[pt] Esta dissertação investiga a utilização de Rough Sets no processo de descoberta de conhecimento em Bancos de Dados (KDD - Knowledge Discovery in Databases). O objetivo do trabalho foi avaliar o desempenho da técnica de Rough Sets na tarefa de Classificação de Dados. A Classificação é a tarefa da fase de Mineração de Dados que consiste na descoberta de regras de decisão, ou regras de inferência, que melhor representem um grupo de registros do banco de dados. O trabalho consistiu de cinco etapas principais: estudo sobre o processo de KDD; estudo sobre as técnicas de Rough Sets aplicadas à mineração de dados; análise de ferramentas de mineração de dados do mercado; evolução do projeto Bramining; e a realização de alguns estudos de caso para avaliar o Bramining. O estudo sobre o caso KDD abrangeu todas as suas fases: transformação, limpeza, seleção, mineração de dados e pós-processamento. O resultado obtido serviu de base para o aprimoramento do projeto Bramining. O estudo sobre as técnicas de Rough Sets envolveu a pesquisa de seus conceitos e sua aplicabilidade no contexto de KDD. A teoria de Rough Sets foi apresentada por Zdzislaw Pawlak no início dos anos 80 como uma abordagem matemática para a análise de dados vagos e imprecisos. Este estudo permitiu sua aplicação na ferramenta de mineração de dados desenvolvida. A análise de ferramentas de mineração de dados do mercado abrangeu o estudo e testes de aplicativos baseados em diferentes técnicas, enriquecimento a base de comparação utilizada na avaliação da pesquisa. A evolução do projeto Bramining consistiu no aprimoramento do ambiente KDD desenvolvido em estudos anteriores, passando a incluir técnica de Rough Sets em seu escopo. Os estudos de caso foram conduzidos paralelamente com o uso de Bramining e de outras ferramentas existentes, para efeito de comparação. Os índices apresentados pelo Bramining nos estudos de caso foram considerados, de forma geral, equivalentes aos do software comercial, tendo ambos obtidos regras de boa qualidade na maioria dos casos. O Bramining, entretanto, mostrou-se mais completo para o processo de KDD, graças às diversas opções nele disponíveis para preparação dos dados antes da fase de mineração. Os resultados obtidos comprovaram, através da aplicação desenvolvida, a adequação dos conceitos de Rough Sets à tarefa de classificação de dados. Alguns pontos frágeis da técnica foram identificados, como a necessidade de um mecanismo de apoio para a redução de atributos e a dificuldade em trabalhar com atributos de domínio contínuo. Porém, ao se inserir a técnica em um ambiente mais completo de KDD, como o Bramining, estas deficiências foram sanadas. As opções de preparação da base que o Bramining disponibiliza ao usuário para executar, em particular, a redução e a codificação de atributos permitem deixar os dados em estado adequado à aplicação de Rough Sets. A mineração de dados é uma questão bastante relevante nos dias atuais, e muitos métodos têm sido propostos para as diversas tarefas que dizem respeito a esta questão. A teoria de Rough Sets não mostrou significativas vantagens ou desvantagens em relação a outras técnicas já consagradas, mas foi de grande valia comprovar que há caminhos alternativos para o processo de descoberta de conhecimento. / [en] This dissertation investigates the application of Rough Sets to the process of KDD - Knowledge Discovery in Databases. The main goal of the work was to evaluate the performance of Rough Sets techniques in solving the classification problem. Classification is a task of the Data Mining step in KDD Process that performs the discovery of decision rules that best represent a group of registers in a database. The work had five major steps: study of the KDD process; study of Rough Sets techniques applied to data mining; evaluation of existing data mining tools; development of Bramining project; and execution of some case studies to evaluate Bramining. The study of KDD process included all its steps: transformation, cleaning, selection, data mining and post- processing. The results obtained served as a basis to the enhamcement of Bramining. The study of Rough Sets techniques included the research of theory´s concepts and its applicability at KDD context. The Rough Sets tehory has been introduced by Zdzislaw Pawlak in the early 80´s as a mathematical approach to the analysis of vague and uncertain data. This research made possible the implementation of the technique under the