Identificação de regras de associação interessantes por meio de análises com medidas objetivas e subjetivas

• Ano de defesa: 2006
• Autor(a) principal: Sinoara, Roberta Akemi
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Association Rules; Data Mining; Evaluation Measures; Medidas de Avaliação; Mineração de Dados; Regras de Associação
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-05052006-111530/

A associação é uma tarefa de mineração de dados que tem sido muito utilizada em problemas reais, porém o grande número de regras de associação que podem ser geradas dificulta a identificação de conhecimento interessante aos usuários. Para apoiar a identificação de regras interessantes podem ser utilizadas medidas de avaliação de conhecimento, que normalmente são classificadas como objetivas ou subjetivas. As medidas objetivas são mais gerais, mas podem não ser suficientes por não considerarem aspectos relacionados ao usuário ou ao domínio da aplicação. Por outro lado pode haver dificuldade em se obter a subjetividade do usuário necessária para o cálculo das medidas subjetivas. Diante desse contexto, neste trabalho é proposta uma metodologia para identificação de regras de associação interessantes que combina análises com medidas objetivas e subjetivas, visando aproveitar as vantagens de cada tipo e facilitar a participação do especialista. As medidas objetivas são utilizadas para selecionar algumas regras potencialmente interessantes para serem avaliadas por um especialista. As medidas subjetivas são calculadas utilizando essas regras com as avaliações do especialista. Essas medidas subjetivas então são utilizadas para auxiliar a identificação de regras interessantes de acordo com o conhecimento obtido durante a avaliação. Para viabilizar a aplicação dessa metodologia foi desenvolvido um módulo computacional de exploração de regras de associação com medidas subjetivas, denominado RulEE-SEAR. Utilizando esse módulo e outras ferramentas já existentes foi realizado um estudo de caso com uma base de dados real sobre qualidade de vida urbana. Nesse estudo de caso o processo de identificação de regras de associação interessantes foi realizado com especialista da área e verificou-se a viabilidade da metodologia proposta.