Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: |
2002 |
Autor(a) principal: |
Barioni, Maria Camila Nardini |
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: |
Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
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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://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-04122002-114251/
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Resumo: |
Nas últimas décadas, a capacidade das empresas de gerar e coletar informações aumentou rapidamente. Essa explosão no volume de dados gerou a necessidade do desenvolvimento de novas técnicas e ferramentas que pudessem, além de processar essa enorme quantidade de dados, permitir sua análise para a descoberta de informações úteis, de maneira inteligente e automática. Isso fez surgir um proeminente campo de pesquisa para a extração de informação em bases de dados denominado Knowledge Discovery in Databases KDD, no geral técnicas de mineração de dados DM têm um papel preponderante. A obtenção de bons resultados na etapa de mineração de dados depende fortemente de quão adequadamente o preparo dos dados é realizado. Sendo assim, a etapa de extração de conhecimento (DM) no processo de KDD, é normalmente precedida de uma etapa de pré-processamento, onde os dados que porventura devam ser submetidos à etapa de DM são integrados em uma única relação. Um problema importante enfrentado nessa etapa é que, na maioria das vezes, o usuário ainda não tem uma idéia muito precisa dos dados que devem ser extraídos. Levando em consideração a grande habilidade de exploração da mente humana, este trabalho propõe uma técnica de visualização de dados armazenados em múltiplas relações de uma base de dados relacional, com o intuito de auxiliar o usuário na preparação dos dados a serem minerados. Esta técnica permite que a etapa de DM seja aplicada sobre múltiplas relações simultaneamente, trazendo as operações de junção para serem parte desta etapa. De uma maneira geral, a adoção de junções em ferramentas de DM não é prática, devido ao alto custo computacional associado às operações de junção. Entretanto, os resultados obtidos nas avaliações de desempenho da técnica proposta neste trabalho mostraram que ela reduz esse custo significativamente, tornando possível a exploração visual de múltiplas relações de uma maneira interativa. |