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Metadados | Descrição | Idioma |
---|---|---|
Autor(es): dc.contributor | Carvalho, Alexandre Plastino de | - |
Autor(es): dc.contributor | CPF:30090875322 | - |
Autor(es): dc.contributor | http://lattes.cnpq.br/4985266524417261 | - |
Autor(es): dc.contributor | Ebeeken, Nelson Francisco Favilla | - |
Autor(es): dc.contributor | CPF:85646474832 | - |
Autor(es): dc.contributor | Garcia, Ana Cristina Bicharra | - |
Autor(es): dc.contributor | CPF:31237899422 | - |
Autor(es): dc.contributor | http://lattes.cnpq.br/4879977915136752 | - |
Autor(es): dc.creator | Gonçalves, Eduardo Corrêa | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2024-07-11T18:23:28Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2024-07-11T18:23:28Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2021-03-10 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2008-03-11 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2021-03-10 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | https://app.uff.br/riuff/handle/1/17832 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/769592 | - |
Descrição: dc.description | Multidimensional 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.description | As 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.format | application/pdf | - |
Idioma: dc.language | pt_BR | - |
Publicador: dc.publisher | Programa de Pós-Graduação em Computação | - |
Publicador: dc.publisher | Computação | - |
Direitos: dc.rights | Acesso Aberto | - |
Direitos: dc.rights | CC-BY-SA | - |
Palavras-chave: dc.subject | Otimização combinatória (Computação) | - |
Palavras-chave: dc.subject | Processo de mineração de dados | - |
Palavras-chave: dc.subject | Regras de associação relacionais | - |
Palavras-chave: dc.subject | Mineração de exceções | - |
Palavras-chave: dc.subject | Exceções positivas e negativas | - |
Palavras-chave: dc.subject | Regras de associação negativas | - |
Palavras-chave: dc.subject | Regras de associação | - |
Palavras-chave: dc.subject | Mineração de dados | - |
Palavras-chave: dc.subject | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::TEORIA DA COMPUTACAO::COMPUTABILIDADE E MODELOS DE COMPUTACAO | - |
Título: dc.title | Mineração de exceções negativas e positivas | - |
Título: dc.title | Mining negative and positive exceptions | - |
Tipo de arquivo: dc.type | Dissertação | - |
Aparece nas coleções: | Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense - RiUFF |
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