitar los futuros desarrollos. Con el fin de validar nuestra implementación, procedemos a diseñar un experimento para evaluar cuantitativamente el desempeño de nuestra implementación. El experimento diseñado se ejecuta en nuestra implementación, así como en otras tres implementaciones existentes, escogiendo los proyectos más competitivos, para así realizar una comparación objetiva. Finalizamos nuestro trabajo con las conclusiones obtenidas a partir de los experimentos, destacando los aspectos más importantes de nuestra implementación, y exponiendo algunas ideas a desarrollar en el futuro.

No autorizado por el autor para ser publicada a texto completo / Los Sistemas de Información tradicionales generan muchas incertidumbres al minuto de realizar búsquedas en un ambiente de negocio. Esto es producto que la principal características de dicha información es que la componen documentos que poseen un diccionario de palabras pequeño, acotado al negocio y de un tamaño reducido, que apunta a entregar una información específica. En esta tesis abordamos el diseño y desarrollo de un buscador que utiliza las variables relevantes del negocio para pesar los documentos que recupera. Con este proyecto se logró obtener un Sistema de Recuperación de la Información que valoriza los documentos por las variables de las reglas de negocio y por variables del usuario del Sistema, diseñado en un sistema parametrizable, permitiendo la adaptación a distintos negocios y distintos tipos de documentos. Las pruebas de usuario comprueban que el buscador posee un rendimiento similar a otros al momento de recuperar documentos relevantes, pero utilizando variables del documento propios del negocio. Este logro es fundamental, ya que no sólo sabemos que los resultados poseen contenidos relevantes para el usuario, sino que también poseen una relevancia en las operaciones que la empresa realiza.

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Autor no autoriza el acceso a texto completo de su documento hasta el 14/4/2021. / Ingeniero Civil Industrial / El sector bancario en Chile presenta un gran dinamismo y es de por sí un mercado extremadamente competitivo. Es por ello que las empresas se ven obligadas a innovar constantemente para lograr una mayor rentabilidad y una mayor presencia de mercado. Lo anterior se logra a través de variadas formas, una de ellas, y que es la estudiada en este proyecto, es el aumento en el número de ventas o colocaciones de los distintos productos que ofrece un banco, en específico Banco Falabella. Usualmente para innovar en cómo vender mayores cantidades, se recurre a una de las herramientas más potentes que se presentan en la actualidad: la tecnología. De este modo, un proyecto tecnológico que ayude a mejorar las ventas de manera sistemática, generalmente representa una buena oportunidad de inversión. Teniendo esto en cuenta e invirtiendo montos de CLP$30.000.000, se pueden generar ganancias y un valor actual neto esperado que supera los CLP$49.000.000 en un período de 5 años plazo con una tasa de retorno interna del 31%, como es el caso del proyecto diseñado y evaluado en el presente informe. Dicho proyecto se basa, fundamentalmente, en la realización de un Data Mart con miras a aumentar la contactabilidad y la calidad de los datos de contacto para aumentar las ventas por concepto de marketing directo a través de los distintos canales de venta que tiene Banco Falabella, así como también los distintos medios de contacto a través de los cuales se contacta con el cliente, como es el caso del email y el teléfono. Mejorando estas dos variables, se puede traducir en un aumento notable en el número de ventas, lo que representa, en el corto plazo, un aumento en las colocaciones del producto más rentable del negocio bancario: el crédito de consumo. Con el desarrollo de lo anterior, Banco Falabella gana en presencia de mercado y lleva a cumplir uno de los objetivos estratégicos principales de toda empresa: crecer en rentabilidad y aumentar las ventas a nivel global.

Doctor en Ciencias, Mención Computación / En el contexto de la administración de datos para redes sociales, esta tesis aborda sus necesidades de manipulación de datos proponiendo un modelo de datos basado en un conjunto exhaustivo de casos de uso tomados del dominio de las redes sociales (SN, del inglés social networks ), y en el trabajo teórico existente sobre modelos de datos, bases de datos, y lenguajes de consulta. Un modelo para la administración de datos de redes sociales debe permitir compartir los datos de redes sociales, así como su reutilización e integración, con apoyo para esquemas flexibles y metadatos apropiados para datos con estructura de grafos. El lenguaje de consulta deseado debe proveer la expresividad adecuada bajo límites factibles de complejidad, siendo además accesible y atractivo para los usuarios. Un requisito encontrado frecuentemente en los casos de uso de SN es la necesidad de reestructurar una red, por ejemplo creando nuevos nodos a partir de grupos existentes, o a partir de valores de atributos. Los lenguajes de consulta tradicionales que son capaces de crear valores u objetos suelen tener la capacidad de expresar todas las consultas computables, por lo tanto la evaluación de las consultas se vuelve computacionalmente costosa. Para abordar estos requisitos se introduce un modelo de datos (SNDM), y un lenguaje de consulta (SNQL). La estructura de de datos utilizada es semiestructurada y está basada en un modelo de triples. SNQL se ha diseñado siguiendo las líneas de lenguajes de consulta ampliamente conocidos, usando como punto de partida una versión de Datalog con una extensión que facilita el cómputo de nuevos valores e identificadores de acuerdo a los requisitos de la manipulación de SN. Dicha extensión se basa en las "second-order tuple-generating dependencies", originalmente propuestas en el contexto de intercambio de datos para capturar la composición de asignaciones entre esquemas. El lenguaje así definido resuelve, con una complejidad computacional eficiente, los requisitos de los casos de uso típicos del análisis de redes sociales. En efecto, su poder expresivo abarca todas las operaciones de SN relevantes, y su evaluación permanece en NLOGSPACE. Se muestra que las características de este lenguaje satisfacen estas metas demostrando sus propiedades formales y con implementaciones prototípicas del modelo, así como con traducciones desde y hacia a otros modelos.

