Mineração multirrelacional de regras de associação em grandes bases de dados

• Ano de defesa: 2010
• Autor(a) principal: Oyama, Fernando Takeshi [UNESP]
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Estadual Paulista (Unesp)
• Palavras-chave em Português: Banco de dados; Mineração de dados (Computação); Sistemas de computação; MR-RADIX; Multi-relational data mining; Relational database
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/11449/98694

O crescente avanço e a disponibilidade de recursos computacionais viabilizam o armazenamento e a manipulação de grandes bases de dados. As técnicas típicas de mineração de dados possibilitam a extração de padrões desde que os dados estejam armazenados em uma única tabela. A mineração de dados multirrelacional, por sua vez, apresenta-se como uma abordagem mais recente que permite buscar padrões provenientes de múltiplas tabelas, sendo indicada para a aplicação em bases de dados relacionais. No entanto, os algoritmos multirrelacionais de mineração de regras de associação existentes tornam-se impossibilitados de efetuar a tarefa de mineração em grandes volumes de dados, uma vez que a quantia de memória exigida para a conclusão do processamento ultrapassa a quantidade disponível. O objetivo do presente trabalho consiste em apresentar um algoritmo multirrelacional de extração de regras de associação com o foco na aplicação em grandes bases de dados relacionais. Para isso, o algoritmo proposto, MR-RADIX, apresenta uma estrutura denominada Radix-tree que representa comprimidamente a base de dados em memória. Além disso, o algoritmo utiliza-se do conceito de particionamento para subdividir a base de dados, de modo que cada partição possa ser processada integralmente em memória. Os testes realizados demonstram que o algoritmo MR-RADIX proporciona um desempenho superior a outros algoritmos correlatos e, ainda, efetua com êxito, diferentemente dos demais, a mineração de regras de associação em grandes bases de dados.