Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2012 |
| Autor(a) principal: |
Jardini, Toni [UNESP] |
| Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
| 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: |
Universidade Estadual Paulista (Unesp)
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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: |
http://hdl.handle.net/11449/98702
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Resumo: |
Um dos grandes desa os e di culdades para se obter conhecimento de fontes de dados e garantir consistência e a não duplicidade das informações armazenadas. Diversas técnicas e algoritmos têm sido propostos para minimizar o custoso trabalho de permitir que os dados sejam analisados e corrigidos. Porém, ainda há outras vertentes essenciais para se obter sucesso no processo de limpeza de dados, e envolvem diversas areas tecnológicas: desempenho computacional, semântica e autonomia do processo. Diante desse cenário, foi desenvolvido um ambiente data cleaningque contempla uma coleção de ferramentas de suporte a análise e transformação de dados de forma automática, extensível, com suporte semântico e aprendizado, independente de idioma. O objetivo deste trabalho e propor um ambiente cujas contribuições cobrem problemas ainda pouco explorados pela comunidade científica area de limpeza de dados como semântica e autonomia na execução da limpeza e possui, dentre seus objetivos, diminuir a interação do usuário no processo de análise e correção de inconsistências e duplicidades. Dentre as contribuições do ambiente desenvolvido, a eficácia se mostras significativa, cobrindo aproximadamente 90% do total de inconsistências presentes na base de dados, com percentual de casos de falsos-positivos 0% sem necessidade da interação do usuário |
