  Usually, decision tree induction algorithms are limited to work with non
relational data. Given a record, they do not take into account other objects
attributes even though they can provide valuable information for the learning
task. In this paper we present GGQ-ID3, a multi-relational decision tree
learning algorithm that uses Generalized Graph Queries (GGQ) as predicates in
the decision nodes. GGQs allow to express complex patterns (including cycles)
and they can be refined step-by-step. Also, they can evaluate structures (not
only single records) and perform Regular Pattern Matching. GGQ are built
dynamically (pattern mining) during the GGQ-ID3 tree construction process. We
will show how to use GGQ-ID3 to perform multi-relational machine learning
keeping complexity under control. Finally, some real examples of automatically
obtained classification trees and semantic patterns are shown.
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  Normalmente, los algoritmos de inducci\'on de \'arboles de decisi\'on
trabajan con datos no relacionales. Dado un registro, no tienen en cuenta los
atributos de otros objetos a pesar de que \'estos pueden proporcionar
informaci\'on \'util para la tarea de aprendizaje. En este art\'iculo
presentamos GGQ-ID3, un algoritmo de aprendizaje de \'arboles de decisiones
multi-relacional que utiliza Generalized Graph Queries (GGQ) como predicados en
los nodos de decisi\'on. Los GGQs permiten expresar patrones complejos
(incluyendo ciclos) y pueden ser refinados paso a paso. Adem\'as, pueden
evaluar estructuras (no solo registros) y llevar a cabo Regular Pattern
Matching. En GGQ-ID3, los GGQ son construidos din\'amicamente (pattern mining)
durante el proceso de construcci\'on del \'arbol. Adem\'as, se muestran algunos
ejemplos reales de \'arboles de clasificaci\'on multi-relacionales y patrones
sem\'anticos obtenidos autom\'aticamente.
