Descrição do módulo de exploração de regras de associação generalizadas RulEE-RAG.
| dc.contributor | Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação – ICMC/USP | pt_BR |
| dc.contributor.author | Fujimoto, Magaly Lika | |
| dc.contributor.author | Carvalho, Verônica Oliveira de | |
| dc.contributor.author | Rezende, Solange Oliveira | |
| dc.date.accessioned | 2018-07-04T17:11:11Z | |
| dc.date.available | 2018-07-04T17:11:11Z | |
| dc.date.issued | 2007-04 | |
| dc.description.abstract | A mineração de dados é um processo de natureza iterativa e interativa responsável por identintificar padrões em grandes conjuntos de dados objetivando extrair conhecimento válido, útil e inovador a partir dos mesmos. Dentre as técnicas de mineração de dados que vem recebendo grande destaque nos últimos anos está a de regras de associação. Embora essa técnica seja muito útil por identi car todas as associações intrínsecas que estejam contidas nos dados, a mesma possui o inconveniente de gerar uma grande quantidade de regras dificultando a interpretação das mesmas por parte dos usuários. Na tentativa de obter conjuntos de regras mais gerais a fim de facilitar a compreensão dos mesmos pelos usuários, taxonomias vem sendo utilizadas. Assim, as regras de associação generalizadas proporcionam uma visão mais geral do conhecimento descoberto, enquanto as regras especí cas (menos gerais), podem ser exploradas para maiores detalhes. Neste contexto, neste relatório técnico é descrito um módulo para exploração de regras de associação generalizadas na etapa de pós-processamento do conhecimento. | pt_BR |
| dc.description.notes | Relatórios Técnicos do ICMC; 296 | pt_BR |
| dc.format | 25 p. | pt_BR |
| dc.identifier.uri | http://repositorio.icmc.usp.br//handle/RIICMC/6760 | |
| dc.language.iso | por | pt_BR |
| dc.publisher.city | São Carlos, SP, Brasil. | pt_BR |
| dc.subject | Mineração de dados | pt_BR |
| dc.title | Descrição do módulo de exploração de regras de associação generalizadas RulEE-RAG. | pt_BR |
| dc.title.alternative | Description of the RulEE-RAG generalized association rules exploration module. | pt_BR |
| dc.type.category | Relatórios técnicos | pt_BR |
| usp.description.abstracttranslated | Data mining is a process of iterative and interactive nature that is responsible for for identifying patterns in large data sets in order to extract knowledge valid, useful and innovative from them. Among the techniques of mining data that has been receiving a great deal of attention in recent years is that of Association. Although this technique is very useful in identifying all associations intrinsic values that are contained in the data, it has the disadvantage of generating a large number of rules dictating the interpretation of the same by part of the users. In an attempt to obtain more general sets of rules to facilitate the users' understanding of them, taxonomies have been used. Thus, generalized association rules provide a more general view of discovered knowledge, while specific (less general) rules may be explored for further details. In this context, this technical report describes a module for exploring generalized association rules in the stage of post-processing of knowledge. | pt_BR |