Webinar que presenta la base O’Reilly como una plataforma de aprendizaje sobre tecnología, negocios y comunicación. Durante el evento aprendimos a identificar las principales funcionalidades para la búsqueda y descubrimiento de contenido en la colección de O'Reilly. Además, se realizaron ejemplos de búsqueda para los tópicos de tecnología y comunicación. También se revisaron los recursos (libros y videos) relativos a certificaciones profesionales en tecnología y gestión de proyectos. Finalmente, se destacaron los libros en tendencia de lanzamiento temprano (Early Releases) disponibles en la plataforma.

El webinar se desarrolló el 22 de abril a la 1:00 pm con la participación de Eduardo Maradiegue Vargas, gerente general de Latcomperu quien nos apoyó en el desarrollo del evento además de la interacción con el recurso iniciando con la presentación de la ventana inicial y donde empieza el análisis, además realiza una descripción y demostración de las funcionalidades de Economatica como los datos generales de las empresas, reportes financieros, fondo de índices que tiene el activo, screening, optimización de carteras. Finalmente, el ponente invitado absolvió las consultas de los participantes.

Webinar enfocado en capacitar a toda la comunidad académica universitaria en el uso de los recursos de la editorial Wolters Kluwer. Aprenderá como acceder a las base de datos Ovid, se revisará la plataforma de libros electrónicos en inglés, español y revistas, asimismo, se aplicarán estrategias de búsqueda para acceder al texto completo de los recursos Ovid.

Tesis para optar al grado de Magíster en Ciencias de la Ingeniería, Mención Eléctrica / Memoria para optar al título de Ingeniero Civil Eléctrico / En esta tesis, se propone un nuevo modelo de clasificación secuencial para objetos astronómicos basado en el modelo de red neuronal convolucional recurrente (RCNN) que utiliza secuencias de imágenes como entradas. Este enfoque evita el cálculo de curvas de luz o imágenes de diferencia. Esta es la primera vez que se usan secuencias de imágenes directamente para la clasificación de objetos variables en astronomía. Otra contribución de este trabajo es el proceso de simulación de imagen. Se simularon secuencias de imágenes sintéticas que toman en cuenta las condiciones instrumentales y de observación, obteniendo una serie de películas de ruido variable, realistas, muestreadas de manera irregular para cada objeto astronómico. El conjunto de datos simulado se utiliza para entrenar el clasificador RCNN. Este enfoque permite generar conjuntos de datos para entrenar y probar el modelo RCNN para diferentes estudios astronómicos y telescopios. Además, el uso de un conjunto de datos simulado es más rápido y más adaptable a diferentes surveys y tareas de clasificación. El objetivo es crear un conjunto de datos simulado cuya distribución sea lo suficientemente cercana al conjunto de datos real, de modo que un ajuste fino sobre el modelo propuesto pueda hacer coincidir las distribuciones y resolver el problema de adaptación del dominio entre el conjunto de datos simulado y el conjunto de datos real. Para probar el clasificador RCNN entrenado con el conjunto de datos sintéticos, se utilizaron datos reales de High Cadence Transient Survey (HiTS), obteniendo un recall promedio del 85% en 5 clases, mejorado a 94% después de realizar un ajuste fino de 1000 iteraciones con 10 muestras reales por clase. Los resultados del modelo RCNN propuesto se compararon con los de un clasificador de bosque aleatorio o random forest de curvas de luz. El RCNN propuesto con ajuste fino tiene un rendimiento similar en el conjunto de datos HiTS en comparación con el clasificador de bosque aleatorio de curva de luz, entrenado en un conjunto de entrenamiento aumentado con 100 copias de 10 muestras reales por clase. El enfoque RCNN presenta varias ventajas en un escenario de clasificación de streaming de alertas astronómicas, como una reducción del preprocesamiento de datos, una evaluación más rápida y una mejora más sencilla del rendimiento utilizando unas pocas muestras de datos reales. Los resultados obtenidos fomentan el uso del método propuesto para los sistemas astronomical alert brokers que procesarán streamings de alertas generados por nuevos telescopios, como el Large Synoptic Survey Telescope (LSST). Se proponen ideas para un clasificador multibanda y un mejor simulador de imágenes en función de las dificultades encontradas en este trabajo.

La videoconferencia “Passport Euromonitor: midiendo el impacto del covid-19 en los mercados globales” fue organizada por el Sistema de Bibliotecas, y contó con la participación de docentes y estudiantes de los diversos programas académicos. La expositora Fanny Contreras (Business Development Account Executive - Euromonitor) mostró las principales funcionalidades y contenidos de Passport Euromonitor. Además, dio a conocer importantes herramientas como el “Search Dashboards” que permite consultar información visual e interactiva, y el módulo Covid-19 que nos muestra el impacto del Covid-19 en las industrias, consumidores y sectores económicos.