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Investigadores/as Institucionales

Ferri, CAutor o CoautorHernández-Orallo, JAutor o CoautorRamírez-Quintana, MjAutor o Coautor

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31 de octubre de 2024
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Artículo
No

Using negotiable features for prescription problems

Publicado en: COMPUTING. 91 (2): 135-168 - 2011-01-01 91(2), DOI: 10.1007/s00607-010-0129-5

Autores:

Bella Sanjuán, Antonio; Ferri Ramírez, César; Hernández Orallo, José; Ramírez Quintana, María José
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Afiliaciones

Univ Politecn Valencia, DSIC ELP - Autor o Coautor

Resumen

Data mining is usually concerned on the construction of accurate models from data, which are usually applied to well-defined problems that can be clearly isolated and formulated independently from other problems. Although much computational effort is devoted for their training and statistical evaluation, model deployment can also represent a scientific problem, when several data mining models have to be used together, constraints appear on their application, or they have to be included in decision processes based on different rules, equations and constraints. In this paper we address the problem of combining several data mining models for objects and individuals in a common scenario, where not only we can affect decisions as the result of a change in one or more data mining models, but we have to solve several optimisation problems, such as choosing one or more inputs to get the best overall result, or readjusting probabilities after a failure. We illustrate the point in the area of customer relationship management (CRM), where we deal with the general problem of prescription between products and customers. We introduce the concept of negotiable feature, which leads to an extended taxonomy of CRM problems of greater complexity, since each new negotiable feature implies a new degree of freedom. In this context, we introduce several new problems and techniques, such as data mining model inversion (by ranging on the inputs or by changing classification problems into regression problems by function inversion), expected profit estimation and curves, global optimisation through a Monte Carlo method, and several negotiation strategies in order to solve this maximisation problem.
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Palabras clave

CrmData miningEstimationFunction inversion problemGlobal optimisationGlobal optimizationMonte carloMonte carlo methodMonte carlo methodsNegotiable featuresNegotiationOptimizationPerformanceProbabilityProbability estimationProfit maximisationProfitabilityPublic relationsRankingSelectionSimulation

Indicios de calidad

Impacto bibliométrico. Análisis de la aportación y canal de difusión

El trabajo ha sido publicado en la revista COMPUTING debido a la progresión y el buen impacto que ha alcanzado en los últimos años, según la agencia Scopus (SJR), se ha convertido en una referencia en su campo. En el año de publicación del trabajo, 2011, se encontraba en la posición , consiguiendo con ello situarse como revista Q1 (Primer Cuartil), en la categoría Computational Theory and Mathematics. Destacable, igualmente, el hecho de que la Revista está posicionada por encima del Percentil 90.

Independientemente del impacto esperado determinado por el canal de difusión, es importante destacar el impacto real observado de la propia aportación.

Según las diferentes agencias de indexación, el número de citas acumuladas por esta publicación hasta la fecha 2026-04-02:

  • WoS: 5
  • Scopus: 7
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Impacto y visibilidad social

Desde la dimensión de Influencia o adopción social, y tomando como base las métricas asociadas a las menciones e interacciones proporcionadas por agencias especializadas en el cálculo de las denominadas “Métricas Alternativas o Sociales”, podemos destacar a fecha 2026-04-02:

  • El uso, desde el ámbito académico evidenciado por el indicador de la agencia Altmetric referido como agregaciones realizadas por el gestor bibliográfico personal Mendeley, nos da un total de: 14.
  • La utilización de esta aportación en marcadores, bifurcaciones de código, añadidos a listas de favoritos para una lectura recurrente, así como visualizaciones generales, indica que alguien está usando la publicación como base de su trabajo actual. Esto puede ser un indicador destacado de futuras citas más formales y académicas. Tal afirmación es avalada por el resultado del indicador “Capture” que arroja un total de: 14 (PlumX).

Es fundamental presentar evidencias que respalden la plena alineación con los principios y directrices institucionales en torno a la Ciencia Abierta y la Conservación y Difusión del Patrimonio Intelectual. Un claro ejemplo de ello es:

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Análisis de liderazgo de los autores institucionales

Existe un liderazgo significativo ya que algunos de los autores pertenecientes a la institución aparecen como primer o último firmante, se puede apreciar en el detalle: Primer Autor (Bella, A) y Último Autor (Ramírez Quintana, María José).

el autor responsable de establecer las labores de correspondencia ha sido Bella, A.

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Reconocimientos ligados al ítem

EU; Spanish MEC/MICINN [TIN 2007-68093-C02]; Spanish project [CSD2007-00022]; GVA project [PROMETEO/2008/051]
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