[en] DATA MINING WITH ROUGH SETS TECHNIQUES - DANTE JOSE ALEXANDRE CID (2005)
[pt] Esta dissertação investiga a utilização de Rough Sets no processo de descoberta de conhecimento em Bancos de Dados (KDD - Knowledge Discovery in Databases). O objetivo do trabalho foi avaliar o desempenho da técnica de Rough Sets na tarefa de Classificação de Dados. A Classificação é a tarefa da fase de Mineração de Dados que consiste na descoberta de regras de decisão, ou regras de inferência, que melhor representem um grupo de registros do banco de dados. O trabalho consistiu de cinco etapas principais: estudo sobre o processo de KDD; estudo sobre as técnicas de Rough Sets aplicadas à mineração de dados; análise de ferramentas de mineração de dados do mercado; evolução do projeto Bramining; e a realização de alguns estudos de caso para avaliar o Bramining. O estudo sobre o caso KDD abrangeu todas as suas fases: transformação, limpeza, seleção, mineração de dados e pós-processamento. O resultado obtido serviu de base para o aprimoramento do projeto Bramining. O estudo sobre as técnicas de Rough Sets envolveu a pesquisa de seus conceitos e sua aplicabilidade no contexto de KDD. A teoria de Rough Sets foi apresentada por Zdzislaw Pawlak no início dos anos 80 como uma abordagem matemática para a análise de dados vagos e imprecisos. Este estudo permitiu sua aplicação na ferramenta de mineração de dados desenvolvida. A análise de ferramentas de mineração de dados do mercado abrangeu o estudo e testes de aplicativos baseados em diferentes técnicas, enriquecimento a base de comparação utilizada na avaliação da pesquisa. A evolução do projeto Bramining consistiu no aprimoramento do ambiente KDD desenvolvido em estudos anteriores, passando a incluir técnica de Rough Sets em seu escopo. Os estudos de caso foram conduzidos paralelamente com o uso de Bramining e de outras ferramentas existentes, para efeito de comparação. Os índices apresentados pelo Bramining nos estudos de caso foram considerados, de forma geral, equivalentes aos do software comercial, tendo ambos obtidos regras de boa qualidade na maioria dos casos. O Bramining, entretanto, mostrou-se mais completo para o processo de KDD, graças às diversas opções nele disponíveis para preparação dos dados antes da fase de mineração. Os resultados obtidos comprovaram, através da aplicação desenvolvida, a adequação dos conceitos de Rough Sets à tarefa de classificação de dados. Alguns pontos frágeis da técnica foram identificados, como a necessidade de um mecanismo de apoio para a redução de atributos e a dificuldade em trabalhar com atributos de domínio contínuo. Porém, ao se inserir a técnica em um ambiente mais completo de KDD, como o Bramining, estas deficiências foram sanadas. As opções de preparação da base que o Bramining disponibiliza ao usuário para executar, em particular, a redução e a codificação de atributos permitem deixar os dados em estado adequado à aplicação de Rough Sets. A mineração de dados é uma questão bastante relevante nos dias atuais, e muitos métodos têm sido propostos para as diversas tarefas que dizem respeito a esta questão. A teoria de Rough Sets não mostrou significativas vantagens ou desvantagens em relação a outras técnicas já consagradas, mas foi de grande valia comprovar que há caminhos alternativos para o processo de descoberta de conhecimento.