environment of the developed tool. The analysis of existing data mining tools included studying and testing of software based on different techniques, enriching the background used in the evaluation of the research. The evolution of Bramining Project consisted in the enhancement of the KDD environment developed in previous works, including the addition of Rough Sets techniques. The case studies were performed simultaneously with Bramining and a commercial minig tool, for comparison reasons. The quality of the knowledge generated by Bramining was considered equivalent to the results of commercial tool, both providing good decision rules for most of the cases. Nevertheless, Bramining proved to be more adapted to the complete KDD process, thanks to the many available features to prepare data to data mining step. The results achieved through the developed application proved the suitability of Rough Sets concepts to the data classification task. Some weaknesses of the technique were identified, like the need of a previous attribute reduction and the inability to deal with continuous domain data. But as the technique has been inserted in a more complete KDD environment like the Bramining Project, those weaknesses ceased to exist. The features of data preparation available in Bramining environment, particularly the reduction and attribute codification options, enable the user to have the database fairly adapted to the use of Rough Sets algorithms. Data mining is a very relevant issue in present days and many methods have been proposed to the different tasks involved in it. Compared to other techniques, Rough Sets Theory did not bring significant advantages or disadvantages to the process, but it has been of great value to show there are alternate ways to knowledge discovery.

[pt] São duas as contribuições deste trabalho: (1) analisar a empregabilidade de algoritmos de recomendação para redes sociais. Tais algoritmos de recomendação podem receber como entrada não somente o grafo social destas redes como também características do conteúdo de itens a serem recomendados para usuários finais. Para tal, serão levantadas as principais características das redes sociais e as técnicas de recomendação automática que podem ser empregadas para essas tarefas. Especial atenção será dada à rede social online Flickr para compartilhamento de fotos e ao emprego de métricas de semelhança visual entre imagens. A segunda contribuição (2) é a construção de uma framework para a modelagem e análise de redes sociais, bem como o estudo do desempenho de algoritmos de recomendação nestes contextos. Estarão nela contidas as melhores práticas adotadas ao longo do estudo, como técnicas para coleta, análise e visualização de dados, classificação de redes sociais e tarefas de recomendação dentro destas, implementação dos algoritmos e arquiteturas de recomendadores. A relevância de tais contribuições advém da enorme quantidade de informação disponível online e crescente complexidade dos inter-relacionamentos entre esses dados. Sistemas recomendadores nesse contexto podem oferecer grande ajuda para usuários finais. / [en] This dissertation offers two major contributions: (1) to evaluate the suitability of recommender algorithms for social networks. Such recommender algorithms may receive as input not only the social graph of these networks but also content-based data from recommended items. For such, the relevant characteristics of social networks and the most important recommender techniques for these tasks will be surveyed. Special attention is given to the web-based system for social photo-sharing called Flickr and to the employment of visual metrics for image similarity. The second contribution (2) is the construction of a framework for the modeling and analysis of social networks, as well as aiding the empirical study of recommender algorithms on these contexts. Also part of this framework are the best practices adopted throughout the work done on this dissertation, such as: techniques for the gathering, analysis and visualization of data; social networks classification; identification and modeling of recommending tasks within these contexts; implementation of algorithms and their architecture. The relevance of such contributions lies on the enormous amount of information available online and on the ever-growing complexity of the relationships between this data. In this context, recommender systems may provide a great aid for end-users.

