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Altmetrics

Investigadores/as Institucionales

Andion Jimenez, JavierAutor o CoautorDueñas López, Juan CarlosAutor o Coautor

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9 de junio de 2019
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Artículo
Sí

Optimizing Failure Prediction Time Windows Through Genetic Algorithms and Random Forests

Publicado en: IEEE Access. 6 58307-58323 - 2018-01-01 6(), DOI: 10.1109/ACCESS.2018.2874440

Autores:

González, JMN; Jiménez, JA; López, JCD
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Afiliaciones

Univ Politecn Madrid, Dept Ingn Sistemas Telemat, E-28040 Madrid, Spain - Autor o Coautor

Resumen

Failure prediction is a key component of modern autonomic systems. A crucial decision to take when performing it is which observation window to use, this is, to decide the time period in the past that will be taken into account in order to accurately predict. Currently, this decision is a highly manual process, dependent on expert knowledge. To alleviate this problem, we propose the usage of a customized genetic algorithm alongside a machine learning technique, random forests, which optimizes a novel, multiple observation window schemes that allows for more modeling complexity than other schemes present on the literature. We validate it using ten different events extracted from two real, industrial data sets: one from a high performance computing environment and one from a computer network. We show that our algorithm creates models that optimize performance while reducing the observed time automatically with minimal user input required.
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Palabras clave

Artificial neural-networksEvolutionary computationFailure predictionForestryGenetic algorithmGenetic algorithmsIntegrationMachine learningMicrosoft windowsObservation windowParametersPredictive modelsRandom forestsStatisticsSupport vector machinesSvmSystems

Indicios de calidad

Impacto bibliométrico. Análisis de la aportación y canal de difusión

El trabajo ha sido publicado en la revista IEEE Access debido a la progresión y el buen impacto que ha alcanzado en los últimos años, según la agencia WoS (JCR), se ha convertido en una referencia en su campo. En el año de publicación del trabajo, 2018, se encontraba en la posición 23/155, consiguiendo con ello situarse como revista Q1 (Primer Cuartil), en la categoría Computer Science, Information Systems.

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 2026-04-27:

  • Google Scholar: 4
  • WoS: 3
  • Scopus: 3
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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 2026-04-27:

  • 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: 20.
  • 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: 20 (PlumX).

Con una intencionalidad más de divulgación y orientada a audiencias más generales podemos observar otras puntuaciones más globales como:

  • El Score total de Altmetric: 3.

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:

  • El trabajo se ha enviado a una revista cuya política editorial permite la publicación en abierto Open Access.
  • Asignación de un Handle/URN como identificador dentro del Depósito en el Repositorio Institucional: https://oa.upm.es/87187/

Como resultado de la publicación del trabajo en el repositorio institucional, se han obtenido datos estadísticos de uso que reflejan su impacto. En términos de difusión, podemos afirmar que, hasta la fecha

  • Visualizaciones: 146
  • Descargas: 90
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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 (NAVARRO GONZALEZ, JOSE MANUEL) y Último Autor (DUEÑAS LOPEZ, JUAN CARLOS).

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Reconocimientos ligados al ítem

The work of J. M. Navarro was supported by the Ministerio de Educacion, Cultura y Deporte of Spain, under Grant FPU 14/03209.
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