Made available in DSpace on 2015-04-11T13:41:29Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertacao - Denison Silvan Menezes da Silva.pdf: 464090 bytes, checksum: 6ef0590e833f6668ff79621fda712bd2 (MD5) Previous issue date: 2009-10-08 / FAPEAM - Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Amazonas / This study makes an approach to company Mineração Taboca, especially with to the subject of work and employment relationships experienced by pioneer workers of Pitinga. The 1980s is the background of this study that verify how much workers were faced with authoritarian power relations at the workplace, an emphasis on its political organization in Pitinga mine, located in Presidente Figueiredo, Amazonas. It s all about extractive industry workers that work in mine owned by Taboca Mining, a company founded in early 1980. The study assumes the contribution of qualitative approaches, using techniques of interview semi-structured, implemented with a sample of 12 workers. The whole course of the work is illuminated by the methodological perspective of history from below, proposed by Thompson, to bring relief to the life stories of the social subjects of low social status. We analyzed the expansion of capital in the Amazon and its development in large projects in the Amazon, which negatively impacted the environment and life of traditional peoples, while showing that the disciplinary authority has caused extreme difficulties in the relationship between the mining company and the workers. The research reveals that the trade union was about as subservient to the bosses, in view of the union leader and tied to employer power. It shows that the process of forming a union alternative in 1990 occurred organically and through the base, which, however, annulled by the courts direct influence of the mining company. Notes, finally, that despite the difficulties encountered during work activities in the 1980s the pioneering work of Pitinga somehow managed to make her future, currently living in relative well-being. This study is of fundamental importance as it could be in a document to support strategies for worker s action with the government, and contribute new approaches to raise this issue not yet explored. / Este estudo realiza uma abordagem sobre a empresa Mineração Taboca, especialmente no que se refere ao tema do trabalho e das relações de trabalho vividos pelos trabalhadores pioneiros do Pitinga no âmbito dessa empresa mineradora. A década de 1980 é o recorte temporal desta pesquisa, que tem o propósito de verificar em que medida os trabalhadores se depararam com relações de poder autoritárias no âmbito laboral, dando relevo à sua organização política na mina do Pitinga, localizada no município de Presidente Figueiredo, no Amazonas. Trata-se dos trabalhadores extrativistas industriais que desempenharam função na mina do Pitinga de propriedade da Mineração Taboca, empresa fundada no início da década de 1980. A pesquisa assume o aporte das abordagens qualitativas, com uso de técnicas de entrevista do tipo semi-estruturado, aplicada junto a uma amostra de 12 trabalhadores. Todo o percurso do trabalho é iluminado pela perspectiva metodológica da história vista de baixo, proposta por Edward Palmer Thompson, que busca dar relevo às histórias de vida dos sujeitos sociais de baixo status social. Procuramos analisar a expansão do capital na Amazônia e seus desdobramentos nos grandes projetos amazônicos, que impactaram negativamente o meio ambiente e a vida das populações amazônicas, mostrando ao mesmo tempo que o poder disciplinar causou extremas dificuldades na relação entre a empresa mineradora e os trabalhadores. A pesquisa revela que a organização sindical se deu de forma subserviente aos patrões, na perspectiva do sindicalismo pelego e atrelado ao poder patronal. Revela que o processo de formação de um sindicato alternativo, em 1990, ocorreu de maneira orgânica e pela base, sendo, no entanto, anulado na Justiça por influência direta da empresa mineradora. Constata, que apesar das dificuldades enfrentadas durante as atividades laborais na década de 1980 os trabalhadores pioneiros do Pitinga conseguiram de certa forma superá-las, vivendo atualmente em relativo bemestar. Este estudo assume fundamental importância na medida em que poderá constituirse em um documento para fundamentar estratégias de ação dos trabalhadores junto ao poder público, além de contribuir para despertar novas abordagens neste tema ainda pouco explorado.

