Show simple item record

dc.contributor.advisorInza Cano, Iñaki ORCID
dc.contributor.advisorHernández González, Jerónimo ORCID
dc.contributor.authorMerino Bermejo, Ibon
dc.date.accessioned2018-10-10T10:17:43Z
dc.date.available2018-10-10T10:17:43Z
dc.date.issued2018-09-25
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10810/29043
dc.description.abstractEl objetivo principal de este trabajo final de master consiste en la identificación de alojamientos turísticos fraudulentos a partir de datos extraídos de webs de alojamiento turístico. Se trata de un problema de clasificación semisupervisada o, más concretamente, aprendizaje a partir de datos positivos y no etiquetados. Además de un modelo capaz de detectar el fraude fiscal, también es necesario un método de evaluación del modelo fiable para este tipo de clasificación particular.es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/es/*
dc.subjectinteligencia artificiales_ES
dc.subjectmachine learninges_ES
dc.subjectclasificación semisupervisadaes_ES
dc.subjectwebs de alojamiento turísticoes_ES
dc.subjectfraude fiscales_ES
dc.titleDetección de fraude fiscal en alquiler de pisos turísticos mediante técnicas de clasificación positive-unlabeledes_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesises_ES
dc.rights.holderAtribución-NoComercial-CompartirIgual 3.0 Españaes_ES


Files in this item

Thumbnail
Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

Atribución-NoComercial-CompartirIgual 3.0 España
Except where otherwise noted, this item's license is described as Atribución-NoComercial-CompartirIgual 3.0 España