| Processo: | 15/08059-0 |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Brasil - Iniciação Científica |
| Data de Início da vigência: | 01 de julho de 2015 |
| Data de Término da vigência: | 30 de junho de 2016 |
| Área de conhecimento: | Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação |
| Pesquisador responsável: | Veronica Oliveira de Carvalho |
| Beneficiário: | Davi Duarte de Paula |
| Instituição Sede: | Instituto de Geociências e Ciências Exatas (IGCE). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Rio Claro. Rio Claro , SP, Brasil |
| Assunto(s): | Mineração de dados Agrupamento de dados Estrutura de grupo Nanoclusters Metodologia e técnicas de computação |
| Palavra(s)-Chave do Pesquisador: | Agrupamento | Medidas de Avaliação Objetivas | Pós-processamento | Regras de Associação | Mineração de Dados |
Resumo Muitas medidas de avaliação objetivas (MOs) foram propostas nos últimos anos como meio de pós-processar regras de associação. Desse modo, o primeiro desafio durante um processo de exploração é decidir qual MO utilizar. Para tanto, pode-se: (a) reduzir o número de MOs a serem selecionadas; (b) agregar valores de MOs em um único valor de importância como meio de não ter que selecionar uma MO adequada. O problema relacionado a (a) é que muitas MOs podem ainda remanescer. Em relação a (b), uma equação ótima, que deriva um valor único, é geralmente obtida, a qual pode não ser muita bem compreendida pelo usuário. Nesse contexto, [Carvalho et al., 2015] propõem um processo para agrupar regras de associação, tendo como base a similaridade existente entre os rankings obtidos por um conjunto de MOs, de modo a direcionar o usuário aos padrões interessantes do domínio. A ideia é resolver o problema relacionado a identificação de um conjunto adequado de MOs, combinando implicitamente MOs, sem usar nenhum método de otimização. Desse modo, com esse processo (I) não é necessário selecionar um conjunto adequado de MOs, nem agregar explicitamente muitas MOs, a fim de ranquear as regras para encontrar aquelas consideradas interessantes; (II) o espaço de exploração pode ser reduzido uma vez que se considera que existe um subconjunto de grupos que contém todas as regras interessantes, de tal modo que um pequeno número de grupos tenha que ser explorado. Entretanto, o processo apresenta algumas lacunas a serem exploradas. Diante do exposto, este projeto de Iniciação Científica tem como objetivo aprimorar o processo proposto por [Carvalho et al., 2015] a fim de: (a) explorar meios de ranquear os clusters de modo que o usuário explore apenas os n primeiros grupos (aqueles que irão conter os padrões interessantes); (b) explorar outros meios de ranquear as regras dentro dos clusters para tentar obter melhores resultados; (c) explorar os resultados do processo quando as MOs utilizadas no agrupamento são redundantes (i.e., levam ao mesmo ranqueamento). | |
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