Clasificación inteligente de flujos no estacionarios de correos electrónicos: Un enfoque proactivo basado en metas

• Autores: Wenny Hojas Mazo
• Directores de la Tesis: Mailyn Moreno Espino (dir. tes.) , José Vicente Berná Martínez (tut. tes.) , Francisco Maciá Pérez (dir. tes.)
• Lectura: En la Universitat d'Alacant / Universidad de Alicante ( España ) en 2024
• Idioma: español
• Número de páginas: 126
• Tribunal Calificador de la Tesis: Alejandro Rosete Suárez (presid.) , Amed Abel Leiva Mederos (secret.) , Andrés Fuster Guilló (voc.)
• Enlaces
  • Tesis en acceso abierto en: RUA
• Resumen

  • El intercambio de información a través de múltiples canales de comunicación es crucial en instituciones y empresas, generando flujos no estacionarios de datos. Estos flujos se caracterizan por cambios a nivel de rasgos y concepto, y la escasez de instancias etiquetadas para entrenar modelos de aprendizaje automático. Los correos electrónicos ejemplifican estos flujos, donde su triaje (clasificación preliminar) provoca una sobrecarga cognitiva que afecta negativamente la productividad y la capacidad de gestión de los usuarios. Este trabajo propone una solución para clasificar flujos no estacionarios de correos electrónicos, incorporando comportamientos proactivos en la selección de rasgos y la detección de cambios de concepto. Los comportamientos se modelan mediante un lenguaje orientado a metas, trazando estrategias proactivas para manejar los cambios en rasgos y concepto. Se desarrolla un caso de estudio en la Universidad de Alicante, que ejemplifica las dos etapas previas antes de modelar la solución con una orientación a metas. Además, se propone un marco de simulación para evaluar las soluciones en condiciones realistas, identificando parámetros críticos como la latencia y la ofuscación de correos. El estudio experimental valida las estrategias proactivas propuestas para la selección dinámica de rasgos y la detección de cambios de concepto. Se observa que el incremento de un parámetro (beta) mejora la calidad de la clasificación en la estrategia proactiva de selección dinámica de rasgos. La estrategia proactiva de detección de cambios de concepto muestra potencial para la detección de correos spam en escenarios reales con latencia intermedia