Neste trabalho é apresentado um breve estudo sobre o processo de descoberta de conhecimento em banco de dados, com enfoque na etapa de mineração de dados através de regras de associação. Propostas por Agrawal em 1993, num estudo chamado análise de cesta de mercado, as regras de associação representam que com um certo grau de suporte e confiança um conjunto de itens pode estar presente numa transação visto que outro conjunto está presente. A necessidade de análise semelhante às realizadas por Agrawal surgiu em outros campos e estas foram estendidas a outras aplicações. Neste, são apresentadas as principais variações sobre o tema regras de associação encontradas na literatura. É proposta a mineração de dados através de regras de associação sobre filtros de mensagens e canais de informação do software de catálogo, agenda e correio eletrônico Direto. Para as pesquisas são utilizadas três ferramentas: Intelligent Miner, CBA e Magnus Opus. Elas foram aplicadas sobre uma lista de discussão da Linguagem Java, pois o projeto Direto ainda não possui mensagens públicas. As ferramentas possuem características distintas: o Intelligent Miner permite a definição de hierarquias sobre os dados que serão minerados; o Magnus Opus trabalha com diversos filtros e com a definição de intervalos para o tratamento de campos numéricos; o CBA permite que sejam especificados suportes múltiplos para os itens. / This work presents a brief review about knowledge discovery in database having association rules as the data mining process. Association rules were proposed by Agrawal in 1993 in a basket data analysis. Association rules have been extended to other applications because there is a necessity for similar Agrawal’s analysis in different domains. Here are presented some variations proposed in the literature about association rules along with the main algorithms. This work proposes the use of association rules over message filters and information channels from the Direto, which is a catalog, schedule and e-mail software. Three data mining tools were used: Intelligent Miner, CBA and Magnus Opus. They were applied over a Java discussion list because Direto project does not have public messages. Each tool has distinct features: Intelligent Miner allows to define a hierarchy over the data that will be mined; Magnus Opus works with many filters over the data and permits to define ranges over numeric fields and CBA allows to specify multiple minimum support over the items.

Neste trabalho é apresentado um breve estudo sobre o processo de descoberta de conhecimento em banco de dados, com enfoque na etapa de mineração de dados através de regras de associação. Propostas por Agrawal em 1993, num estudo chamado análise de cesta de mercado, as regras de associação representam que com um certo grau de suporte e confiança um conjunto de itens pode estar presente numa transação visto que outro conjunto está presente. A necessidade de análise semelhante às realizadas por Agrawal surgiu em outros campos e estas foram estendidas a outras aplicações. Neste, são apresentadas as principais variações sobre o tema regras de associação encontradas na literatura. É proposta a mineração de dados através de regras de associação sobre filtros de mensagens e canais de informação do software de catálogo, agenda e correio eletrônico Direto. Para as pesquisas são utilizadas três ferramentas: Intelligent Miner, CBA e Magnus Opus. Elas foram aplicadas sobre uma lista de discussão da Linguagem Java, pois o projeto Direto ainda não possui mensagens públicas. As ferramentas possuem características distintas: o Intelligent Miner permite a definição de hierarquias sobre os dados que serão minerados; o Magnus Opus trabalha com diversos filtros e com a definição de intervalos para o tratamento de campos numéricos; o CBA permite que sejam especificados suportes múltiplos para os itens. / This work presents a brief review about knowledge discovery in database having association rules as the data mining process. Association rules were proposed by Agrawal in 1993 in a basket data analysis. Association rules have been extended to other applications because there is a necessity for similar Agrawal’s analysis in different domains. Here are presented some variations proposed in the literature about association rules along with the main algorithms. This work proposes the use of association rules over message filters and information channels from the Direto, which is a catalog, schedule and e-mail software. Three data mining tools were used: Intelligent Miner, CBA and Magnus Opus. They were applied over a Java discussion list because Direto project does not have public messages. Each tool has distinct features: Intelligent Miner allows to define a hierarchy over the data that will be mined; Magnus Opus works with many filters over the data and permits to define ranges over numeric fields and CBA allows to specify multiple minimum support over the items.

Neste trabalho é apresentado um breve estudo sobre o processo de descoberta de conhecimento em banco de dados, com enfoque na etapa de mineração de dados através de regras de associação. Propostas por Agrawal em 1993, num estudo chamado análise de cesta de mercado, as regras de associação representam que com um certo grau de suporte e confiança um conjunto de itens pode estar presente numa transação visto que outro conjunto está presente. A necessidade de análise semelhante às realizadas por Agrawal surgiu em outros campos e estas foram estendidas a outras aplicações. Neste, são apresentadas as principais variações sobre o tema regras de associação encontradas na literatura. É proposta a mineração de dados através de regras de associação sobre filtros de mensagens e canais de informação do software de catálogo, agenda e correio eletrônico Direto. Para as pesquisas são utilizadas três ferramentas: Intelligent Miner, CBA e Magnus Opus. Elas foram aplicadas sobre uma lista de discussão da Linguagem Java, pois o projeto Direto ainda não possui mensagens públicas. As ferramentas possuem características distintas: o Intelligent Miner permite a definição de hierarquias sobre os dados que serão minerados; o Magnus Opus trabalha com diversos filtros e com a definição de intervalos para o tratamento de campos numéricos; o CBA permite que sejam especificados suportes múltiplos para os itens. / This work presents a brief review about knowledge discovery in database having association rules as the data mining process. Association rules were proposed by Agrawal in 1993 in a basket data analysis. Association rules have been extended to other applications because there is a necessity for similar Agrawal’s analysis in different domains. Here are presented some variations proposed in the literature about association rules along with the main algorithms. This work proposes the use of association rules over message filters and information channels from the Direto, which is a catalog, schedule and e-mail software. Three data mining tools were used: Intelligent Miner, CBA and Magnus Opus. They were applied over a Java discussion list because Direto project does not have public messages. Each tool has distinct features: Intelligent Miner allows to define a hierarchy over the data that will be mined; Magnus Opus works with many filters over the data and permits to define ranges over numeric fields and CBA allows to specify multiple minimum support over the items.