Memoria audiovisual para optar al Título Profesional de Periodista / En medio del desierto se levanta la ciudad de Calama. Junto a ella, la mina de cobre a cielo abierto más grande del mundo genera millones de dólares y toneladas de desechos. EL Relave es la historia de dos mujeres que trabajan en esta mina. Una narración paralela de dos vidas distintas, pero marcadas por las desigualdades sociales y de género que fragmentan al gran mineral, en donde el cobre promete, pero no siempre paga

Ingeniero Civil de Minas / El objetivo de esta memoria es proponer y evaluar distintas formas de operar equipos LHD tele-asistidos para extraer el agua/barro en minería de caving. Los eventos de agua/barro son definidos como una mezcla de material de granulometría fina con agua, que tiene un potencial para escurrir repentinamente de puntos de extracción u otra excavación subterránea. Estos eventos pueden presentarse como una amenaza a la seguridad en minas subterráneas, por lo que se prohíbe la extracción de sectores que presenten esta condición con LHD manuales (Samosir, et al, 2008). La forma de operar será llamada modelo operacional o estrategia de extracción de agua/barro y es definido por las siguientes reglas operacionales que serán evaluadas en un nivel de producción: razón de mezcla en el pique de traspaso, número de turnos de estabilización y chequeo, número de equipos LHD tele-asistidos disponibles y velocidad de extracción mínima, máxima diaria y promedio mensual. El modelo operacional es evaluado en simulaciones de eventos discretos, para un sector representativo de 3 calles (41, 43 y 45) de la Fase II de la mina Diablo Regimiento y los periodos de simulación corresponden a un mes (30 días). Los resultados del modelo operacional corresponden al tonelaje mensual extraído, la uniformidad y la velocidad de extracción promedio para los puntos en estado seco, limitado y agua/barro. La comparación del modelo de simulación con la realidad se realizó en base a las horas de trabajo por pala en un turno. Se utilizó la base de datos de extracción de octubre 2013 con extracción manual y el resultado fue de 5 horas con un error del 2% al predecir el tonelaje extraído del mes. Se selecciona este mes debido a que se extraen 81.377 toneladas, valor más cercano al promedio de extracción del sector evaluado que corresponden a 92.460 toneladas. En una etapa posterior se realizó la comprobación del modelo donde se muestra que es capaz de predecir con un error de un 5 ± 6% el tonelaje real extraído para meses futuros con la extracción de equipos LHD manuales. Las herramientas de planificación actuales presentan un error de un 22 ± 4% para los periodos simulados. En base a este resultado se concluye que la simulación presenta un error cuatro veces menor que el sistema de planificación actual. En una última etapa se realizó la evaluación de las estrategias de extracción de agua/barro con equipos LHD tele-asistidos. La principal ventaja de las estrategias propuestas son la posibilidad de recuperar reservas de agua/barro con velocidades de extracción promedio que van de 0,10 a 0,29 [t/m2-día]. Por otro lado, en base a un estudio de los eventos de agua/barro de mina Esmeralda, se determinó que la extracción por sobre un 50% de uniformidad disminuye el riesgo de un evento de agua/barro, los resultados del estudio muestran que con 2 LHD tele-asistidos ésta se encuentra en el rango de [48-78%]. Por lo tanto, se minimiza la ocurrencia de un evento de agua/barro. Finalmente se concluye que el resultado más importante del estudio es una guía de planificación que permite escoger aquel modelo que minimice el riesgo de eventos de agua/barro y entregue los mejores resultados de acuerdo al tonelaje de mineral extraído. Las principales recomendaciones de este estudio son: Colectar información de eventos de agua/barro para poder construir una matriz de riesgo de producir uno y ser implementada en la simulación. Implementar la simulación como herramienta de planificación que permita tener una mejor estimación de la producción que se puede alcanzar. / 03/04/2022

