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Metadados | Descrição | Idioma |
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Autor(es): dc.contributor | Vergilio, Silvia Regina, 1966- | - |
Autor(es): dc.contributor | Universidade Federal do Paraná. Setor de Ciencias Exatas. Programa de Pós-Graduaçao em Informática | - |
Autor(es): dc.contributor | Ramirez Pozo, Aurora Trinidad | - |
Autor(es): dc.creator | Duarte, Denio | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2019-08-21T23:48:19Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2019-08-21T23:48:19Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2013-12-19 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2013-12-19 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2001 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://hdl.handle.net/1884/34156 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/1884/34156 | - |
Descrição: dc.description | Resumo: As empresas estão sendo sobrecarregadas rapidamente com grandes volumes de dados e ao mesmo tempo estão se tornando, predominantemente, orientadas ao conhecimento. O aumento do domínio do conhecimento não melhora apenas os produtos, mas também é uma fonte para decisões estratégicas. Do ponto de vista da ciência da computação, os requisitos de conhecimento exigidos pelas empresas sempre dão mais ênfase a "conhecer que" (conhecimento declarativo) do que "conhecer como" (conhecimento procedural). A lógica matemática tem sido a representação preferida para o conhecimento declarativo e portanto, técnicas de descoberta do conhecimento são utilizadas, as quais geram fórmulas lógicas a partir dos dados. Programas lógicos oferecem uma representação poderosa e flexível para restrições, gramáticas, equações e relacionamentos temporais e espaciais. A técnica que induz conceitos a partir de dados gerando programas lógicos é chamada de Programação Lógica Indutiva (ILP - Inductive Logic Programming). Este trabalho descreve a implementação de um sistema para a descoberta do conhecimento (mineração de dados) em bancos de dados relacionais utilizando fundamentos de ILP e SQL. Esse sistema, DBILP (DataBase miner based on ILP), trabalha com dois mecanismos básicos: um que, baseado em ILP, especializa e, em seguida, generaliza as regras construídas, e outro que instância e valida essas regras, baseado em comandos SQL. ILP e SQL foram escolhidos pois o primeiro é uma técnica relativamente moderna e expressiva para a mineração de dados, e o segundo permite que grande volume de dados sejam manipulados, graças ao controle feito por um Sistema Gerenciador de Banco de Dados (SGBD). O funcionamento do DBILP é discutido ao longo desse trabalho, apresentando os módulos que o compõe, a sintaxe da linguagem de entrada definida, e a forma que as regras são construídas dentro do espaço de busca. A eficiência do DBILP é apresentada através de um experimento utilizando três outros sistemas bem conceituados no meio acadêmico, dois orientados a atributo-valor: C4.5 e CN2; e um sistema ILP: Progol. A análise desse experimento indica que o DBILP é particularmente útil no processo de descoberta do conhecimento em banco de dados (KDD - Knowledge Discovery in Databases). | - |
Formato: dc.format | application/pdf | - |
Formato: dc.format | application/pdf | - |
Palavras-chave: dc.subject | Teses | - |
Palavras-chave: dc.subject | Banco de dados relacionais | - |
Palavras-chave: dc.subject | Programação logica | - |
Título: dc.title | Utilizando técnicas de programaçao lógica indutiva para mineraçao de banco de dados relacional | - |
Tipo de arquivo: dc.type | livro digital | - |
Aparece nas coleções: | Repositório Institucional - Rede Paraná Acervo |
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