Submitted by Marta Toyoda (1144061@mackenzie.br) on 2018-05-02T22:17:41Z No. of bitstreams: 2 CRISTINA FÁTIMA CLARO.pdf: 1435369 bytes, checksum: 8be497c2e09310e9805b180de47c48d4 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Approved for entry into archive by Paola Damato (repositorio@mackenzie.br) on 2018-05-04T16:05:24Z (GMT) No. of bitstreams: 2 CRISTINA FÁTIMA CLARO.pdf: 1435369 bytes, checksum: 8be497c2e09310e9805b180de47c48d4 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Made available in DSpace on 2018-05-04T16:05:24Z (GMT). No. of bitstreams: 2 CRISTINA FÁTIMA CLARO.pdf: 1435369 bytes, checksum: 8be497c2e09310e9805b180de47c48d4 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2018-02-15 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / Fundação de Amparo a Pesquisa do Estado de São Paulo / Fundo Mackenzie de Pesquisa / Social media is full of unstructured data and content generated in a decentralized way, and it is possible to analyze these data to identify patterns or predict future events. The analysis of these data gives rise to social media mining, an area that uses data mining techniques to extract knowledge from social data. From how the user presents himself in social media, how he/she interacts, what he/she shares and posts, it is possible to analyze his/her behavior by assigning a virtual identity, called virtual persona, and, from the behavior of the virtual persona, to predict characteristics, such as the temperament. Temperament is a set of natural tendencies of the mind that is related to the processes of perceiving, analyzing and making daily decisions. This dis-sertation aims to identify the temperament of users (virtual personas) based on D. Keirsey’s model, who classifies the temperament in Artisan, Guardian, Idealist and Rational. As a result, an average accuracy of 88.37% was obtained for the SVM algorithm for the classification of temperaments for LIWC with 6-fold cross validation. / As mídias sociais possuem um grande volume de dados não estruturados e permitem a geração de conteúdo de forma descentralizada, sendo possível analisar estes dados para identificar padrões ou prever eventos futuros. A análise desses dados dá origem à mineração de mídias sociais, uma área que utiliza técnicas de mineração de dados para extrair conhecimentos de dados sociais. A partir de como o usuário se apresenta nas mídias sociais, a forma como interage, o que curte, compartilha e posta, é possível analisar seu comportamento atribuindo uma identidade virtual, chamada persona virtual e, a partir do comportamento da persona virtual, predizer características, como o seu temperamento. O temperamento é um conjunto de tendências naturais da mente que tem relação com os processos de perceber, analisar e tomar decisão no dia a dia. Esta dissertação teve como objetivo predizer o temperamento de usuários (personas virtuais) de acordo com o modelo de D. Keirsey, que classifica o temperamento em Artesão, Guardião, Idealista e Racional. Como resultado, obteve-se uma acurácia média de 88,37% com o algoritmo SVM com estruturação dos textos via LIWC e validação cruzada em 6-pastas.

Mineração de processos é uma área de pesquisa relativamente recente que se situa entre mineração de dados e aprendizado de máquina, de um lado, e modelagem e análise de processos de negócio, de outro lado. Mineração de processos visa descobrir, monitorar e aprimorar processos de negócio reais por meio da extração de conhecimento a partir de logs de eventos disponíveis em sistemas de informação orientados a processos. O principal objetivo deste trabalho foi avaliar o contexto de aplicação de técnicas provenientes das áreas de inteligência computacional e de aprendizado de máquina, incluindo redes neurais artificiais. Para fins de simplificação, denominadas no restante deste texto apenas como ``redes neurais\'\'. e máquinas de vetores de suporte, no contexto de mineração de processos. Considerando que essas técnicas são, atualmente, as mais aplicadas em tarefas de mineração de dados, seria esperado que elas também estivessem sendo majoritariamente aplicadas em mineração de processos, o que não tinha sido demonstrado na literatura recente e foi confirmado por este trabalho. Buscou-se compreender o amplo cenário envolvido na área de mineração de processos, incluindo as principais caraterísticas que têm sido encontradas ao longo dos últimos dez anos em termos de: tipos de mineração de processos, tarefas de mineração de dados usadas, e técnicas usadas para resolver tais tarefas. O principal enfoque do trabalho foi identificar se as técnicas de inteligência computacional e de aprendizado de máquina realmente não estavam sendo amplamente usadas em mineração de processos, ao mesmo tempo que se buscou identificar os principais motivos para esse fenômeno. Isso foi realizado por meio de um estudo geral da área, que seguiu rigor científico e sistemático, seguido pela validação das lições aprendidas por meio de um exemplo de aplicação. Este estudo considera vários enfoques para delimitar a área: por um lado, as abordagens, técnicas, tarefas de