Ingeniero Civil de Minas / El objetivo principal de este trabajo es sentar las bases de la planificación de un plan de producción para la minería de Block Caving con unidad de explotación de macrobloques, en un horizonte de largo plazo, maximizando el valor actual neto según restricciones de riesgo en la disminución de producción. Mediante el análisis de datos históricos se evidencia que en la operación de la mina suceden eventos que producen una disminución en la producción a corto y largo plazo, lo que afecta el éxito del plan de producción. Esta probabilidad de éxito corresponde al riesgo producido por la variabilidad entre el tonelaje planificado y el tonelaje obtenido. Esta metodología de planificación permite incluir el riesgo basándose en la teoría de selección de portafolio aplicada en el rubro de las finanzas. Para cuantificar este riesgo se consideran dos componentes principales. Una componente individual asociada a la operación unitaria de un macrobloque, en función de sus condiciones operacionales, características productivas y parámetros típicos del diseño del nivel de producción. Y una componente grupal asociada a la operación en conjunto de macrobloques dictadas por el diseño del nivel de transporte. El caso de estudio corresponde a una mina M1 con un método de explotación de Block Caving que entrega la siguiente información: Plan de producción: permite obtener las reservas consideradas por la mina M1 , la planificación anual, y el área abierta por macrobloque. Simulación de variabilidad productiva de macrobloques: asocia al plan de producción una variabilidad en el tonelaje, producto de las condiciones y filosofía operacional, la cual permite cuantificar la componente individual del riesgo. Diseño de malla del nivel de transporte: diseño que al ser dividido en módulos de componentes interconectados en serie, en paralelo o mixto, asocia una variabilidad en el tonelaje debido a la operación de un set de macrobloques, para cuantificar la componente global de riesgo. De los resultados se obtienen seis set de planes de producción (riesgo, retorno), que conforman la frontera eficiente para el caso de estudio. Estos puntos indican que a mayor riesgo, el retorno es decreciente. El set que maximiza el VAN, asociado al mayor riesgo, corresponde al plan de producción de la mina M1 . Siendo posible identificar que existen set similares en VAN, con disminuciones considerables en riesgo, que permitirian una inversión más informada.

Tesis para optar al Grado de Magíster en Comunicación Política / La siguiente investigación analiza el conflicto entre Minera Los Pelambres y las comunidades de la Provincia del Choapa, en la región de Coquimbo, desde una perspectiva de Ecología Política siguiendo los planteamientos de Joan Martínez Alier, quien propone la existencia de tres corrientes fundamentales en el ecologismo: el conservacionismo, el evangelio de la ecoeficiencia y el ecologismo de los pobres. En esta tesis esta visión es complementada con ideas vinculadas a los lenguajes de valoración, la comunicación política y la preocupación por la palabra, con el objetivo de entender al ecologismo tanto como una herramienta para mejorar las condiciones ambientales de una comunidad como un dispositivo más de colonización territorial. Asimismo se propone una historización del ecologismo en Chile que supone un importante insumo para contextualizar la lucha de las comunidades del Valle del Choapa. Además, a partir de diferentes fuentes de información, se reconstruye la larga y compleja historia de los veinte años del conflicto, lo que permite reflexionar en torno a las diversas estrategias políticocomunicacionales tanto de los dirigentes comunitarios como de la Minera. Finalmente, esta investigación pretende ser un aporte a los diferentes procesos de defensa territorial, por medio de la información profunda y el análisis exhaustivo de la historia y las estrategias desplegadas en uno de los conflictos ambientales más paradigmáticos del Chile de la posdictadura.

El objetivo del presente trabajo es poder determinar mediante el análisis fundamental (proyección de flujos de efectivo traídos al valor presente, mediante un factor de descuento) si el precio de la acción listada en la Bolsa de Valores de Lima (BVL), de la Compañía Minera Cerro Verde S.A.A, se encuentra correctamente valuada o asignada. Como se verá más adelante, diversos analistas del sector (ver cuadro 1) recomiendan vender la acción, bajo el supuesto de que el precio estaría sobrevaluado. Esta recomendación podría presionar el precio de la acción a la baja, si la oferta llegara a superar la demanda. Es por ello, que se considera relevante la valuación propia de su acción con el fin de determinar debidamente la decisión correcta.Para ello, se trabajará el metodo de Flujos descontados, especificamente la valuación a través de flujo de caja libre.

