Uso del sistema de propiedad industrial en Colombia (2018): una aplicación de machine learning
dc.contributor.advisor | Francisco Romero, Manuel | |
dc.contributor.advisor | Gallego Torres, Adriana Patricia | |
dc.contributor.author | Lis Gutiérrez, Jenny Paola; | |
dc.date.accessioned | 2020-04-01T21:28:56Z | |
dc.date.available | 2020-04-01T21:28:56Z | |
dc.date.created | 2019 | |
dc.description | Este artículo tiene como propósito describir y predecir la distribución espacial a nivel departamental en Colombia, del uso del sistema de propiedad intelectual a partir de la información de solicitudes y concesiones de propiedad industrial (signos distintivos y nuevas creaciones) y los registros de derechos de autor en 2018. Para el primer caso se empleó un modelo de aprendizaje no supervisado, analizando la autocorrelación espacial hasta el orden 7, y un modelo de conglomerado jerárquico espacial con el fin de identificar grupos de departamentos con respecto a su comportamiento en la innovación, considerando como proxy los registros y concesiones de los diferentes mecanismos de protección de la propiedad intelectual, por cada 10.000 habitantes. Para el segundo caso, se aplican diversos algoritmos de aprendizaje supervisado (Apartes del texto) | spa |
dc.description.abstract | This article aims to describe and predict spatial distribution at the level Departmental in Colombia, of the use of the intellectual property system from information on applications and concessions of industrial property (signs badges and new creations) and copyright registrations in 2018. To In the first case, an unsupervised learning model was used, analyzing the spatial autocorrelation up to order 7, and a hierarchical conglomerate model space in order to identify groups of departments with respect to their innovation behavior, records as proxy records and concessions of the different property protection mechanisms intellectual, for every 10,000 inhabitants. For the second case, there are several supervised learning algorithms | spa |
dc.description.sponsorship | Fundación Universitaria Los Libertadores | spa |
dc.format | spa | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11371/3061 | |
dc.language.iso | spa | spa |
dc.publisher | Fundación Universitaria Los Libertadores. Sede Bogotá. | spa |
dc.rights.acceso | Abierto (Texto Completo) | spa |
dc.rights.accessrights | info:eu-repo/semantics/openAccess | spa |
dc.subject.lemb | Análisis de varianza | spa |
dc.subject.lemb | Análisis de series de tiempo | |
dc.subject.lemb | Autocorrelación (Estadística) | |
dc.subject.proposal | Propiedad intelectual | spa |
dc.subject.proposal | Derechos de autor | spa |
dc.subject.proposal | Estadística aplicada | spa |
dc.subject.proposal | Análisis de conglomerados | |
dc.subject.proposal | Índice Morán | |
dc.subject.proposal | Autocorrelación espacial | |
dc.subject.proposal | Distribución espacial | |
dc.subject.proposal | Machine learning | |
dc.title | Uso del sistema de propiedad industrial en Colombia (2018): una aplicación de machine learning | spa |
dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | spa |
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