Mineração de exceções negativas e positivas

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MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorCarvalho, Alexandre Plastino de-
Autor(es): dc.contributorCPF:30090875322-
Autor(es): dc.contributorhttp://lattes.cnpq.br/4985266524417261-
Autor(es): dc.contributorEbeeken, Nelson Francisco Favilla-
Autor(es): dc.contributorCPF:85646474832-
Autor(es): dc.contributorGarcia, Ana Cristina Bicharra-
Autor(es): dc.contributorCPF:31237899422-
Autor(es): dc.contributorhttp://lattes.cnpq.br/4879977915136752-
Autor(es): dc.creatorGonçalves, Eduardo Corrêa-
Data de aceite: dc.date.accessioned2024-07-11T18:23:28Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2024-07-11T18:23:28Z-
Data de envio: dc.date.issued2021-03-10-
Data de envio: dc.date.issued2008-03-11-
Data de envio: dc.date.issued2021-03-10-
Fonte completa do material: dc.identifierhttps://app.uff.br/riuff/handle/1/17832-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/capes/769592-
Descrição: dc.descriptionMultidimensional association rules represent an important type of knowledge that can be mined from large relational databases or data warehouses. These rules describe combinations of attribute values that often occur together in a database and can reveal hidden and useful patterns. The main contribution of this work is to propose an approach to mine negative and positive exceptions from multidimensional databases. The goal of this approach is to find association rules that become weaker (negative exceptions) or stronger (positive exceptions) in some subsets of the database, which satisfy specific conditions over selected attributes. The candidates for exceptions are generated combining previously discovered multidimensional association rules with a set of significant attributes specified by the user. An exception is mined only when the actual support value of the candidate is much different from its expected support value. A method to estimate this expectation is proposed, as well as interest measures to evaluate the exceptions. An algorithm to mine such exceptions and experimental results are also presented.-
Descrição: dc.descriptionAs regras de associação multidimensionais representam um tipo importante de conhecimento que pode ser minerado a partir de bancos de dados relacionais ou data warehouses. Estas regras descrevem combinações de valores de atributos que freqüentemente ocorrem juntos na base de dados, podendo revelar padrões escondidos e úteis. A contribuição principal desta dissertação é a proposta de um método para a mineração de exceções negativas e positivas em bases de dados multidimensionais. O objetivo deste método é encontrar associações que tornam-se mais fracas (exceções negativas) ou mais fortes (exceções positivas) em subconjuntos da base de dados que satisfazem condições específicas sobre atributos selecionados. As exceções candidatas são geradas através da combinação de regras de associação previamente descobertas com um conjunto de atributos especificados pelo usuário. Uma exceção é, de fato, minerada apenas quando o valor de suporte real de uma exceção candidata é muito diferente do seu valor esperado de suporte. Um método para estimar esta expectativa é proposto, assim como medidas de interesse para avaliar as exceções. Um algoritmo para minerar estas exceções e resultados experimentais também são apresentados.-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Idioma: dc.languagept_BR-
Publicador: dc.publisherPrograma de Pós-Graduação em Computação-
Publicador: dc.publisherComputação-
Direitos: dc.rightsAcesso Aberto-
Direitos: dc.rightsCC-BY-SA-
Palavras-chave: dc.subjectOtimização combinatória (Computação)-
Palavras-chave: dc.subjectProcesso de mineração de dados-
Palavras-chave: dc.subjectRegras de associação relacionais-
Palavras-chave: dc.subjectMineração de exceções-
Palavras-chave: dc.subjectExceções positivas e negativas-
Palavras-chave: dc.subjectRegras de associação negativas-
Palavras-chave: dc.subjectRegras de associação-
Palavras-chave: dc.subjectMineração de dados-
Palavras-chave: dc.subjectCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::TEORIA DA COMPUTACAO::COMPUTABILIDADE E MODELOS DE COMPUTACAO-
Título: dc.titleMineração de exceções negativas e positivas-
Título: dc.titleMining negative and positive exceptions-
Tipo de arquivo: dc.typeDissertação-
Aparece nas coleções:Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense - RiUFF

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