El treball desenvolupat en aquesta tesi presenta un profund estudi i proveïx solucions innovadores en el camp dels sistemes recomanadors. Els mètodes que usen aquests sistemes per a realitzar les recomanacions, mètodes com el Filtrat Basat en Continguts (FBC), el Filtrat Col·laboratiu (FC) i el Filtrat Basat en Coneixement (FBC), requereixen informació dels usuaris per a predir les preferències per certs productes. Aquesta informació pot ser demogràfica (Gènere, edat, adreça, etc), o avaluacions donades sobre algun producte que van comprar en el passat o informació sobre els seus interessos. Existeixen dues formes d'obtenir aquesta informació: els usuaris ofereixen explícitament aquesta informació o el sistema pot adquirir la informació implícita disponible en les transaccions o historial de recerca dels usuaris. Per exemple, el sistema recomanador de pel·lícules MovieLens (http://movielens.umn.edu/login) demana als usuaris que avaluïn almenys 15 pel·lícules dintre d'una escala de * a * * * * * (horrible, ...., ha de ser vista). El sistema genera recomanacions sobre la base d'aquestes avaluacions. Quan els usuaris no estan registrat en el sistema i aquest no té informació d'ells, alguns sistemes realitzen les recomanacions tenint en compte l'historial de navegació. Amazon.com (http://www.amazon.com) realitza les recomanacions tenint en compte les recerques que un usuari a fet o recomana el producte més venut. No obstant això, aquests sistemes pateixen de certa falta d'informació. Aquest problema és generalment resolt amb l'adquisició d'informació addicional, se li pregunta als usuaris sobre els seus interessos o es cerca aquesta informació en fonts addicionals. La solució proposada en aquesta tesi és buscar aquesta informació en diverses fonts, específicament aquelles que contenen informació implícita sobre les preferències dels usuaris. Aquestes fonts poden ser estructurades com les bases de dades amb informació de compres o poden ser no estructurades com les pàgines web on els usuaris deixen la seva opinió sobre algun producte que van comprar o posseïxen.Nosaltres trobem tres problemes fonamentals per a aconseguir aquest objectiu: 1 . La identificació de fonts amb informació idònia per als sistemes recomanadors.2 . La definició de criteris que permetin la comparança i selecció de les fonts més idònies. 3 . La recuperació d'informació de fonts no estructurades. En aquest sentit, en la tesi proposada s'ha desenvolupat: 1 . Una metodologia que permet la identificació i selecció de les fonts més idònies. Criteris basats en les característiques de les fonts i una mesura de confiança han estat utilitzats per a resoldre el problema de la identificació i selecció de les fonts. 2 . Un mecanisme per a recuperar la informació no estructurada dels usuaris disponible en la web. Tècniques de Text Mining i ontologies s'han utilitzat per a extreure informació i estructurar-la apropiadament perquè la utilitzin els recomanadors. Les contribucions del treball desenvolupat en aquesta tesi doctoral són: 1. Definició d'un conjunt de característiques per a classificar fonts rellevants per als sistemes recomanadors2. Desenvolupament d'una mesura de rellevància de les fonts calculada sobre la base de les característiques definides3. Aplicació d'una mesura de confiança per a obtenir les fonts més fiables. La confiança es definida des de la perspectiva de millora de la recomanació, una font fiable és aquella que permet millorar les recomanacions. 4. Desenvolupament d'un algorisme per a seleccionar, des d'un conjunt de fonts possibles, les més rellevants i fiable utilitzant les mitjanes esmentades en els punts previs. 5. Definició d'una ontologia per a estructurar la informació sobre les preferències dels usuaris que estan disponibles en Internet. 6. Creació d'un procés de mapatge que extreu automàticament informació de les preferències dels usuaris disponibles en la web i posa aquesta informació dintre de l'ontologia. Aquestes contribucions permeten aconseguir dos objectius importants: 1 . Millorament de les recomanacions usant fonts d'informació alternatives que sigui rellevants i fiables.2 . Obtenir informació implícita dels usuaris disponible en Internet. / The work developed in this thesis presents an in-depth study and provides innovative solutions in the field of recommender systems. The methods used by these systems to carry out recommendations, such as Content-Based Filtering (CBF), Collaborative Filtering (CF) and Knowledge-Based Filtering (KBF), require information from users to predict preferences for certain products. This may be demographic information (genre, age and