Ambiente para exploração de regras

Paula, Marcos Ferreira de

doi:10.11606/d.55.2003.tde-12112014-102047

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“…Esse módulo foi proposto e desenvolvido com o intuito de facilitar o uso do algoritmo GART (descrito no Capítulo 4) na generalização de Regras de Associação e de fornecer funcionalidades para a análise das regras generalizadas. Além disso, nesse capítulo são apresentados o Ambiente para Exploração de Regras RulEE (Paula 2003), ao qual o módulo RulEE-GAR foi integrado, e o Projeto Discover (Baranauskas & Batista 2000;Rezende, Monard, Batista, Prati, Pugliesi, & Melanda 2004), ao qual este trabalho também faz parte.…”

Section: Organização Desta Dissertaçãounclassified

“…O Ambiente para Exploração de Regras RulEE (Paula 2003) foi desenvolvido com o objetivo de viabilizar tanto a análise quanto a disponibilização de regras de Classificação (Mitchell 1998;Monard & Baranauskas 2003a;Monard & Baranauskas 2003b), Regressão (Weiss & Indurkhya 1998) e Associação (Agrawal & Srikant 1994;Adamo 2001). Nesse ambiente, o processo de análise e disponibilização das regras está baseado na idéia de se utilizar um Repositório de Regras e Medidas, queé a entidade principal do ambiente.…”

Section: O Ambiente Para Exploração De Regras Ruleeunclassified

“…Além das características citadas, com o desenvolvimento do módulo computacional RulEE-GAR, o ambiente RulEE passou a fornecer funcionalidades para a generalização de Regras de Associação e para a análise e exploração das regras generalizadas. O ambiente RulEEé detalhadamente descrito em Paula (2003). Já o módulo RulEE-GARé apresentado na próxima seção.…”

Section: Uma Descrição Mais Detalhada Dos Elementos Representados Na unclassified

“…Já o módulo computacional RulEE-GAR, além de utilizar o algoritmo GART para generalizar regras, disponibiliza funcionalidades para a análise das Regras de Associação generalizadas. O módulo foi implementado e integrado ao RulEE (Paula 2003), queé um Ambiente para Exploração de Regras de Classificação, Regressão e Associação, descrito no Capítulo 5.…”

Section: Principais Contribuições Deste Trabalhounclassified

“…• o ambiente computacional SNIFFER(Batista & Monard 2003;Batista 2003), que gerencia avaliações e comparações experimentais de algoritmos de Aprendizado de Máquina. Entre suas principais funcionalidades podem ser citadas: gerenciamento de sintaxes dos sistemas de aprendizado, aplicação de métodos de resampling para estimar a taxa de erro verdadeira, recuperação das taxas de erro, cálculo e comparação de medidas de desempenho;• o Ambiente para Exploração de Regras RulEE(Paula 2003), que viabiliza tanto a análise quanto a disponibilização de regras de Classificação, Regressão e Associação. Por estar relacionado a implementação do módulo computacional RulEE-GAR, esse ambienteé descrito na Seção 5.2.Além dos trabalhos já implementados descritos aqui, cabe ressaltar que diversos outros trabalhos desenvolvidos ou em desenvolvimento pelos pesquisadores do LABIC, com funcionalidades para processamento de dados e textos, aprendizado de máquina e processamento de padrões fazem parte do projeto Discover, entre os quais podem ser citados:Prati (2003),Bernardini (2002),Gonçalves (2002),Imamura (2001),Nagai (2000),Horst (1999),Lee (2000),Pugliesi (2001),Melanda (2002),Geromini (2002),Matsubara (2003), entre outros.…”

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"Generalização de regras de associação"