mineração e ferramentas comumente mais usadas; e, por outro lado, veículos de publicação, universidades e pesquisadores interessados no desenvolvimento da área. Os resultados apresentam que 81% das publicações atuais seguem as abordagens tradicionais em mineração de dados. O tipo de mineração de processos com mais estudo é Descoberta 71% dos estudos primários. Os resultados deste trabalho são valiosos para profissionais e pesquisadores envolvidos no tema, e representam um grande aporte para a área / Mining process is a relatively new research area that lies between data mining and machine learning, on one hand, and business process modeling and analysis, on the other hand. Mining process aims at discovering, monitoring and improving business processes by extracting real knowledge from event logs available in process-oriented information systems. The main objective of this master\'s project was to assess the application of computational intelligence and machine learning techniques, including, for example, neural networks and support vector machines, in process mining. Since these techniques are currently widely applied in data mining tasks, it would be expected that they were also widely applied to the process mining context, which has been not evidenced in recent literature and confirmed by this work. We sought to understand the broad scenario involved in the process mining area, including the main features that have been found over the last ten years in terms of: types of process mining, data mining tasks used, and techniques applied to solving such tasks. The main focus of the study was to identify whether the computational intelligence and machine learning techniques were indeed not being widely used in process mining whereas we sought to identify the main reasons for this phenomenon. This was accomplished through a general study area, which followed scientific and systematic rigor, followed by validation of the lessons learned through an application example. This study considers various approaches to delimit the area: on the one hand, approaches, techniques, mining tasks and more commonly used tools; and, on the other hand, the publication vehicles, universities and researchers interested in the development area. The results show that 81% of current publications follow traditional approaches to data mining. The type of mining processes more study is Discovery 71% of the primary studies. These results are valuable for practitioners and researchers involved in the issue, and represent a major contribution to the area

Representações visuais têm sido adotadas na exploração de conjuntos de documentos, auxiliando a extração de conhecimento sem que seja necessária a análise individual de milhares de textos. Mapas de documentos, em particular, apresentam documentos individualmente representados espalhados em um espaço visual, refletindo suas relações de similaridade ou conexões. A construção destes mapas de documentos inclui, entre outras tarefas, o posicionamento dos textos e a identificação automática de áreas temáticas. Um desafio é a visualização de conjuntos dinâmicos de documentos. Na visualização de informação, é comum que alterações no conjunto de dados tenham um forte impacto na organização do espaço visual, dificultando a manutenção, por parte do usuário, de um mapa mental que o auxilie na interpretação dos dados apresentados e no acompanhamento das mudanças sofridas pelo conjunto de dados. Esta tese introduz um algoritmo para a construção dinâmica de mapas de documentos, capaz de manter uma disposição coerente à medida que elementos são adicionados ou removidos. O processo, inerentemente incremental e de baixa complexidade, utiliza um espaço bidimensional dividido em células, análogo a um tabuleiro de xadrez. Resultados consistentes foram alcançados em comparação com técnicas não incrementais de projeção de dados multidimensionais, tendo sido a técnica aplicada também em outros domínios, além de conjuntos de documentos. A visualização resultante não está sujeita a problemas de oclusão. A identificação de áreas temáticas é alcançada com técnicas de extração de regras de associação representativas para a identificação automática de tópicos. A combinação da extração de tópicos com a projeção incremental de dados em um processo integrado de mineração visual de textos compõe um espaço visual em que tópicos e áreas de interesse são destacados e atualizados à medida que o conjunto de dados é modificado / Visual representations are often adopted to explore document collections, assisting in knowledge extraction, and avoiding the thorough analysis of thousands of documents. Document maps present individual documents in visual spaces in such a way that their placement reflects similarity relations or connections between them. Building these maps requires, among other tasks, placing each document and identifying interesting areas or subsets. A current challenge is to visualize dynamic data sets. In Information Visualization, adding and removing data elements can strongly impact the underlying visual space. That can prevent a user