Otimização computacional e estudo comparativo das técnicas de extração de conhecimento de grandes repositórios de dados.

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2009
Autor(a) principal: Senra, Fernando Luiz Coelho lattes
Orientador(a): Velloso, Maria Luiza Fernandes lattes
Banca de defesa: Bernardo Filho, Orlando lattes, Leite, Karla Tereza Figueiredo lattes
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade do Estado do Rio de Janeiro
Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Engenharia da Computação
Departamento: Centro de Tecnologia e Ciências::Instituto Politécnico
País: BR
Palavras-chave em Português:
Engenharia da Computação
Apriori Fuzzy
Regras de Associação
Lógica Nebulosa
Palavras-chave em Inglês:
Computer Engineering
Large data repositories
Extracting knowledge
Fuzzy system
Área do conhecimento CNPq:
CNPQ::ENGENHARIAS
Link de acesso: http://www.bdtd.uerj.br/handle/1/10853
Resumo: Comparative Study of Techniques for Extracting knowledge from large data repositories. When conducting the study in any field of knowledge, the more data is available, the greater the difficulty in extracting useful knowledge from this database. The purpose of this paper is to present some tools called intelligent, knowledge extraction of these large data repositories. Although many connotations, this work will understand knowledge extraction from data repositories on the combined occurrence of some data with frequency and reliability that are considered interesting, ie, the extent and specific data or data set appears in the data, at a rate deemed reasonable, other data or data set will appear. Runs on repositories of data on georeferenced data of students UERJ (Universidade do Estado do Rio de Janeiro), will analyze the results of two tools to extract data and present opportunities for optimization of these computational tools.
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