Made available in DSpace on 2014-06-11T19:29:40Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2013-02-22Bitstream added on 2014-06-13T19:26:57Z : No. of bitstreams: 1 ichiba_ft_me_sjrp.pdf: 1239292 bytes, checksum: cfb214bc34aad17fb1b60e6eb5b2f5cd (MD5) / As pesquisas acerca de spatial data mining - ou prospecção de dados espaciais - tem avançado no sentido de melhorar a qualidade dos resultados obtidos pelos algoritmos da área e aprimorar as técnicas utilizadas, na tentativa de apresentar soluções que contornam os principais problemas e desafios: custo computacional elevado e baixa eficiência dos algoritmos. Neste trabalho, é apresentado um algoritmo desenvolvido para prospecção de dados espaciais, que introduz uma abordagem multirrelacional para suportar o agrupamento de dados por similaridade de características espaciais e não espaciais com possibilidade de agregação semântica nessa tarefa. Aplicável a bases de dados volumosas, o algoritmo desenvolvido apresentou resultados com qualidade superior nos experimentos realizados, se comparado com alguns dos mais tradicionais de spatial data mining, sem que houvesse perda semântica no levantamento das informações - muitas vezes ocasionada pelas junções de dados exigidas na aplicação de algoritmos tradicionais - e com um desempenho otimizado por meio do uso de multithreading / Researches involving spatial data mining have advanced in order to improve the quality of results obtained with algorithms and techniques, aiming to present solutions which avoid the main problems and challenges in this research area: high computational cost and low efficiency of the algorithms. In this work, an algorithm for spatial data mining is presented, based on techniques introduced by the VDBSCAN algorithm, which introduces a multi-relational approach to support spatial clustering by similarity of spatial and non-spatial characteristics with the possibility of semantic aggregation in this process. The developed algorithm is able to deal with voluminous databases and it presented better results than some of the most traditional spatial data mining algorithms, avoiding semantic losses in data joining required by traditional algorithms and performing an optimised execution time due to the use of multithreading

Orientador: Carlos Roberto Valêncio / Banca: José Márcio Machado / Banca: Pedro Luiz Pizzigatti Corrêa / Resumo: As pesquisas acerca de spatial data mining - ou prospecção de dados espaciais - tem avançado no sentido de melhorar a qualidade dos resultados obtidos pelos algoritmos da área e aprimorar as técnicas utilizadas, na tentativa de apresentar soluções que contornam os principais problemas e desafios: custo computacional elevado e baixa eficiência dos algoritmos. Neste trabalho, é apresentado um algoritmo desenvolvido para prospecção de dados espaciais, que introduz uma abordagem multirrelacional para suportar o agrupamento de dados por similaridade de características espaciais e não espaciais com possibilidade de agregação semântica nessa tarefa. Aplicável a bases de dados volumosas, o algoritmo desenvolvido apresentou resultados com qualidade superior nos experimentos realizados, se comparado com alguns dos mais tradicionais de spatial data mining, sem que houvesse perda semântica no levantamento das informações - muitas vezes ocasionada pelas junções de dados exigidas na aplicação de algoritmos tradicionais - e com um desempenho otimizado por meio do uso de multithreading / Abstract: Researches involving spatial data mining have advanced in order to improve the quality of results obtained with algorithms and techniques, aiming to present solutions which avoid the main problems and challenges in this research area: high computational cost and low efficiency of the algorithms. In this work, an algorithm for spatial data mining is presented, based on techniques introduced by the VDBSCAN algorithm, which introduces a multi-relational approach to support spatial clustering by similarity of spatial and non-spatial characteristics with the possibility of semantic aggregation in this process. The developed algorithm is able to deal with voluminous databases and it presented better results than some of the most traditional spatial data mining algorithms, avoiding semantic losses in data joining required by traditional algorithms and performing an optimised execution time due to the use of multithreading / Mestre

Atualmente o Brasil conta com um volume imenso de dados sobre o território nacional. Entretanto, grande parte dos dados existentes encontra-se dispersa, fragmentada, sem compatibilização cartográfica e, em alguns casos, duplicada em vários locais. O grande desafio é compartilhar dados geograficamente dispersos e comunicar conceitos importantes entre departamentos dentro da organização ou entre organizações diferentes usando, para isso, tecnologias de informação. Assim, esse trabalho tem como objetivo geral contribuir para o desenvolvimento de uma infra-estrutura para informação geográfica, que possa ser amplamente disseminada via Internet através de Web Services e que atenda os requisitos de interoperabilidade, de modo que diversos usuários possam usufruir dos dados disponíveis, integrando-os quando necessários. Este trabalho incidirá inicialmente nas necessidades de informação geográfica para o Zoneamento Ecológico e Econômico do Brasil. Entretanto, como se trata de um sistema de infra-estrutura de dados espaciais poderá, então, agregar dados para qualquer trabalho que envolva a informação espacial. / Currently Brazil has available an immense volume of data on its domestic territory. However, great part of the existing data is dispersed, fragmented, without cartographic compatibility, and, in some cases, duplicated in several places. The great challenge is to share these geographically dispersed data and to provide communication of important concepts between departments of the same organization or even between different organizations. For reaching this, the use of information technologies becomes necessary. The present work has for objective to contribute to develop a infrastructure for geographic information, that can be widely disseminated by the Internet through Web Services and that meets the requirements for interoperability so that several users may have the data available, integrating them when necessary. This work will focus initially on the need for geographic information to the Ecological and Economical Zoning of Brazil. However, as it is a system of infrastructure for spatial data can then add data to any work involving the spatial information.

Atualmente o Brasil conta com um volume imenso de dados sobre o território nacional. Entretanto, grande parte dos dados existentes encontra-se dispersa, fragmentada, sem compatibilização cartográfica e, em alguns casos, duplicada em vários locais. O grande desafio é compartilhar dados geograficamente dispersos e comunicar conceitos importantes entre departamentos dentro da organização ou entre organizações diferentes usando, para isso, tecnologias de informação. Assim, esse trabalho tem como objetivo geral contribuir para o desenvolvimento de uma infra-estrutura para informação geográfica, que possa ser amplamente disseminada via Internet através de Web Services e que atenda os requisitos de interoperabilidade, de modo que diversos usuários possam usufruir dos dados disponíveis, integrando-os quando necessários. Este trabalho incidirá inicialmente nas necessidades de informação geográfica para o Zoneamento Ecológico e Econômico do Brasil. Entretanto, como se trata de um sistema de infra-estrutura de dados espaciais poderá, então, agregar dados para qualquer trabalho que envolva a informação espacial. / Currently Brazil has available an immense volume of data on its domestic territory. However, great part of the existing data is dispersed, fragmented, without cartographic compatibility, and, in some cases, duplicated in several places. The great challenge is to share these geographically dispersed data and to provide communication of important concepts between departments of the same organization or even between different organizations. For reaching this, the use of information technologies becomes necessary. The present work has for objective to contribute to develop a infrastructure for geographic information, that can be widely disseminated by the Internet through Web Services and that meets the requirements for interoperability so that several users may have the data available, integrating them when necessary. This work will focus initially on the need for geographic information to the Ecological and Economical Zoning of Brazil. However, as it is a system of infrastructure for spatial data can then add data to any work involving the spatial information.