[pt] Esta Tese propõe uma metodologia para extração de conhecimento em bases de históricos criminais. A abrangência da metodologia proposta envolve todo o ciclo de tratamento dos históricos criminais, desde a extração de radicais temáticos, passando pela construção de dicionários especializados para apoio à extração de entidades até o desenvolvimento de cenários criminais em formato de uma matriz de relacionamentos. Os cenários são convertidos em Mapas de Inteligência destinados à análise de vínculos criminais e descoberta de conhecimento para investigação e elucidação de delitos. Os Mapas de Inteligência extraídos são representados por redes de vínculos, posteriormente tratados como um grafo capacitado. Análises de associações extraídas serão desenvolvidas, utilizando métodos de caminho mais curto em grafos, mapas neurais autoorganizáveis e indicadores de relacionamentos sociais. O método proposto nesta pesquisa permite a visão de indícios ocultos pela complexidade das informações textuais e a descoberta de conhecimento entre associações criminais aplicando-se algoritmos híbridos. A metodologia proposta foi testada utilizando bases de documentos criminais referentes à quadrilhas de narcotraficantes e casos de crimes de maior comoção social ocorridos no Rio de Janeiro entre 1999 e 2003. / [en] This Dissertation proposes a methodology to extract knowledge from databases of police criminal records. The scope of the proposed methodology comprises the full cycle for treatment of the criminal records, from the extraction of word radicals, including the construction of specialized dictionaries to support entity extraction, up to the development of criminal scenarios shaped into a relationship matrix. The scenarios are converted into intelligence maps for the analysis of criminal connections and the discovery of knowledge aimed at investigating and clarifying crimes. The intelligence maps extracted are represented by grids which are subsequently treated as capacitated graphs. Analyses of the connections extracted are carried out using the shortest path method in graphs, self-organizing neural maps, and indicators of social relationships. The method proposed in this study helps revealing evidence that was concealed by the complexity of textual information, and discovering knowledge based on criminal connections by applying hybrid algorithms. The proposed methodology was tested using databases of criminal police records related to drug traffic organizations and crimes that caused major social disturbances in Rio de Janeiro, Brazil, from 1999 to 2003.

[pt] Nesta tese propomos a aplicação de um paradigma de planejamento baseado em uma disciplina de modelagem conceitual para as tarefas de Mineração de Processos. Postulamos que a abordagem apresentada habilita as tarefas de descoberta de processos, checagem de conformidade e melhoria de modelos em domínios educacionais, que tem características de processos não-estruturados – dependências entre tarefas, múltiplas dependências, eventos concorrentes, atividades que falham, atividades repetidas, traços parciais e estruturas de nocaute. Relacionamos os conceitos em ambas as áreas de pesquisa e demonstramos a abordagem aplicada a um exemplo em um domínio acadêmico, implementando os algoritmos como parte de uma Biblioteca de Planos Típicos para Mineração de Processos que constrói sobre a extensa literatura prévia. / [en] In this thesis we propose the application of an automated planning paradigm based on a conceptual modeling discipline for the Process Mining tasks. We posit that the presented approach enables the process discovery, conformance checking and model enhancement tasks for educational domains, comprising characteristics of unstructured processes – with intertask dependencies, multiple dependencies, concurrent events, failing activities, repeated activities, partial traces and knock-out structures. We relate the concepts in both areas of research, and demonstrate the approach applied to an academic domain example, implementing the algorithms as part of a Library for Typical Plans for Process Mining that leverages the extensive prior art in the literature.

