Estudo e Desenvolvimento de Métodos de Acesso Métrico Utilizando Agrupamento Semântico de Dados

• Processo: 13/21378-1
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Doutorado
• Data de Início da vigência: 01 de março de 2014
• Data de Término da vigência: 31 de julho de 2018
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
• Pesquisador responsável: Agma Juci Machado Traina
• Beneficiário: Jessica Andressa de Souza
• Instituição Sede: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
• Bolsa(s) vinculada(s): 15/24602-5 - Impulsionar a aplicabilidade de métodos de acesso métrico, BE.EP.DR
• Assunto(s): Banco de dados Mineração de dados
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Detecção de Agrupamentos | Métodos de Acesso Métricos | Mineração de Dados | Banco de Dados

Resumo

O aumento expressivo tanto da quantidade quanto da variedade de dados disponíveis para análise tem alavancado a necessidade do desenvolvimento de metodologias que permitam o entendimento, o processamento e a sumarização de dados de maneira rápida e automática. Um recurso que tem se mostrado fundamental para obter entendimento e conhecimento a partir de grandes porções de dados está relacionado à organização desses dados em grupos pela síntese do que é comum. Dentre as técnicas utilizadas em mineração de dados para auxílio à análise de dados por síntese está a de Detecção de Agrupamentos de Dados. Essa técnica tem como objetivo agrupar os dados em grupos de elementos similares com base em características intrínsecas (medidas ou percebidas) destes dados. O desenvolvimento desse tipo de técnica já foi largamente explorado na literatura. Entretanto, os algoritmos de agrupamentos que empregam estratégias de otimização, para suporte a detecção de agrupamentos de maneira escalável em grandes conjuntos de dados nem sempre correspondem ao particionamento mais adequado. Isso se deve ao fato da estratégia adotada por esses algoritmos ser baseada em um processo não supervisionado. Assim, a proposta de trabalho apresentada neste projeto pretende contribuir para o tratamento dessa questão, abordando o estudo e o desenvolvimento de estratégias que resultem em agrupamentos de melhor qualidade semântica. Para tanto, deverão ser explorados o desenvolvimento de novas políticas de construção de métodos de acesso métricos, para a otimização de algoritmos de detecção de agrupamentos de dados, e a incorporação desses algoritmos em Sistema de Gerenciamento de Bases de Dados (SGBD).

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)

NESSO-, MARCOS R., JR.; CAZZOLATO, MIRELA T.; SCABORA, LUCAS C.; OLIVEIRA, PAULO H.; SPADON, GABRIEL; DE SOUZA, JESSICA A.; OLIVEIRA, WILLIAN D.; CHINO, DANIEL Y. T.; RODRIGUES-, JOSE F., JR.; TRAINA, AGMA J. M.; et al. RAFIKI: Retrieval-Based Application for Imaging and Knowledge Investigation. 2018 31ST IEEE INTERNATIONAL SYMPOSIUM ON COMPUTER-BASED MEDICAL SYSTEMS (CBMS 2018), v. N/A, p. 6-pg., 2018-01-01. (13/21378-1, 17/08376-0, 16/17330-1, 15/15392-7, 16/17078-0)

Publicações acadêmicas

(Referências obtidas automaticamente das Instituições de Ensino e Pesquisa do Estado de São Paulo)

SOUZA, Jessica Andressa de. Agrupamento de dados complexos para apoiar consultas por similaridade com tratamento de restrições. 2018. Tese de Doutorado - Universidade de São Paulo (USP). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC/SB) São Carlos.