Algoritmo SSDM para a mineração de dados semanticamente similares

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2004
Autor(a) principal: Escovar, Eduardo Luís Garcia
Orientador(a): Biajiz, Mauro lattes
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal de São Carlos
Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação - PPGCC
Departamento: Não Informado pela instituição
País: BR
Palavras-chave em Português:
Banco de dados
Data minig (mineração de dados)
Lógica nebulosa
Regras de associação
Similaridade
Semântica
Palavras-chave em Inglês:
Fuzzy logic
Data mining
Association rules, similarity, semantics.
Área do conhecimento CNPq:
CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
Link de acesso: https://repositorio.ufscar.br/handle/20.500.14289/495
Resumo: The SSDM algorithm, created to allow semantically similar data mining, is presented in this work. Using fuzzy logic concepts, this algorithm analyzes the similarity grade between items, considering it if it is greater than a user-defined parameter. When this occurs, fuzzy associations between items are established, and are expressed in the association rules obtained. Therefore, besides associations discovered by conventional algorithms, SSDM also discovers semantic associations, showing them together with the other rules obtained. To do that, strategies are defined to discover these associations and calculate the support and the confidence of the rules where they appear.
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