Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2019 |
| Autor(a) principal: |
LUCAS, Tarcísio Daniel Pontes |
| Orientador(a): |
LUDERMIR, Teresa Bernarda |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Tese
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal de Pernambuco
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| Programa de Pós-Graduação: |
Programa de Pos Graduacao em Ciencia da Computacao
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Brasil
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/34466
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Resumo: |
Esta tese tem o objetivo de propor soluções para a mineração de subgrupos no contexto de bases de dados de alta dimensionalidade. A mineração de subgrupos (do inglês subgroup discovery) representa uma poderosa ferramenta para análise exploratória de dados, uma vez que apresenta informações normalmente não detectadas pela estatística tradicional. O objetivo da mineração de subgrupos é identificar conjuntos de características que discriminem um grupo alvo dos demais (ex. tratamentos médicos de sucesso dos fracassados). Existem diversas heurísticas para mineração de subgrupos, mas nenhuma delas com foco em bases de alta dimensionalidade. Isso representa uma importante lacuna na área, uma vez que se torna mais natural a necessidade de se extrair informações de conjuntos de dados de alta dimensionalidade. Nas áreas de bioinformática e classificação de documentos, por exemplo, é comum a extração de conhecimento a partir de bases com número de atributos na ordem de 10⁴. É comum também nos algoritmos de mineração de subgrupos o uso de muitos parâmetros de ajuste não trivial. Isso dificulta o uso de tais técnicas, principalmente por usuários de áreas não relacionadas à mineração de dados. Nesse contexto, nós propomos a primeira heurística para mineração de subgrupos com foco em bases de dados de alta dimensionalidade que utiliza apenas dois parâmetros. Outro problema da área é assegurar que os subgrupos retornados não sejam redundantes entre si e que representem de forma ampla os dados do alvo da investigação. No entanto, subgrupos considerados redundantes podem representar soluções mais fáceis de serem aplicadas num problema. Assim, nós propomos uma forma inovadora de controlar a redundância, minimizando o risco do descarte prematuro de subgrupos relevantes e gerando mais informações para o usuário. Por fim, nós desenvolvemos um modelo baseado em mineração de subgrupos para o problema de descrição do perfil de comunidades (do inglês group profiling), que consiste no processo de construção de perfis descritivos para comunidades em redes sociais. A proposta teve como principais diferenciais gerar descrições multivariadas e com alta cobertura global. |