from preserving a mental map that could assist her/him on understanding the content of a growing collection of documents or tracking changes on the underlying data set. This thesis presents a novel algorithm to create dynamic document maps, capable of maintaining a coherent disposition of elements, even for completely renewed sets. The process is inherently incremental, has low complexity and places elements on a 2D grid, analogous to a chess board. Consistent results were obtained as compared to (non-incremental) multidimensional scaling solutions, even when applied to visualizing domains other than document collections. Moreover, the corresponding visualization is not susceptible to occlusion. To assist users in indentifying interesting subsets, a topic extraction technique based on association rule mining was also developed. Together, they create a visual space where topics and interesting subsets are highlighted and constantly updated as the data set changes

O presente trabalho, intitulado A Mineração Responsável: limites para a autorregulação socioambiental do setor mineral no Brasil, teve por problema de pesquisa a possiblidade de estruturação e utilização da certificação socioambiental de terceira parte para a melhoria do desempenho ambiental das empresas de mineração de agregados no Estado de São Paulo. O problema de pesquisa foi formulado como questão de pesquisa com a seguinte pergunta: um sistema de autorregulação ambiental pode ser estruturado como um fator de melhoria na qualidade ambiental do setor minerário no Brasil? Frente a esta questão, foi tomada como hipótese de pesquisa a viabilidade do emprego da autorregulação socioambiental do setor mineral brasileiro, na forma de um sistema de certificação, desde que, entre outros fatores, essa escolha: 1) respeite as balizas constitucionais e o espaço não resguardado à regulação do Estado; 2) tenha princípios e diretrizes adequados ao contexto nacional; 3) respeite a uma lógica de governança legitimada; 4) haja posicionamento favorável das partes interessadas; e 5) haja a colaboração do Estado para a valorização da iniciativa. / Il presente lavoro, intitolato L\'Attività Mineraria Responsabile: limiti per l\'autoregolamentazione socio-ambientale del settore minerale in Brasile, ha scelto come problema di ricerca la possibilità di strutturazione e utilizzazione della certificazione socio-ambientale di terza parte per il miglioramento dello svolgimento ambientale delle aziende di attività mineraria di aggregati nello Stato di São Paulo. Il problema di ricerca è stato formulato come questione di ricerca con la seguente domanda: un sistema di autoregolamentazione ambientale può essere strutturato come un fattore di miglioramento nella qualità ambientale del settore minerario in Brasile? Davanti a tale questione, è stata presa come ipotesi di ricerca l\'attuabilità dell\'utilizzazione dell\'autoregolamentazione socio-ambientale del settore minerale brasiliano nella forma di un sistema di certificazione, a condizione che, tra altri fattori, tale scelta: 1) rispetti i riferimenti costituzionali e lo spazio non osservato alla regolamentazione dello Stato; 2) abbia principi e direttive adeguati al contesto nazionale; 3) rispetti una logica di direzione legittimata; 4) abbia posizionamento favorevole delle parti interessate; e 5) abbia la collaborazione dello Stato per la valorizzazione dell\'iniziativa.

Submitted by Luciclea Silva (luci@ufpa.br) on 2018-10-31T16:22:50Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertacao_Arquiteturapreprocessamentoanalise.pdf: 2201314 bytes, checksum: b0a349ed6a153c4ed20626b65076c0ad (MD5) / Approved for entry into archive by Luciclea Silva (luci@ufpa.br) on 2018-10-31T16:23:19Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertacao_Arquiteturapreprocessamentoanalise.pdf: 2201314 bytes, checksum: b0a349ed6a153c4ed20626b65076c0ad (MD5) / Made available in DSpace on 2018-10-31T16:23:20Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertacao_Arquiteturapreprocessamentoanalise.pdf: 2201314 bytes, checksum: b0a349ed6a153c4ed20626b65076c0ad (MD5) Previous issue date: 2018-08-23 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / A Web 2.0 e a evolução nas Tecnologias da Informação e Comunicação, têm impulsionado novos meios de interação e relacionamento. Neste contexto, as Redes Sociais Online (RSO) são um exemplo, como plataformas que permitem a interação e o compartilhamento de informações entre pessoas. Além disso, é possível observar que RSO passaram a ser adotadas como canal de desabafo de consumidores, por meio de opiniões sobre produtos e experiências. Este cenário apresenta uma ótima oportunidade para que empresas possam melhorar produtos, serviços e estratégias de mercado, já que as RSO são poderosas fontes massivas de dados não-estruturados gerados pelo consumidor (do inglês, User- Generated Content - UGC), com opiniões e avaliações sobre ofertas em plataformas tais como Facebook, Twitter e Instagram. O Brasil é um grande exemplo onde esse fenômeno pode ser observado e apresenta potencial oportunidade de exploração