Uma metodologia para exploração de regras de associação generalizadas integrando técnicas de visualização de informação com medidas de avaliação do conhecimento

• Ano de defesa: 2008
• Autor(a) principal: Fujimoto, Magaly Lika
• 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; Generalização; Generalization; Medidas objetivas; Medidas subjetivas; Mineração de dados; Objective measures; Pós-processamento; Post-processing; Regras de associação; Subjective measures; Taxonomias; Taxonomies; Visualização; Visualization
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-19052009-142534/

O processo de mineração de dados tem como objetivo encontrar o conhecimento implícito em um conjunto de dados para auxiliar a tomada de decisão. Do ponto de vista do usuário, vários problemas podem ser encontrados durante a etapa de pós-processamento e disponibilização do conhecimento extraído, como a enorme quantidade de padrões gerados por alguns algoritmos de extração e a dificuldade na compreensão dos modelos extraídos dos dados. Além do problema da quantidade de regras, os algoritmos tradicionais de regras de associação podem levar à descoberta de conhecimento muito específico. Assim, pode ser realizada a generalização das regras de associação com o intuito de obter um conhecimento mais geral. Neste projeto é proposta uma metodologia interativa que auxilie na avaliação de regras de associação generalizadas, visando melhorar a compreensibilidade e facilitar a identificação de conhecimento interessante. Este auxílio é realizado por meio do uso de técnicas de visualização em conjunto com a aplicação medidas de avaliação objetivas e subjetivas, que estão implementadas no módulo de visualização de regras de associação generalizados denominado RulEE-GARVis, que está integrado ao ambiente de exploração de regras RulEE (Rule Exploration Environment). O ambiente RulEE está sendo desenvolvido no LABIC-ICMC-USP e auxilia a etapa de pós-processamento e disponibilização de conhecimento. Neste contexto, também foi objetivo deste projeto de pesquisa desenvolver o Módulo de Gerenciamento do ambiente de exploração de regras RulEE. Com a realização do estudo dirigido, foi possível verificar que a metodologia proposta realmente facilita a compreensão e a identificação de regras de associação generalizadas interessantes