[pt] Devido ao grande aumento da competitividade e da, cada vez maior, demanda por eficiência, muitas empresas perceberam que é necessário repensar e melhorar seus processos. Para atingir este objetivo, elas têm cada vez mais buscado técnicas computacionais que sejam capazes de extrair novas informações e conhecimentos de suas grandes bases de dados. Os processos das empresas, normalmente, possuem momentos em que uma decisão deve ser tomada. É razoável esperar que casos similares tenham decisões parecidas sendo tomadas ao longo do processo. O objetivo desta dissertação é criar um minerador de decisão que seja capaz the automatizar a tomada de decisão dentro de um processo. A primeira parte do trabalho consiste na identificação dos pontos de decisão em uma rede de Petri. Em seguida, transformamos a tomada de decisão em um problema de classificação no qual cada possibilidade da decisão se torna uma classe. Para fazer a automatização, é utilizada uma árvore de decisão treinada com os atributos dos dados que estão presentes nos logs dos eventos. Um estudo de caso real é utilizado para validar que o minerador de decisão é confiável para processos reais. / [en] Due to the increasing competitiveness and demand for higher performance, many companies realized that it is necessary to rethink and enhance their business processes. In order to achieve this goal, companies have been turning to computational techniques that are capable of extracting new information and insights from their, ever-increasing, datasets. Business processes, normally, have many places where a decision has to be made. It is reasonable to expect that similar inputs have the same decisions made to them during the process. The goal of this dissertation is to create a decision miner that automates the decision-making inside a process. First, we will identify decision points in a Petri net model. Then, we will transform the decision-making problem into a classification one, where each of the possible decisions becomes a class. In order to automate the decision-making, a decision tree is trained using data attributes from the event logs. A real world case study is used to validate that the decision miner is reliable when using real world data.

[pt] Os produtos da indústria de eletroeletrônicos possuem alta empregabilidade no dia a dia. No entanto, por terem um ciclo de vida curto impactam na demanda por recursos naturais não renováveis. Dentro do universo de equipamentos eletroeletrônicos, os telefones celulares estão entre os mais complexos e os que empregam maior quantidade de elementos químicos diferentes. Apesar de pequenos, são vendidos aos milhares, em parte devido a sua curta vida útil. Esses fatores aliados indicam a existência de riscos à saúde e ao meio ambiente, o que faz repensar como destinar corretamente esses aparelhos no pós-consumo. A proposta do trabalho é fazer uma análise de como os telefones celulares impactam no volume e na complexidade dos Resíduos de Equipamentos Eletroeletrônicos, explicar a razão desse bem essencial ter uma vida útil tão curta e expor os motivos que tornam a sua reciclagem absolutamente necessária para continuar o seu desenvolvimento tecnológico, atender a demanda dos consumidores e reduzir o impacto ambiental da produção ao descarte. / [en] In the last century, through new production processes, the industry has increased the variety and availability of products offered to the population, providing better quality of life. This has happened because the inception of series production has offered a greater supply of consumer goods, including the Electrical and Electronic Equipment (EEE). The evolution of electronics technology has provided, and will continue to provide a better quality of life than the one we used to have. However, the technology of these products is continuously evolving, and this brings advantages and disadvantages.

[pt] A seguinte dissertação tem como objetivo explorar a Mineração de Textos através de um estudo amplo e completo do que atualmente é considerado estado da arte. Esta nova área, considerada por muitos como uma evolução natural da Mineração de Dados, é bastante interdisciplinar e vem obtendo importantes colaborações de estudiosos e pesquisadores de diversas naturezas, como Lingüística, Computação, Estatística e Inteligência Artificial. Entretanto, muito se discute sobre como deve ser um processo completo de investigação textual, de forma a tirar máximo proveito das técnicas adotadas nas mais variadas abordagens. Desta forma, através de um encadeamento sistemático de procedimentos, pode-se chegar a uma conclusão do que seria a metodologia ideal para a Mineração de Textos, conforme já se chegou para a de Dados. O presente trabalho explora um modelo de processo, do início ao fim, que sugere as seguintes etapas: coleta de dados, pré-processamento textual, indexação, mineração e análise. Este sequenciamento é uma tendência encontrada em trabalhos recentes, sendo minuciosamente discutido nos capítulos desta dissertação. Finalmente, a fim de se obter enriquecimento prático, foi desenvolvido um sistema de Mineração de Textos que possibilitou a apresentação de resultados reais, obtidos a partir da aplicação de algoritmos em documentos de natureza geral. / [en] The following essay is intended to explore the area of Text Mining, through an extensive and comprehensive study of what is currently considered state of the art. This new area, considered by many as a natural evolution of the Data Mining, is quite interdisciplinary. Several scholars and researchers from fields like linguistics and computing, for instance, have contributed for its development. Nevertheless, much has been discussed on how complete dossier of textual investigation must be carried out, in order to take maximum advantage of the techniques adopted in various approaches. Thus, through a systematic sequence of procedures, one can come to a conclusion of what would be the ideal method for the Mining of documents, as one has come about Data. This work explores a model of process which suggests the following steps: collecting data, textual preprocessing, indexing, mining and analysis. This sequence is a tendency followed in some recent works and it is thoroughly discussed in the chapters to come. Finally, in order to obtain a practical enrichment, one developed a system of Mining of documents with which became possible the presentation of results, obtained from the application of algorithms in documents of a general nature.