de mercado, dado que a população brasileira é uma das nações que mais utiliza RSO no mundo. Neste âmbito, técnicas computacionais de Mineração de Opinião (MO) ou Análise de Sentimento (AS) são aplicadas com o intuito de inferir a polaridade dominante (positivo, negativo, neutro) quanto ao sentimento associado a textos, e, podem ser aplicadas em dados de RSO a fim de avaliar o feedback do público-alvo. Apesar das diversas estratégias de AS reportadas na literatura, ainda há vários desafios enfrentados na aplicação de AS em textos oriundos de RSO, devido às características da linguagem utilizada em tais plataformas. O estado da arte de AS é voltado para a língua inglesa e as propostas existentes para Português Brasileiro (PT_Br) não apresentam uma metodologia padronizada nas tarefas de pré-processamento. Neste âmbito, esta pesquisa investiga uma metodologia sem tradução e propõe uma nova arquitetura expandida de pré-processamento de AS voltada para o PT_Br, a fim de prover atributos enriquecidos para os algoritmos de AS. A proposta foi comparada com modelos bem estabelecidos na literatura, e resultados obtidos indicam que esta pode superar o estado da arte em até 3% de revocação, para 6 de 7 bases de dados avaliadas. / The Web 2.0 and the evolution of Information Technologies have brought novel interaction and relationship channels. In this context, the Online Social Networks (OSN) are an example as platforms which allow interactions and sharing of information between people. In this scenario, it is possible to observe the adoption of OSN as a channel for posting opinions regarding products and experience. This scene presents an excellent opportunity for companies that aim to improve products, services and marketing strategies, given OSNs are powerful sources of massive unstructured data generated by consumers (UGC), with opinions and reviews concerning offers, in platforms such as Facebook, Twitter and Instagram. Brazil is a highlight in this scenario, where this phenomenon can be observed, as the Brazilian population is one of the most active in social media platforms in the world. This makes it a country full of opportunities to market exploitation. In this context, computational techniques of Opinion Mining and Sentiment Analysis (SA) are applied aiming to infer the polarity (positive, negative, neutral) regarding a sentiment associated to texts, and can also be applied in data from OSN to evaluate the feedback from a target audience. Although the existing diversity of SA strategies reported in the literature, there are still challenges faced in the application of SA in text data from OSN, given the characteristics of the language adopted in such platforms. The state of art is focused on SA towards the English language, and the existing proposals for Brazilian Portuguese do not have a standardized methodology for preprocessing steps. In this context, this research investigates an approach with no translation, and proposes a novel preprocessing architecture for SA towards Brazilian Portuguese, aiming to provide enriched features to SA algorithms. The proposal was compared with well-established baselines from the literature, and the obtained results indicate that this architecture can overcome the state of art recall in at least 3% , for 6 out of 7 datasets evaluated.

Mineração de processos é uma área de pesquisa relativamente recente que se situa entre mineração de dados e aprendizado de máquina, de um lado, e modelagem e análise de processos de negócio, de outro lado. Mineração de processos visa descobrir, monitorar e aprimorar processos de negócio reais por meio da extração de conhecimento a partir de logs de eventos disponíveis em sistemas de informação orientados a processos. O principal objetivo deste trabalho foi avaliar o contexto de aplicação de técnicas provenientes das áreas de inteligência computacional e de aprendizado de máquina, incluindo redes neurais artificiais. Para fins de simplificação, denominadas no restante deste texto apenas como ``redes neurais\'\'. e máquinas de vetores de suporte, no contexto de mineração de processos. Considerando que essas técnicas são, atualmente, as mais aplicadas em tarefas de mineração de dados, seria esperado que elas também estivessem sendo majoritariamente aplicadas em mineração de processos, o que não tinha sido demonstrado na literatura recente e foi confirmado por este trabalho. Buscou-se compreender o amplo cenário envolvido na área de mineração de processos, incluindo as principais caraterísticas que têm sido encontradas ao longo dos últimos dez anos em termos de: tipos de mineração de processos, tarefas de mineração de dados usadas, e técnicas usadas para resolver tais tarefas. O principal enfoque do trabalho foi identificar se as técnicas de inteligência computacional e de aprendizado de máquina realmente não estavam sendo amplamente usadas em mineração de processos, ao mesmo tempo que se buscou identificar os principais motivos para esse fenômeno. Isso foi realizado por meio de um estudo geral da área, que seguiu rigor científico e sistemático, seguido pela validação das lições aprendidas por meio de um exemplo de aplicação. Este estudo considera vários enfoques para delimitar a área: por um lado, as abordagens, técnicas, tarefas de mineração e ferramentas comumente mais usadas; e, por outro lado, veículos de publicação, universidades e pesquisadores interessados no desenvolvimento da área. Os resultados apresentam que 81% das publicações atuais seguem as abordagens tradicionais em mineração de dados. O tipo de mineração de processos com mais estudo é Descoberta 71% dos estudos primários. Os resultados deste trabalho são valiosos para profissionais e pesquisadores envolvidos no tema, e representam um grande aporte para a área / Mining process is a relatively new research area that lies between data mining and machine learning, on one hand, and business process modeling and analysis, on the other hand. Mining process aims at discovering, monitoring and improving business processes by extracting real knowledge from event logs available in process-oriented information systems. The main objective of this master\'s project was to assess the application of computational intelligence and machine learning techniques, including, for example, neural networks and support vector machines, in process mining. Since these techniques are currently widely applied in data mining tasks, it would be expected that they were also widely applied to the process mining context, which has been not evidenced in recent literature and confirmed by this work. We sought to understand the broad scenario involved in the process mining area, including the main features that have been found over the last ten years in terms of: types of process mining, data mining tasks used, and techniques applied to solving such tasks. The main focus of the study was to identify whether the computational intelligence and machine learning techniques were indeed not being widely used in process mining whereas we sought to identify the main reasons for this phenomenon. This was accomplished through a general study area, which followed scientific and systematic rigor, followed by validation of the lessons learned through an application example. This study considers various approaches to delimit the area: on the one hand, approaches, techniques, mining tasks and more commonly used tools; and, on the other hand, the publication vehicles, universities and researchers interested in the development area. The results show that 81% of current publications follow traditional approaches to data mining. The type of mining processes more study is Discovery 71% of the primary studies. These results are valuable for practitioners and researchers involved in the issue, and represent a major contribution to the area

The frequent pattern mining in data represented by more complex structures like trees and graphs are growing lately. Among the reasons for this improvement is the fact that the tree and graph patterns has more information than sequential patterns, besides there is the possibility of usage of this type of mining in several areas like XML Mining,Web Mining and Bioinformatic. A problem that occurs in mining patterns in general is the great amount of patterns generated. Being some of them not interesting for users. The decrease in the quantity of patterns generated can be done restricting the patterns types produced through the user constraint. Even incorporating constraints in the mining process, the quantity of tree pattern mined is large, what make necessary one tool for pattern analysis, possibiliting the user specify queries to extract in the mass of mined patterns that satisfy the criteria of the selection in the query. The pattern mining with constraint, aim to obtain as a result of the process of mining only the patterns with the real interest for the user. The constraint about patterns will be represented related to the structure of them. One form to represent the sequential pattern mining would be through regular expressions, for the tree pattern mining, the tree automata. The use of constraints solve the problem to generate a large amout of patterns, but the mechanism used to represent the constraint is still constituted in another problem that would be the difficult for a user do the input of constraint using this mechanism. The queries about frequent patterns are made according to the characteristics of the data. One way to extract specific patterns in data structured like trees is to store the specific patterns in a XML file and make queries using one of the query languages for XML files. Among the XML query languages, the XQuery language is very used, mainly by the fact that it s similar in semantic to SQL, the query language for databases. The frequently patterns queries could be made using this language, but, for this the user would have to know and be capable to express queries through it. In this research it will be presented the visual language VisTree that consists of visual tool to be used in a phase of preprocess for specification the user preferences that involves the format of the tree pattern that are interested to him, as in a phase of postprocess to analyze the mined patterns. The VisTree sintaxe is based on in a fragment of the Tree Pattern language[Chen et al. 2003, Che and Liu 2005], the core of XPath 1.0 [Clark and Derose 1999, Olteanu et al. 2002]. However, the semantic of VisTree differs from the semantic of these languages in the sense that VisTree queries return the sets of tree patterns. VisTree uses a XQuery language [Chamberlin 2003, Katz et al. 2003] like query process mechanism: the visual queries specified in VisTree are mapped in XQuery queries and theirs responses are adapted to fit the format returned by VisTree. VisTree works like a XQuery front-end. A complete system of mining tree pattern was developed to test and validate the use of VisTree language in specific contexts of applications. The system was made in a modular form, in a way to allow that new applications could be incorporated in a simple way. This research show the application of tree mining with constraint in the areas of XML Mining andWeb Mining through study case. In both applications, the system use the VisTree language in the preprocess modules (constraint input) and analysis of patterns (query input). / A mineração de padrões freqüentes em dados representados por estruturas mais complexas como árvores e grafos vêm crescendo muito nos últimos tempos. Entre as razões para esse crescimento está o fato do padrão arborescente ou em forma de grafo possuir mais informações do que os padrões seqüenciais, e na possibilidade de aplicação desse tipo de mineração em várias áreas como XML Mining, Web Mining e Bioinformática. Um problema que ocorre na mineração de padrões em geral é a grande quantidade de padrões gerados; sendo que muitos deles nem são do interesse do usuário. A diminuição da quantidade de padrões gerados pode ser feita restringido o tipo de padrão produzido através de especificações do usuário. Mesmo incorporando restrições no processo de mineração, a quantidade de padrões arborescentes minerados é grande, o que torna necessário uma ferramenta de análise dos padrões, possibilitando ao usuário especificar consultas para extrair da massa de padrões minerados aqueles que satisfazem os critérios de seleção da consulta. A mineração de padrões com restrição, visa obter como resultado de um processo de mineração apenas os padrões de real interesse do usuário. Uma restrição sobre padrões será representada de acordo com a estrutura dos mesmos. Para a mineração de padrões seqüencias uma forma de representá-la seria através de expressões regulares, para a mineração de padrões arborescentes, os autômatos de árvore. O uso de restrições resolve o problema da geração de uma grande quantidade de padrões, mas o mecanismo usado para representar a restrição ainda se constitui em um outro problema que seria a dificuldade de um usuário em fazer a entrada da restrição utilizando esse mecanismo. As consultas sobre padrões freqüentes são feitas de acordo com as características dos dados. Uma forma de extrair padrões específicos em dados estruturados como árvores é armazenar os padrões freqüentes em um documento XML e efetuar uma consulta usando uma das linguagens de consulta a documentos XML. Dentre as linguagens de consulta XML, a linguagem XQuery é muito utilizada, principalmente pelo fato de ser similar semanticamente a SQL (linguaguem de consulta a banco de dados). A consulta aos padrões freqüentes poderia então ser feita utilizando essa linguagem, mas para isso o usuário teria que conhecer e ser capaz de expressar sua consulta através dela. Nesse trabalho é apresentada a linguagem visual VisTree, que consiste em uma ferramenta visual a ser utilizada tanto numa fase de Pré-processamento para a especificação das preferências do usuário no que se refere ao formato dos padrões arborescentes que lhe interessa, quanto numa fase de pós-processamento para a análise dos padrões minerados. A sintaxe da VisTree se baseia na sintaxe de um fragmento simples da linguagem Tree Pattern [Miklau and Suciu 2004, Chen et al. 2003], na qual a linguagem XPath 1.0 [Clark and Derose 1999, Olteanu et al. 2002] também se baseou. Entretanto, a semântica de VisTree difere da semântica destas linguagens no sentido de que consultas de VisTree retornam conjuntos de padrões arborescentes. A VisTree utiliza a linguagem XQuery [Chamberlin 2003, Katz et al. 2003] como mecanismo de processamento de consultas: as consultas visuais especificadas em VisTree são mapeadas em consultas da XQuery e suas respostas adaptadas para se adequarem ao formato retornado por VisTree. Um sistema completo de mineração de padrões arborescentes foi desenvolvido para testar e validar o uso da linguagem VisTree em contextos específicos de aplicações. O sistema foi construído de forma modular para que novas aplicações possam ser incorporadas de maneira simples. A aplicação de mineração de árvores com restrição nas áreas de XML Mining e Web Mining foi feita através de um estudo de caso. Nas duas aplicações, o sistema utiliza a linguagem VisTree nos módulos que fazem a tarefa de Pré-Processamento (entrada da restrição) e de Análise de Padrões (entrada da consulta). / Mestre em Ciência da Computação

Representações visuais têm sido adotadas na exploração de conjuntos de documentos, auxiliando a extração de conhecimento sem que seja necessária a análise individual de milhares de textos. Mapas de documentos, em particular, apresentam documentos individualmente representados espalhados em um espaço visual, refletindo suas relações de similaridade ou conexões. A construção destes mapas de documentos inclui, entre outras tarefas, o posicionamento dos textos e a identificação automática de áreas temáticas. Um desafio é a visualização de conjuntos dinâmicos de documentos. Na visualização de informação, é comum que alterações no conjunto de dados tenham um forte impacto na organização do espaço visual, dificultando a manutenção, por parte do usuário, de um mapa mental que o auxilie na interpretação dos dados apresentados e no acompanhamento das mudanças sofridas pelo conjunto de dados. Esta tese introduz um algoritmo para a construção dinâmica de mapas de documentos, capaz de manter uma disposição coerente à medida que elementos são adicionados ou removidos. O processo, inerentemente incremental e de baixa complexidade, utiliza um espaço bidimensional dividido em células, análogo a um tabuleiro de xadrez. Resultados consistentes foram alcançados em comparação com técnicas não incrementais de projeção de dados multidimensionais, tendo sido a técnica aplicada também em outros domínios, além de conjuntos de documentos. A visualização resultante não está sujeita a problemas de oclusão. A identificação de áreas temáticas é alcançada com técnicas de extração de regras de associação representativas para a identificação automática de tópicos. A combinação da extração de tópicos com a projeção incremental de dados em um processo integrado de mineração visual de textos compõe um espaço visual em que tópicos e áreas de interesse são destacados e atualizados à medida que o conjunto de dados é modificado / Visual representations are often adopted to explore document collections, assisting in knowledge extraction, and avoiding the thorough analysis of thousands of documents. Document maps present individual documents in visual spaces in such a way that their placement reflects similarity relations or connections between them. Building these maps requires, among other tasks, placing each document and identifying interesting areas or subsets. A current challenge is to visualize dynamic data sets. In Information Visualization, adding and removing data elements can strongly impact the underlying visual space. That can prevent a user from preserving a mental map that could assist her/him on understanding the content of a growing collection of documents or tracking changes on the underlying data set. This thesis presents a novel algorithm to create dynamic document maps, capable of maintaining a coherent disposition of elements, even for completely renewed sets. The process is inherently incremental, has low complexity and places elements on a 2D grid, analogous to a chess board. Consistent results were obtained as compared to (non-incremental) multidimensional scaling solutions, even when applied to visualizing domains other than document collections. Moreover, the corresponding visualization is not susceptible to occlusion. To assist users in indentifying interesting subsets, a topic extraction technique based on association rule mining was also developed. Together, they create a visual space where topics and interesting subsets are highlighted and constantly updated as the data set changes

Este projeto constitui desdobramento e aprofundamento de uma temática apresentada na pesquisa de iniciação científica (com bolsa FAPESP) - realizada entre outubro de 2006 e junho de 2008: a mineração. O objetivo central é o de analisar a complexidade presente na paisagem mineira romana do território hispânico, centrando-se também no estudo da província da Lusitânia. Com base nas fontes de época e na bibliografia interpretativa dessas fontes serão buscados recursos que esclareçam o papel da exploração mineral provincial e seus reflexos no Império romano. Para tanto, far-se-á uso da metodologia pertencente à Arqueologia da Paisagem a fim de se examinar três segmentos fundamentais na mineração: a zona de extração, a infraestrutura e a mão-de-obra necessárias à atividade. / This project is the unfolding and deepening of a theme presented in a FAPESP financed program of scientific initiation carried on from October 2006 to June 2009, namely, mining. The central goal is to analyze the complexity present in the Roman mining landscape in the Hispanic territory, including Lusitania. Based on the classic bibliographic sources and its interpreters we will look for resources which enlighten the role of provincial mining exploration and its reflexes on the Roman Empire. For that, use will be made of the methodology pertaining to the Landscape Archaeology in order to examine three fundamental segments of mining: the extraction zone, the infrastructure and the man power necessary for that activity.