Domingues¹

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Dedicatórià A minha família. Com carinho especial, a meus pais Isabete e José Pedro e a meus irmãos Marcelo e Márcio. i ii Agradecimentos Aos meus pais, José Pedro e Isabete, e meus irmão Marcelo e Márcio pelo amor, carinho e respeito tão importantes para que pudesse realizar tudo que sempre desejei.A professora Solange que foi muito mais que uma orientadora. Desde que a conheci, no início de 2002, descobri que entre um professor e seu orientando pode existir uma verdadeira amizade, muito mais do que uma simples relação "professor-aluno". Com o seu bom humor e carisma suportou as minhas brincadeiras, "reclamações" e "momentos de grande concentração nos estudos". Muito obrigado Solange pelo apoio, incentivo e paciência. Você contribuiu muito para o meu crescimento profissional e pessoal. Vocêé um exemplo de pessoa que devemos nos espelhar. , entre vários outros amigos que contribuíram na minha formação e também pelos bons momentos que passamos juntos.As amigas Jaqueline e Patricia pelos momentos de alegria e descontração.Ao amigo Ronaldo por ajudar nas minhas dúvidas sobre L A T E X.Ao amigo Marcos Paula, em especial, por tanto ter colaborado no desenvolvimento deste trabalho. Sem a sua ajuda, este trabalho teria sido muito mais difícil e levaria um tempo muito maior para ser concluído.A amiga Roberta, em especial, por ter me auxiliado nas atualizações do Ambiente de Exploração de Regras RulEE, um dos resultados do projeto de mestrado do amigo Marcos Paula, ao qual este projeto foi integrado, e também por ter me ajudado na leitura e correção desta dissertação.iii Ao professor e amigo Edson Melanda pelas dicas e sugestões acrescidas a este trabalho.Ao professor Joaquim Quinteiro Uchôa, por tanto tempo meu orientador de Iniciação Científica, e, por conseguinte, um dos responsáveis pela minha incursão naárea científica.Aos professores Maria Carolina e André. Esses professores juntamente com a professora Solange tornam o LABIC umótimo ambiente, propício ao trabalho.A todos do LABIC pelos bons momentos e por fazer do laboratório um ambiente agradável, propício para a realização de qualquer trabalho.A todos os funcionários do ICMC pela atenção, respeito, dedicação e educação.A Universidade de São Paulo pela oportunidade.A FAPESP e CAPES pelo apoio financeiro.A Deus por ter me dado condições para cumprir mais uma etapa da minha vida.iv

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Section: O Ambiente Para Exploração De Regras Ruleeunclassified

Section: Uma Descrição Mais Detalhada Dos Elementos Representados Na unclassified

Section: Principais Contribuições Deste Trabalhounclassified

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"Generalização de regras de associação"

Domingues¹

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"Pós-processamento de regras de associação"

Melanda¹

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AgradecimentosAos meus pais, Edson e Diva, e meus irmãos Carlos e Vanessa pelo amor, carinho e respeito sempre demonstrados e pela compreensão nos momentos de ausência.Aos meus sogros Célia e Milton pelo incentivo constantè A "professora" Solange que foi muito mais que uma orientadora, uma verdadeira amiga. Muito obrigado por seu apoio, incentivo e paciência. Vocêé um exemplo de pessoa que devemos nos espelhar.A Jaqueline amiga e companheira em todos os momentos. As amigas Claudinha, Mariza e Patricia pelos momentos de alegria e descontração. As três mosqueteiras Camila, Marina, Roberta pela ajuda imprescindível na correção da tese, especialmente no "multirão final". rolina, entre vários outros amigos que contribuíram na minha formação e também pelos bons momentos que passamos juntos.Aos amigos Alex, Gilson, Thiago e Paulo pela contribuição nos experimentos e implementações.Aos amigos Ronaldo e Edson Takashi por ajudar nas minhas dúvidas sobre L A T E Xe Linux.A professora Maria Carolina, juntamente com a professora Solange torna o LABIC uḿ otimo ambiente, propício ao trabalho.A todos do LABIC pelos bons momentos e por fazer do laboratório um ambiente agradável, propício para a realização de qualquer trabalho.A todos os funcionários do ICMC pela atenção, respeito, dedicação e educação. A Universidade de São Paulo pela oportunidade. A Universidade Federal de São Carlos e ao seu Departamento de Engenharia Civil, pelo afastamento parcial concedido para a realização deste trabalho.Aos colegas do Núcleo de Geoprocessamento (NGeo) pela compreensão e grande apoio dado durante o período de realização do doutorado, em especial ao amigo Sérgio.i Resumo A demanda por métodos de análise e descoberta de conhecimento em grandes bases de dados tem fortalecido a pesquisa em Mineração de Dados. Dentre as tarefas associadas a essaárea, tem-se Regras de Associação. Vários algoritmos foram propostos para tratamento de Regras de Associação, que geralmente têm como resultado um elevado número de regras, tornando o Pós-processamento do conhecimento uma etapa bastante complexa e desafiadora. Existem medidas para auxiliar essa etapa de avaliação de regras, porém existem lacunas referentes a inexistência de um método intuitivo para priorizar e selecionar regras. Além disso, nãoé possível encontrar metodologias específicas para seleção de regras considerando mais de uma medida simultaneamente. Esta tese tem como objetivo a proposição, desenvolvimento e implementação de uma metodologia para o Pós-processamento de Regras de Associação. Na metodologia proposta, pequenos grupos de regras identificados como potencialmente interessantes são apresentados ao usuário especialista para avaliação. Para tanto, foram analisados métodos e técnicas utilizadas em Pós-processamento de conhecimento, medidas objetivas para avaliação de Regras de Associação e algoritmos que geram regras. Dessa perspectiva foram realizados experimentos para identificar o potencial das medidas a serem empregadas como filtros de Regras de Associação. Uma avaliação gráfica apoiou...

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"Pós-processamento de regras de associação"

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