"Generalização de regras de associação"

• Ano de defesa: 2004
• Autor(a) principal: Domingues, Marcos Aurélio
• 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; Mineração de Dados; Pós Processamento; Post Processing; Regras de Associação; Taxonomias; Taxonomies
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-10082004-154242/

Mineração de Dados é um processo de natureza iterativa e interativa responsável por identificar padrões em grandes conjuntos de dados, objetivando extrair conhecimento válido, útil e inovador a partir desses. Em Mineração de Dados, Regras de Associação é uma técnica que consiste na identificação de padrões intrínsecos ao conjunto de dados. Essa técnica tem despertado grande interesse nos pesquisadores de Mineração de Dados e nas organizações, entretanto, a mesma possui o inconveniente de gerar grande volume de conhecimento no formato de regras, dificultando a análise e interpretação dos resultados pelo usuário. Nesse contexto, este trabalho tem como objetivo principal generalizar e eliminar Regras de Associação não interessantes e/ou redundantes, facilitando, dessa maneira, a análise das regras obtidas com relação à compreensibilidade e tamanho do conjunto de regras. A generalização das Regras de Associação é realizada com o uso de taxonomias. Entre os principais resultados deste trabalho destacam-se a proposta e a implementação do algoritmo GART e do módulo computacional RulEE-GAR. O algoritmo GART (Generalization of Association Rules using Taxonomies - Generalização de Regras de Associação usando Taxonomias) utiliza taxonomias para generalizar Regras de Associação. Já o módulo RulEE-GAR, além de facilitar o uso do algoritmo GART durante a identificação de taxonomias e generalização de regras, provê funcionalidades para analisar as Regras de Associação generalizadas. Os experimentos realizados, neste trabalho, mostraram que o uso de taxonomias na generalização de Regras de Associação pode reduzir o volume de um conjunto de regras.