address), evaluations given to certain products in the past or information about their interests. There are two ways of obtaining this information: users offer it explicitly or the system can retrieve the implicit information available in the purchase and search history. For example, the movie recommender system MovieLens (http://movielens.umn.edu/login) asks users to rate at least 15 movies on a scale of * to * * * * * (awful, ... , must be seen). The system generates recommendations based on these evaluations. When users are not registered into the site and it has no information about them, recommender systems make recommendations according to the site search history. Amazon.com (http://www.amazon.com) make recommendations according to the site search history or recommend the best selling products. Nevertheless, these systems suffer from a certain lack of information. This problem is generally solved with the acquisition of additional information; users are asked about their interests or that information is searched for in additional available sources. The solution proposed in this thesis is to look for that information in various sources, specifically those that contain implicit information about user preferences. These sources can be structured like databases with purchasing information or they can be unstructured sources like review pages where users write their experiences and opinions about a product they buy or possess.We have found three fundamental problems to achieve this objective: 1. The identification of sources with suitable information for recommender systems.2. The definition of criteria that allows the comparison and selection of the most suitable sources.3. Retrieving the information from unstructured sources.In this sense, the proposed thesis has developed:1. A methodology that allows the identification and selection of the most suitable sources. Criteria based on the characteristics of sources and a trust measure have been used to solve the problem of identifying and selecting sources.2. A mechanism to retrieve unstructured information from users available on the Web. Text mining techniques and ontologies have been used to extract information and structure it appropriately for use by the recommenders.The contributions of the work developed in this doctoral thesis are:1. Definition of a set of characteristics to classify relevant sources of information for recommender systems.2. Development of a measure of relevance of sources according to characteristics defined in previous point.3. Application of a trust measure to obtain the most reliable sources. Confidence is measured from the perspective of improving the recommendation; a reliable source is one that leads to improved recommendations.4. Development of an algorithm to select, from a set of possible sources, the most relevant and reliable ones according to measures defined in previous points.5. Definition of an ontology to structure information about user preferences that are available on the Internet.6. The creation of a mapping process that automatically extracts information about user preferences available on the web and put in the ontology.These contributions allow us the achievement of two important objectives:1. Improving recommendations using alternative sources of information that are relevant and trustworthy.2. Obtaining implicit information about user available on the Internet.

L'anàlisi de l'activitat dels estudiants en els fòrums de discussió online implica un problema de modelització altament depenent del context, el qual pot ser plantejat des d'aproximacions tant teòriques com empíriques. Quan aquest problema és abordat des de l'àmbit de la mineria de dades, l'enfocament més comunament adoptat és el de la classificació no supervisada (o clustering), donant lloc, d'aquesta manera, a un escenari de clustering en el qual el nombre real de clústers és a priori desconegut. Per tant, aquesta aproximació revela una qüestió subjacent, la qual no és sinó un dels problemes més coneguts del paradigma del clustering: l'estimació del nombre de clústers, habitualment seleccionat per l'usuari concorde a algun tipus de criteri subjectiu que pot comportar fàcilment l'aparició de biaixos indesitjats en els models obtinguts. Amb l'objectiu d'evitar qualsevol intervenció de l'usuari en l'etapa de clustering, dos nous criteris d'unió entre clústers són proposats en la present tesi, els quals, al seu torn, permeten la implementació d'un nou algorisme de clustering jeràrquic aglomeratiu lliure de paràmetres. Un complet conjunt d'experiments indica que el nou algorisme de clustering és capaç de