Mineração multi-relacional: o algoritmo GFP-growth.

AUTOR(ES)
DATA DE PUBLICAÇÃO

2006

RESUMO

A mineração de dados é a etapa do processo de descoberta de conhecimento na qual um algoritmo é aplicado sobre os dados disponíveis, com o intuito de provar uma hipótese ou descobrir algum padrão até então desconhecido. As técnicas tradicionais de mineração de dados tratam uma única tabela, no entanto é interessante buscar padrões que envolvam múltiplas tabelas relacionadas, com o intuito de analisar a relação existente entre os dados de uma entidade presentes em uma tabela e os dados dessa mesma entidade presentes em uma outra tabela. Dependendo do tipo de relacionamento existente entre essas tabelas, não basta realizar a junção das mesmas para aplicar um algoritmo tradicional de mineração de dados na tabela resultante, pois essa tabela pode conter duplicação de valores de atributos que interferem no processo de análise das regras geradas. Para resolver esse problema, este trabalho adota uma abordagem que consiste na busca por regras de associação, realizando a mineração na tabela resultante da junção. O processo adotado considera agrupamentos de tuplas, sendo que cada agrupamento é formado pelas tuplas de uma mesma entidade. Seguindo essa abordagem foi desenvolvido o algoritmo GFP-Growth, o qual é apresentado nesta monografia juntamente com seus resultados e comparações com outros algoritmos multi-relacionais.

ASSUNTO(S)

ciencia da computacao tipos específicos de bancos de dados mineração multi-relacional data mining (mineração de dados)

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