Algoritmo narfo para mineração de regras de associação generalizadas não redundantes baseada em uma ontologia difusa

• Ano de defesa: 2009
• Autor(a) principal: Miani, Rafael Garcia
• Orientador(a): Santos, Marilde Terezinha Prado
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de São Carlos
• Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação - PPGCC
• País: BR
• Palavras-chave em Português: Banco de dados; Data mining (Mineração de dados); Regras de associação; Lógica difusa
• Área do conhecimento CNPq: CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
• Link de acesso: https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/396

Traditional approaches for mining generalized association rules are based only on database contents, and focus on exact matches among items. However, in many applications, the use of some background knowledge, as ontologies, can enhance the discovery process and generate semantically richer rules. In this way, this paper proposes the NARFO algorithm, a new algorithm for mining non-redundant and generalized association rules based on fuzzy ontologies. Fuzzy ontology is used as background knowledge, to support the discovery process and the generation of rules. One contribution of this work is the generalization of nonfrequent itemsets that helps to extract meaningful knowledge. NARFO algorithm also contributes at post-processing stage with its generalization and redundancy treatment.