proporcionar solucions de clustering òptimes enfront d'una gran varietat d'escenaris de clustering, sent capaç de bregar amb diferents classes de dades, així com de millorar el rendiment ofert pels algorismes de clustering més àmpliament emprats en la pràctica. Finalment, una estratègia d'anàlisi de dues etapes basada en el paradigma del clustering subespaial és proposada a fi d'abordar adequadament el problema de la modelització de la participació dels estudiants en les discussions asíncrones. Combinada amb el nou algorisme clustering, l'estratègia proposada demostra ser capaç de limitar la intervenció subjectiva de l'usuari a les etapes d'interpretació del procés d'anàlisi i de donar lloc a una completa modelització de l'activitat duta a terme pels estudiants en els fòrums de discussió online. / El análisis de la actividad de los estudiantes en los foros de discusión online acarrea un problema de modelización altamente dependiente del contexto, el cual puede ser planteado desde aproximaciones tanto teóricas como empíricas. Cuando este problema es abordado desde el ámbito de la minería de datos, el enfoque más comúnmente adoptado es el de la clasificación no supervisada (o clustering), dando lugar, de este modo, a un escenario de clustering en el que el número real de clusters es a priori desconocido. Por tanto, esta aproximación revela una cuestión subyacente, la cual no es sino uno de los problemas más conocidos del paradigma del clustering: la estimación del número de clusters, habitualmente seleccionado por el usuario acorde a algún tipo de criterio subjetivo que puede conllevar fácilmente la aparición de sesgos indeseados en los modelos obtenidos. Con el objetivo de evitar cualquier intervención del usuario en la etapa de clustering, dos nuevos criterios de unión entre clusters son propuestos en la presente tesis, los cuales, a su vez, permiten la implementación de un nuevo algoritmo de clustering jerárquico aglomerativo libre de parámetros. Un completo conjunto de experimentos indica que el nuevo algoritmo de clustering es capaz de proporcionar soluciones de clustering óptimas frente a una gran variedad de escenarios de clustering, siendo capaz de lidiar con diferentes clases de datos, así como de mejorar el rendimiento ofrecido por los algoritmos de clustering más ampliamente utilizados en la práctica. Finalmente, una estrategia de análisis de dos etapas basada en el paradigma del clustering subespacial es propuesta a fin de abordar adecuadamente el problema de la modelización de la participación de los estudiantes en las discusiones asíncronas. Combinada con el nuevo algoritmo clustering, la estrategia propuesta demuestra ser capaz de limitar la intervención subjetiva del usuario a las etapas de interpretación del proceso de análisis y de dar lugar a una completa modelización de la actividad llevada a cabo por los estudiantes en los foros de discusión online. / The analysis of learners' activity in online discussion forums leads to a highly context-dependent modelling problem, which can be posed from both theoretical and empirical approaches. When this problem is tackled from the data mining field, a clustering-based perspective is usually adopted, thus giving rise to a clustering scenario where the real number of clusters is a priori unknown. Hence, this approach reveals an underlying problem, which is one of the best-known issues of the clustering paradigm: the estimation of the number of clusters, habitually selected by user according to some kind of subjective criterion that may easily lead to the appearance of undesired biases in the obtained models. With the aim of avoiding any user intervention in the cluster analysis stage, two new cluster merging criteria are proposed in the present thesis, which allow to implement a novel parameter-free agglomerative hierarchical algorithm. A complete set of experiments indicate that the new clustering algorithm is able to provide optimal clustering solutions in the face of a great variety of clustering scenarios, both having the ability to deal with different kinds of data and outperforming clustering algorithms most widely used in practice. Finally, a two-stage analysis strategy based on the subspace clustering paradigm is proposed to properly tackle the issue of modelling learners' participation in the asynchronous discussions. In combination with the new clustering algorithm, the proposed strategy proves to be able to limit user's subjective intervention to the interpretation stages of the analysis process and to lead to a complete modelling of the activity performed by learners in online discussion forums.