[pt] A Companhia Vale do Rio Doce (CVRD) possui diversas minas e usinas espalhadas pelo país. Para realizar esta dissertação foi escolhida a Mina de Urucum localizada em Corumbá - M.S. A escolha desta unidade se deve a particularidades que esta unidade possui como: lavra de superfície de ferro e subterrânea de Manganês, escoamento de produtos acabados pelos modais: rodofluvial, ferro-fluvial ou ferroviário, entre outras. Para a movimentação interna da mina são utilizados equipamentos como caminhões basculantes com sistema especial de frenagem, pás-carregadeiras, retroescavadeiras, escavadeiras de esteira entre outros equipamentos necessários à lavra de minérios e à movimentação de materiais. Estes equipamentos não são próprios, sendo necessária sua contratação. Neste trabalho será demonstrado a atual forma de contratação e pagamento e uma sugestão para a nova forma de contratação e remuneração às contratadas. / [en] Companhia Vale do Rio Doce (CVRD) owns several mines and units throughout the country. The Urucum Mine Unit, located in Corumbá - MS, was chosen for this study for several particularities: it has an open-cast iron ore mine, an underground manganese mine, outbound of final products by multimodal transport such as road, railway and the Paraguay River. Internal logistics involves equipment such as trucks with special brake system, wheel loaders, backhoe loaders, excavators, etc..., which are necessary for mining operations and material movement. As CVRD does not own this equipment, it is necessary to contract the service. The intention of this study is to show how the service companies are currently contracted, how their services are paid, and suggests a new method for contracting and remuneration.

[pt] O presente trabalho apresenta uma pesquisa onde é proposto um novo modelo de pré-processamento para mineração de textos em português utilizando técnicas de inteligência computacional baseadas em conceitos existentes, como redes neurais, sistemas dinâmicos, e estatística multidimensional. O objetivo dessa tese de doutorado é, portanto, inovar na fase de pré- processamento da mineração de textos, propondo um modelo automático de enriquecimento de dados textuais. Essa abordagem se apresenta como uma extensão do tradicional modelo de conjunto de palavras (bag-of-words), de preocupação mais estatística, e propõe um modelo do tipo conjunto de lexemas (bag-of-lexems) com maior aproveitamento do conteúdo lingüístico do texto em uma abordagem mais computacional, proporcionando resultados mais eficientes. O trabalho é complementado com o desenvolvimento e implementação de um sistema de préprocessamento de textos, que torna automática essa fase do processo de mineração de textos ora proposto. Apesar do objeto principal desta tese ser a etapa de préprocessamento, passaremos, de forma não muito aprofundada, por todas as etapas do processo de mineração de textos com o intuito de fornecer a teoria base completa para o entendimento do processo como um todo. Além de apresentar a teoria de cada etapa, individualmente, é executado um processamento completo (com coleta de dados, indexação, pré-processamento, mineração e pósprocessamento) utilizando nas outras etapas modelos já consagrados na literatura que tiveram sua implementação realizada durante esse trabalho. Ao final são mostradas funcionalidades e algumas aplicações como: classificação de documentos, extração de informações e interface de linguagem natural (ILN). / [en] This work presents a research that proposes a new model of pre-processing for text mining in portuguese using computational intelligence techniques based on existing concepts, such as neural networks, dinamic systems and multidimensional statistics. The object of this doctoral thesis is, therefore, innovation in the pre-processing phase of text-mining, proposing an automatic model for the enrichment of textual data. This approach is presented as an extension of the traditional bag-of-words model, that has a more statistical emphasis, and proposes a bag-of-lexemes model with greater usage of the texts' linguistic content in a more computational approach, providing more efficient results. The work is complemented by the development and implementation of a text pre-processing system that automates this phase of th text mining process as proposed. Despite the object of this thesis being the pre- processing stage, one feels apropriate to describe, in overview, every step of the text mining process in order to provide the basic theory necessary to understand the process as a whole. Beyond presenting the theory of every stage individually, one executes a complete process (with data collection, indexing, pre-processing, mining and postprocessing) using tried-and-true models in all the other stages, which were implemented during the development of this work. At last some functionalities and aplications are shown, such as: document classification, information extraction and natural language interface (NLI).

