
Atenção:
O eduCAPES é um repositório de objetos educacionais, não sendo responsável por materiais de terceiros submetidos na plataforma. O usuário assume ampla e total responsabilidade quanto à originalidade, à titularidade e ao conteúdo, citações de obras consultadas, referências e outros elementos que fazem parte do material que deseja submeter. Recomendamos que se reporte diretamente ao(s) autor(es), indicando qual parte do material foi considerada imprópria (cite página e parágrafo) e justificando sua denúncia.
Caso seja o autor original de algum material publicado indevidamente ou sem autorização, será necessário que se identifique informando nome completo, CPF e data de nascimento. Caso possua uma decisão judicial para retirada do material, solicitamos que informe o link de acesso ao documento, bem como quaisquer dados necessários ao acesso, no campo abaixo.
Todas as denúncias são sigilosas e sua identidade será preservada. Os campos nome e e-mail são de preenchimento opcional. Porém, ao deixar de informar seu e-mail, um possível retorno será inviabilizado e/ou sua denúncia poderá ser desconsiderada no caso de necessitar de informações complementares.
| Metadados | Descrição | Idioma |
|---|---|---|
| Autor(es): dc.contributor | Carniel, Anderson Chaves | - |
| Autor(es): dc.contributor | Pola, Ives Renê Venturini | - |
| Autor(es): dc.contributor | Oliva, Jefferson Tales | - |
| Autor(es): dc.contributor | Carniel, Anderson Chaves | - |
| Autor(es): dc.creator | Silva, Henrique Pigozzo da | - |
| Data de aceite: dc.date.accessioned | 2025-08-29T11:44:46Z | - |
| Data de disponibilização: dc.date.available | 2025-08-29T11:44:46Z | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2023-09-15 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2023-09-15 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2022-08-04 | - |
| Fonte completa do material: dc.identifier | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/32393 | - |
| Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1082471 | - |
| Descrição: dc.description | The discovery of spatial association rules is a core task in spatial data science projects and focuses on extracting useful and meaningful spatial patterns and relationships from spatial and geometric information. Many spatial phenomena have been modeled and represented by fuzzy spatial objects, which have blurred interiors, uncertain boundaries, and/or inexact locations. In this paper, we introduce a novel method for mining spatial association rules from fuzzy spatial data. By allowing users to represent spatial features of their applications as fuzzy spatial objects and by employing fuzzy topological relationships, our method discovers spatial association patterns between spatial objects of users’ interest (e.g., tourist attractions) and such fuzzy spatial features (e.g., sanitary conditions of restaurants, number of reviews and price of accommodations). Further, this paper presents a case study based on real datasets that shows the applicability of our method. | - |
| Descrição: dc.description | A descoberta de regras de associação espacial é uma tarefa central em projetos de ciência de dados espaciais e se concentra na extração de padrões e relacionamentos espaciais úteis e significativos a partir de informações espaciais e geométricas. Muitos fenômenos espaciais foram modelados e representados por objetos espaciais difusos, que possuem interiores desfocados, limites incertos e/ou localizações inexatas. Neste artigo, apresentamos um novo método para extrair regras de associação espacial a partir de dados espaciais difusos. Ao permitir que os usuários representem características espaciais de suas aplicações como objetos espaciais difusos e ao empregar relações topológicas difusas, nosso método descobre padrões de associação espacial entre objetos espaciais de interesse dos usuários (por exemplo, atrações turísticas) e tais características espaciais difusas (por exemplo, condições sanitárias de restaurantes, número de avaliações e preço das acomodações). Além disso, este artigo apresenta um estudo de caso baseado em conjuntos de dados reais que mostra a aplicabilidade do nosso método. | - |
| Formato: dc.format | application/pdf | - |
| Idioma: dc.language | en | - |
| Publicador: dc.publisher | Universidade Tecnológica Federal do Paraná | - |
| Publicador: dc.publisher | Dois Vizinhos | - |
| Publicador: dc.publisher | Brasil | - |
| Publicador: dc.publisher | Especialização em Ciência de Dados | - |
| Publicador: dc.publisher | UTFPR | - |
| Direitos: dc.rights | openAccess | - |
| Direitos: dc.rights | http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/ | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Sistemas de reconhecimento de padrões | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Conjuntos difusos | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Dados geoespaciais | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Pattern recognition systems | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Fuzzy sets | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Geospatial data | - |
| Palavras-chave: dc.subject | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO | - |
| Título: dc.title | Descoberta de regras de associação espaciais a partir de dados espaciais fuzzy | - |
| Título: dc.title | Discovery of spatial assoation rules from fuzzy spatial data | - |
| Tipo de arquivo: dc.type | livro digital | - |
| Aparece nas coleções: | Repositorio Institucional da UTFPR - RIUT | |
O Portal eduCAPES é oferecido ao usuário, condicionado à aceitação dos termos, condições e avisos contidos aqui e sem modificações. A CAPES poderá modificar o conteúdo ou formato deste site ou acabar com a sua operação ou suas ferramentas a seu critério único e sem aviso prévio. Ao acessar este portal, você, usuário pessoa física ou jurídica, se declara compreender e aceitar as condições aqui estabelecidas, da seguinte forma: