Auxílio à pesquisa 10/07879-0 - Inteligência artificial, Mineração de dados - BV FAPESP
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Exploração de regras de associação via agrupamento

Processo: 10/07879-0
Modalidade de apoio:Auxílio à Pesquisa - Regular
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
Pesquisador responsável:Veronica Oliveira de Carvalho
Beneficiário:Veronica Oliveira de Carvalho
Instituição Sede: Instituto de Geociências e Ciências Exatas (IGCE). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Rio Claro. Rio Claro , SP, Brasil
Pesquisadores associados:Solange Oliveira Rezende
Assunto(s):Inteligência artificial  Mineração de dados  Agrupamento de dados  Computação em cluster 
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Agrupamento | exploração de regras | Mineração de Dados | Pós-processamento | Regras de Associação | Inteligência Artificial

Resumo

Dentre as técnicas de mineração de dados encontra-se a associação, a qual identifica todos os relacionamentos intrínsecos contidas no conjunto de dados. Entretanto, essa característica, vantajosa por um lado, faz com que um grande número de padrões seja gerado. Assim, o pós-processamento das regras descobertas se torna um importante tópico, uma vez que há a necessidade de se validar as regras. Para tanto, diversas abordagens tem sido utilizadas, dentre elas a de agrupamento. O agrupamento quando aplicado no pós-processamento visa gerar grupos de regras a fim de facilitar a exploração do conhecimento obtido. Entretanto, outra maneira de facilitar a exploração é evitando a geração de um número muito grande de regras utilizando agrupamento na etapa de pré-processamento. Nessa abordagem os dados são inicialmente agrupados e a partir de cada grupo a extração de regras de associação é realizada. Diante do apresentado, os objetivos deste projeto são: (i) explorar o uso de agrupamento como meio de pós-processar regras de associação; (ii) explorar a obtenção de regras de associação via agrupamento no pré-processamento; (iii) comparar (i) e (ii) a fim de identificar qual das duas abordagens apresenta os melhores resultados referente à exploração de regras de associação. Assim, espera-se com este projeto verificar se a técnica de agrupamento apóia a exploração de conjuntos de regras e, em caso afirmativo, identificar: (i) quais algoritmos/medidas de agrupamento produzem os melhores resultados; (ii) qual a etapa, pré e/ou pós-processamento, mais adequada para que o agrupamento seja utilizado. Dessa maneira, este projeto contribuirá com a área de mineração de dados possibilitando aos pesquisadores um melhor entendimento da técnica de agrupamento quando utilizada na exploração de regras de associação. (AU)

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Publicações científicas
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
DE CARVALHO, VERONICA OLIVEIRA; DOS SANTOS, FABIANO FERNANDES; REZENDE, SOLANGE OLIVEIRA; ZHANG, R; CORDEIRO, J; LI, X; ZHANG, Z; ZHANG, J. POST-PROCESSING ASSOCIATION RULES WITH CLUSTERING AND OBJECTIVE MEASURES. ICEIS 2011: PROCEEDINGS OF THE 13TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON ENTERPRISE INFORMATION SYSTEMS, VOL 1, v. N/A, p. 10-pg., . (10/07879-0)
DE CARVALHO, VERONICA OLIVEIRA; DOS SANTOS, FABIANO FERNANDES; REZENDE, SOLANGE OLIVEIRA; DE PADUA, RENAN; ZHANG, R; ZHANG, J; ZHANG, Z; FILIPE, J; CORDEIRO, J. PAR-COM: A New Methodology for Post-processing Association Rules. ENTERPRISE INFORMATION SYSTEMS, ICEIS 2011, v. 102, p. 15-pg., . (10/07879-0)

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