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Previous issue date: 2015-05-07 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / Data mining aims at extracting useful information from a Database (DB). The mining
process enables, also, to analyze the data (e.g. correlations, predictions, chronological
relationships, etc.). The work described in this document proposes an approach to deal with
temporal knowledge extraction from a DB and describes the implementation of this
approach, as the computational system called S_MEMIS+AR. The system focuses on the
process of finding frequent temporal patterns in a DB and generating temporal association
rules, based on the elements contained in the frequent patterns identified. At the end of the
process performs an analysis of the temporal relationships between time intervals
associated with the elements contained in each pattern using the binary relationships
described by the Allen´s Interval Algebra. Both, the S_MEMISP+AR and the algorithm that
the system implements, were subsidized by the Apriori, the MEMISP and the ARMADA
approaches. Three experiments considering two different approaches were conducted with
the S_MEMISP+AR, using a DB of sale records of products available in a supermarket.
Such experiments were conducted to show that each proposed approach, besides inferring
new knowledge about the data domain and corroborating results that reinforce the implicit
knowledge about the data, also promotes, in a global way, the refinement and extension of
the knowledge about the data. / A mineração de dados tem como objetivo principal a extração de informações úteis a partir
de uma Base de Dados (BD). O processo de mineração viabiliza, também, a realização de
análises dos dados (e.g, identificação de correlações, predições, relações cronológicas,
etc.). No trabalho descrito nesta dissertação é proposta uma abordagem à extração de
conhecimento temporal a partir de uma BD e detalha a implementação dessa abordagem
por meio de um sistema computacional chamado S_MEMISP+AR. De maneira simplista, o
sistema tem como principal tarefa realizar uma busca por padrões temporais em uma base
de dados, com o objetivo de gerar regras de associação temporais entre elementos de
padrões identificados. Ao final do processo, uma análise das relações temporais entre os
intervalos de duração dos elementos que compõem os padrões é feita, com base nas
relações binárias descritas pelo formalismo da Álgebra Intervalar de Allen. O sistema
computacional S_MEMISP+AR e o algoritmo que o sistema implementa são subsidiados
pelas propostas Apriori, ARMADA e MEMISP. Foram realizados três experimentos distintos,
adotando duas abordagens diferentes de uso do S_MEMISP+AR, utilizando uma base de
dados contendo registros de venda de produtos disponibilizados em um supermercado. Tais
experimentos foram apresentados como forma de evidenciar que cada uma das
abordagens, além de inferir novo conhecimento sobre o domínio de dados e corroborar
resultados que reforçam o conhecimento implícito já existente sobre os dados, promovem,
de maneira global, o refinamento e extensão do conhecimento sobre os dados.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufscar.br:ufscar/8923 |
| Date | 07 May 2015 |
| Creators | João, Rafael Stoffalette |
| Contributors | Nicoletti, Maria do Carmo |
| Publisher | Universidade Federal de São Carlos, Câmpus São Carlos, Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação, UFSCar |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFSCAR, instname:Universidade Federal de São Carlos, instacron:UFSCAR |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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