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Dissertação de Mestrado
DOI
10.11606/D.55.2008.tde-19052009-142534
Documento
Autor
Nome completo
Magaly Lika Fujimoto
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Carlos, 2008
Orientador
Banca examinadora
Rezende, Solange Oliveira (Presidente)
Batista, Gustavo Enrique de Almeida Prado Alves
Oliveira, Stanley Robson de Medeiros
Título em português
Uma metodologia para exploração de regras de associação generalizadas integrando técnicas de visualização de informação com medidas de avaliação do conhecimento
Palavras-chave em português
Generalização
Medidas objetivas
Medidas subjetivas
Mineração de dados
Pós-processamento
Regras de associação
Taxonomias
Visualização
Resumo em português
O processo de mineração de dados tem como objetivo encontrar o conhecimento implícito em um conjunto de dados para auxiliar a tomada de decisão. Do ponto de vista do usuário, vários problemas podem ser encontrados durante a etapa de pós-processamento e disponibilização do conhecimento extraído, como a enorme quantidade de padrões gerados por alguns algoritmos de extração e a dificuldade na compreensão dos modelos extraídos dos dados. Além do problema da quantidade de regras, os algoritmos tradicionais de regras de associação podem levar à descoberta de conhecimento muito específico. Assim, pode ser realizada a generalização das regras de associação com o intuito de obter um conhecimento mais geral. Neste projeto é proposta uma metodologia interativa que auxilie na avaliação de regras de associação generalizadas, visando melhorar a compreensibilidade e facilitar a identificação de conhecimento interessante. Este auxílio é realizado por meio do uso de técnicas de visualização em conjunto com a aplicação medidas de avaliação objetivas e subjetivas, que estão implementadas no módulo de visualização de regras de associação generalizados denominado RulEE-GARVis, que está integrado ao ambiente de exploração de regras RulEE (Rule Exploration Environment). O ambiente RulEE está sendo desenvolvido no LABIC-ICMC-USP e auxilia a etapa de pós-processamento e disponibilização de conhecimento. Neste contexto, também foi objetivo deste projeto de pesquisa desenvolver o Módulo de Gerenciamento do ambiente de exploração de regras RulEE. Com a realização do estudo dirigido, foi possível verificar que a metodologia proposta realmente facilita a compreensão e a identificação de regras de associação generalizadas interessantes
Título em inglês
A methodology for exploration of generalized association rules integrating information visualization techniques with knowledge evaluation measures
Palavras-chave em inglês
Association rules
Data mining
Generalization
Objective measures
Post-processing
Subjective measures
Taxonomies
Visualization
Resumo em inglês
The data mining process aims at finding implicit knowledge in a data set to aid in a decision-making process. From the users point of view, several problems can be found at the stage of post-processing and provision of the extracted knowledge, such as the huge number of patterns generated by some of the extraction algorithms and the difficulty in understanding the types of the extracted data. Besides the problem of the number of rules, the traditional algorithms of association rules may lead to the discovery of very specific knowledge. Thus, the generalization of association rules can be realized to obtain a more general knowledge. In this project an interactive methodology is proposed to aid in the evaluation of generalized association rules in order to improve the understanding and to facilitate the identification of interesting knowledge. This aid is accomplished through the use of visualization techniques along with the application of objective and subjective evaluation measures, which are implemented in the visualization module of generalized association rules called RulEE-GARVis, which is integrated with the Rule Exploration Environment RulEE. The RulEE environment is being developed at LABIC-ICMC-USP and aids in the post-processing and provision of knowledge. In this context, it was also the objective of this research project to develop the Module Management of the rule exploration environment RulEE. Through this directed study, it was verified that the proposed methodology really facilitates the understanding and identification of interesting generalized association rules
 
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magaly.pdf (2.84 Mbytes)
Data de Publicação
2009-05-19
 
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