[pt] Os danos causados em geo-estruturas devido à ação de carregamentos dinâmicos gerados por terremotos não ocorrem necessariamente durante o evento, tendo sido observado em campo que muitos acontecem após o término da excitação. Esta dissertação tem como objetivo apresentar um fluxo de trabalho que compreenda o estado da prática da avaliação completa de uma barragem composta pelas análises estática, dinâmica e pós-sísmica. Para desenvolver a metodologia de trabalho proposta, utilizou-se o programa FLAC, software comercial de maior uso em análises dinâmicas detalhadas. A simulação neste programa de diferenças finitas permitiu o aprendizado de suas potencialidades, a aplicação de técnicas de modelagem e o conhecimento de suas limitações. A estrutura destinada à aplicação foi uma barragem de contenção de rejeitos de mineração localizada na Argentina. Os aspectos investigados compreendem a análise estática e a determinação do estado permanente, que marca o estado incial da etapa sísmica, a avaliação dinâmica e a análise de estabilidade pós-sismo. Na avaliação dinâmica no FLAC foram estudadas as condições de contorno mais adequadas aos requerimentos do problema. Também abrangeu-se a determinação do tipo de amortecimento e seus respetivos parâmetros. Finalmente, estimou-se a história no tempo de tensões, das velocidades e dos deslocamentos que compõem o estado final logo ao término do sismo, com o qual foi efetuada a análise póssismo. Analisou-se então a estabilidade do talude no mesmo programa. Em paralelo, também foram executados procedimentos alternativos para a avaliação pós-sismo, demonstrando, para a estrutura estudada, a importância e a praticidade da modelagem completa no FLAC. / [en] The damages caused in geo-structures due to the action of dynamic loads produced by earthquakes do not take place necessarily during the event, being observed in the field that many of them happen after the end of the excitation. Among the factors that contribute to this behavior can be mentioned the generation and subsequent redistribution of porepressures, the action of erosive phenomena (piping) in cracks created by the seism and, mainly, the loss of the shear strength of the soil. For geo-structures located in zones of seismic activity, the consideration of post-seismic analyses, such as the stability of dam slopes, is a very important design requirement As for the estimate and distribution of the porepressure values generated by the earthquake, a computational simulation of the event is necessary, including the consideration of constitutive relations formulated in terms of effective stresses to well represent the occurrence of shear and volumetric strains of the soil and the possibility of the development of dynamic liquefaction. In this thesis, which investigates the post-seismic behavior of a tailing dam situated in Argentina, the numerical simulation of the dynamic response of the structure has been obtained using the computational code FLAC v.5, one of the most complete software nowadays available for analyses of geotechnical problems. A description of the numerical procedures, the difficulties, advantages and limitations in the use of FLAC will be discussed along this work.