Dentre as técnicas de mineração existentes encontra-se a associação, responsável por identificar relações que ocorrem no conjunto de dados. Embora a associação seja uma das técnicas mais utilizadas, a quantidade de padrões extraídos pode vir a sobrecarregar o usuário de tal maneira que encontrar algo interessante dentre a imensidão de padrões obtidos passa a ser um novo desafio. Para solucionar esse problema, uma grande parte dos trabalhos relacionados à associação está voltada a etapa de pós-processamento. Esses trabalhos geralmente propõem abordagens de pós-processamento que visam, segundo determinada estratégia, facilitar a busca pelos padrões interessantes ao domínio. Nos últimos anos, essas abordagens têm incluído no processo o conhecimento e/ou interesse do usuário sobre o domínio. Contudo, nas abordagens atualmente existentes, o usuário deve, por meio de algum formalismo descrever explicitamente seu conhecimento e/ou interesse, requerendo do usuário um tempo considerável, podendo levar, inclusive, a especificações incompletas e/ou incorretas. Além disso, na maioria das vezes, o usuário não tem ideia do que é provavelmente interessante, nem a partir de quais relações iniciar a busca. Nota-se, portanto, que um dos desafios dessas abordagens é considerar o conhecimento e/ou interesse do usuário. Além disso, é necessário considerar também o número de regras que o usuário analisará. A análise de regras feita por um especialista é custosa e, na maioria dos casos, o usuário quer explorar as regras geradas sem limitar a exploração ao conhecimento que ele já possui. Portanto, é importante que o usuário avalie o menor número de regras possível e, com base nessa avaliação, abordagens de pós-processamento consigam o auxiliar na busca pelas regras que ele poderá considerar interessante. Para tanto, é proposto neste trabalho que o pós-processamento seja tratado como um problema de classificação semissupervisionada transdutiva, uma vez que permite que o usuário rotule, considerando classes pré-definidas (por exemplo, \"Interessante\" ou \"Não Interessante\"), apenas algumas regras do conjunto a ser explorado para que todas as outras regras sejam automaticamente rotuladas. Além disso, por meio da definição dos rótulos de algumas regras, é possível capturar implicitamente o conhecimento e/ou interesse do usuário sobre o domínio. Para tanto, é necessário que as regras sejam modeladas de maneira a permitir: (a) selecionar as regras a serem rotuladas pelo usuário a fim de capturar implicitamente seu conhecimento e/ou interesse; (b) propagar os rótulos das regras já classificadas pelo usuário a todas as outras regras não rotuladas. Desse modo, neste trabalho, as regras foram modeladas via redes, uma vez que: (i) uma vasta quantidade de medidas de exploração de redes pode ser utilizada, em conjunto com as informações fornecidas pelo usuário, a fim de viabilizar o item (a); (ii) algoritmos de propagação de rótulos podem ser utilizados a fim de viabilizar o item (b). Diante do apresentado, ressalta-se que as contribuições deste trabalho estão na capacidade de se extrair o conhecimento e/ou interesse do usuário de acordo com as características da base de dados e direcionar sua exploração sem a necessidade de se definir previamente o que será explorado. Além disso, os resultados obtidos demonstram a capacidade da PARLP em direcionar o usuário para o conhecimento considerado interessante, reduzindo, para tanto, a quantidade de regras a serem exploradas. Por fim, este trabalho contribui também para demonstrar que é possível tratar o pós-processamento de regras de associação como um problema de propagação de rótulos. / One of the existing data mining techniques is association rules, responsible for identifying relationships that occur in the data set. Although the association rule is one of the most widely used techniques, the amount of extracted patterns can overload the user in such a way that finding interesting patterns among the large amount of obtained patterns becomes a challenge. To solve this problem, a large part of the association-related work is focused on the post-processing step. These works generally propose a post-processing approaches that, according to a certain strategy, aims facilitating the search for interesting patterns. Nowadays, approaches have included the user knowledge in the domain and / or interests on the process. However, in the current existing approaches, the user knowledge and/or interest must be explicitly described by some formalism, requiring a considerable time and may even lead to incomplete and / or incorrect specifications. In addition, the user has no idea what probably is interesting or which patterns to begin the searching. Notice that one of the challenges of these approaches is to consider the knowledge and / or user interest. In addition, consider the number of rules the user will examine is necessary. The analysis of the rules by an expert is expensive and, in most cases, the user wants to explore the rules generated without limiting exploration to the knowledge he already has. Therefore, the user evaluate the fewest amount of rules possible is important and, based on this assessment, the post-processing approaches be able to assist in the search for the rules that he may consider interesting. So, in this work is proposed that the post-processing is treated as a transductive semi supervised classification problem, since it allows the user to label some rules based on two predefined classes (e.g. \"interesting\"or \"not interesting\"), in a way that just a small amount of the rule set needs to be explored and all other association rules are automatically labeled. Furthermore, you can implicitly capture the knowledge and / or user interest in the domain by labeling some rules. Thus, the rules need to be modeled to allow: (a) select the rules to be labeled by the user to implicitly capture their knowledge and / or interest; (b) propagate the rules\' labels classified by the user to all not labeled rules. To do so, the rules were modeled via networks in this work, due to: (i) a large amount of network measures can be used in conjunction with the information provided by the user, to make item (a) possible; (ii) label propagation algorithms can be used in order to make item (b) possible. Therefore, we highlight that the contributions of this work are the ability to extract knowledge and / or user interest according to database characteristics and direct the user exploration without previously defining what will be explored. In addition, the results demonstrate that the proposed approach is able to direct the user to the knowledge considered interesting, reducing the amount of rules to be explored. Finally, this work also contributes to demonstrate that treat the post-processing of association rules as a problem of propagation of labels is possible.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:usp.br/oai:teses.usp.br:tde-14102016-165710 |
| Date | 27 February 2015 |
| Creators | Padua, Renan de |
| Contributors | Rezende, Solange Oliveira |
| Publisher | Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP |
| Source Sets | Universidade de São Paulo |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | Dissertação de Mestrado |
| Format | application/pdf |
| Rights | Liberar o conteúdo para acesso público. |
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