Ingeniero Civil de Minas / La principal función de la planificación de corto plazo es definir el programa de producción que sustente el presupuesto de operación de una mina a nivel trimestral o anual. Este programa debe ser factible de ejecutar bajo las condiciones actuales de operación, de modo que el costo de operación del periodo planificado se cumpla con la menor desviación posible. En la minería de Panel Caving este plan de producción se basa en la secuencia de hundimiento, capacidades de acarreo y estados operacionales definidos por el plan de mediano plazo. Es así como la planificación de corto plazo debe hacerse cargo de una serie de desviaciones constitutivas del plan que sustenta la vida de la mina tales como retrasos en preparaciones mineras, disponibilidad física de infraestructura de producción, reparación de áreas productivas, entre otros. El objetivo de esta memoria de título es diseñar una metodología que permita incorporar minerales marginales y remanentes al evaluar el cierre de los puntos de extracción, de manera de alcanzar las metas productivas establecidas en los planes de largo plazo. Esta memoria se basa en la metodología de estimación de recursos remanentes diseñada e implementada en la División El Teniente de Codelco Chile. La metodología consiste en estimar los recursos remanentes en una columna de extracción a partir de las muestras extraídas en el punto de extracción y el modelo de reservas, de manera de realizar una interpolación lineal entre ambas leyes, el segundo paso consiste en incorporar los recursos marginales o de sobre extracción en los planes de corto plazo sensibilizando la ley de cierre de puntos a diferentes criterios de corte marginal. Esta metodología se aplica a la mina Esmeralda de la División El Teniente obteniéndose una estimación de recursos disponibles adicionales al programa de producción del año. A partir de estos recursos el plan de producción se construye integrando los recursos re estimados, haciendo frente a los siguientes problemas operacionales: Menor área disponible por atrasos en la incorporación, colapsos en nivel de producción, fallas en infraestructura de manejo de materiales, etc. De no incorporar estos recursos remanentes la oferta de cobre fino para el año se habría visto disminuida, afectando el cumplimiento del programa de producción. Se concluye que esta metodología es factible desde el punto de vista técnico económico de ser utilizada para estimar recursos marginales a incorporar en los programas de corto plazo con el objetivo de hacer frente a eventos operacionales no considerados en los planes de producción de largo plazo. Se recomienda incorporar una tasa menor a 15% del plan de producción como recursos marginales remanentes, para evitar fuertes desviaciones en la ley.

La empresa ABC CARBÓN SAC, es una empresa creada con el fin de cumplir las necesidades de su principal cliente, la cementera más grande del Perú. Este trabajo se centrar en la unidad Condorcocha, unidad a la cual ABC vende el carbón mineral. La cementera utiliza carbón mineral como combustible para lograr producir Clinker en sus hornos y después de varios procesos tener un producto de alta calidad. Sin embargo, para cumplir con una calcinación óptima se debe llegar a 1450 °C de temperatura, es necesario disponer de un carbón homogéneo que cumpla con las características físicas y químicas necesarias. En el presente trabajo, abordaremos la manera de cómo mejorar la calidad del envío del carbón a partir de la implementación de una planta de acopio, con la cual se reducirá el principal problema, la variabilidad. Problema que genera descuentos en el precio de venta, lo cual perjudica de manera significativa a la empresa. A través de la implementación de la planta la empresa realizará la mezcla del material, el mismo que se entregará en un estado homogéneo, con lo cual se entregará material dentro de las especificaciones, evitando así incurrir en descuentos y por el contrario generar premios por la entrega de un material que cumpla con las especificaciones establecidas por el cliente. / CARBÓN ABC Company SAC., is a company created to meet the needs of its main customer, the largest cement Peru. In this paper we focus on Condorcocha unit, unit to which ABC sells coal. The cement used coal as fuel to achieve in their kilns Clinker production and after several processes have a high-quality product. However, to meet a coming optimum calcinations temperature to 1450 degrees, it is necessary to have a homogeneous Carbon that meets the required physical and chemical characteristics. In this work we address how to improve the quality of the coal shipping from implementing a storage plant, with which will reduce the problem of variability. Problem generating discounts on the retail price which significantly harms the company. Through implementation of the plant the company will mix the material, the same to be delivered in a homogeneous state, which material will be delivered within specifications avoiding incurring discounts and instead generate awards for delivery of a material that meets the specifications set by the client / Tesis

