Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: |
2011 |
Autor(a) principal: |
Mariano, Marcos Alves |
Orientador(a): |
Mongelli, Henrique |
Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
Tipo de documento: |
Dissertação
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Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
Idioma: |
por |
Instituição de defesa: |
Não Informado pela instituição
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Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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Departamento: |
Não Informado pela instituição
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País: |
Não Informado pela instituição
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Palavras-chave em Português: |
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Link de acesso: |
https://repositorio.ufms.br/handle/123456789/1674
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Resumo: |
Nos ultimos anos, a extra c~ao de conhecimento a partir de grandes volumes de dados t^em sido o objeto de estudo em muitas pesquisas. Com isso, diversas t ecnicas de minera c~ao de dados foram desenvolvidas com o prop osito de descobrir informa c~oes para auxiliar os gestores de empresas e organiza c~oes na tomada de decis~oes. Uma das t ecnicas mais predominantes na minera c~ao de dados e a de extra c~ao de regras de associa c~ao, devido a sua e ci^encia e simplicidade no tratamento das informa c~oes. Com a utiliza c~ao do paralelismo em diversos problemas computacionais, algoritmos paralelos para a minera c~ao de dados foram constru dos utilizando a t ecnica de extra c~ao de regras de associa c~ao. Dentre os algoritmos paralelos mais conhecidos, utilizando o modelo de mem oria distribu da, est a o Apriori, o Eclat e o FP-Growth. Assim, o objetivo deste trabalho e implementar e comparar o desempenho dos algoritmos paralelos Apriori, Eclat e FP-Growth com diferentes n umeros de processadores e tamanhos de bases de dados de entrada. |