Aquesta tesi està dedicada al disseny d'algorismes de mineria de dades per fluxos de dades que evolucionen en el temps i per l'extracció d'arbres freqüents tancats. Primer ens ocupem de cadascuna d'aquestes tasques per separat i, a continuació, ens ocupem d'elles conjuntament, desenvolupant mètodes de classificació de fluxos de dades que contenen elements que són arbres. En el model de flux de dades, les dades arriben a gran velocitat, i els algorismes que els han de processar tenen limitacions estrictes de temps i espai. En la primera part d'aquesta tesi proposem i mostrem un marc per desenvolupar algorismes que aprenen de forma adaptativa dels fluxos de dades que canvien en el temps. Els nostres mètodes es basen en l'ús de mòduls detectors de canvi i estimadors en els llocs correctes. Proposem ADWIN, un algorisme de finestra lliscant adaptativa, per la detecció de canvi i manteniment d'estadístiques actualitzades, i proposem utilitzar-lo com a caixa negra substituint els comptadors en algorismes inicialment no dissenyats per a dades que varien en el temps. Com ADWIN té garanties teòriques de funcionament, això obre la possibilitat d'ampliar aquestes garanties als algorismes d'aprenentatge i de mineria de dades que l'usin. Provem la nostre metodologia amb diversos mètodes d'aprenentatge com el Naïve Bayes, partició, arbres de decisió i conjunt de classificadors. Construïm un marc experimental per fer mineria amb fluxos de dades que varien en el temps, basat en el programari MOA, similar al programari WEKA, de manera que sigui fàcil pels investigadors de realitzar-hi proves experimentals. Els arbres són grafs acíclics connectats i són estudiats com vincles en molts casos. En la segona part d'aquesta tesi, descrivim un estudi formal dels arbres des del punt de vista de mineria de dades basada en tancats. A més, presentem algorismes eficients per fer tests de subarbres i per fer mineria d'arbres freqüents tancats ordenats i no ordenats. S'inclou una anàlisi de l'extracció de regles d'associació de confiança plena dels conjunts d'arbres tancats, on hem trobat un fenomen interessant: les regles que la seva contrapart proposicional és no trivial, són sempre certes en els arbres a causa de la seva peculiar combinatòria. I finalment, usant aquests resultats en fluxos de dades evolutius i la mineria d'arbres tancats freqüents, hem presentat algorismes d'alt rendiment per fer mineria d'arbres freqüents tancats de manera adaptativa en fluxos de dades que evolucionen en el temps. Introduïm una metodologia general per identificar patrons tancats en un flux de dades, utilitzant la Teoria de Reticles de Galois. Usant aquesta metodologia, desenvolupem un algorisme incremental, un basat en finestra lliscant, i finalment un que troba arbres freqüents tancats de manera adaptativa en fluxos de dades. Finalment usem aquests mètodes per a desenvolupar mètodes de classificació per a fluxos de dades d'arbres. / This thesis is devoted to the design of data mining algorithms for evolving data streams and for the extraction of closed frequent trees. First, we deal with each of these tasks separately, and then we deal with them together, developing classification methods for data streams containing items that are trees. In the data stream model, data arrive at high speed, and the algorithms that must process them have very strict constraints of space and time. In the first part of this thesis we propose and illustrate a framework for developing algorithms that can adaptively learn from data streams that change over time. Our methods are based on using change detectors and estimator modules at the right places. We propose an adaptive sliding window algorithm ADWIN for detecting change and keeping updated statistics from a data stream, and use it as a black-box in place or counters or accumulators in algorithms initially not designed for drifting data. Since ADWIN has rigorous performance guarantees, this opens the possibility of extending such guarantees to learning and mining algorithms. We test our methodology with several learning methods as Naïve Bayes, clustering, decision trees and ensemble methods. We build an experimental framework for data stream mining with concept drift, based on the MOA framework, similar to WEKA, so that it will be easy for researchers to run experimental data stream benchmarks. Trees are connected acyclic graphs and they are studied as link-based structures in many cases. In the second part of this thesis, we describe a rather formal study of trees from the point of view of closure-based mining. Moreover, we present efficient algorithms for subtree testing and for mining ordered and unordered frequent closed trees. We include an analysis of the extraction of association rules of full confidence out of the closed sets of trees, and we have found there an interesting phenomenon: rules whose propositional counterpart is nontrivial are, however, always implicitly true in trees due to the peculiar combinatorics of the structures. And finally, using these results on evolving data streams mining and closed frequent tree mining, we present high performance algorithms for mining closed unlabeled rooted trees adaptively from data streams that change over time. We introduce a general methodology to identify closed patterns in a data stream, using Galois Lattice Theory. Using this methodology, we then develop an incremental one, a sliding-window based one, and finally one that mines closed trees adaptively from data streams. We use these methods to develop classification methods for tree data streams.