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
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade do Estado do Rio de Janeiro
Centro de Tecnologia e Ciências::Instituto Politécnico
BR
UERJ
Programa de Pós-Graduação em Engenharia da Computação
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Computer Engineering
Large data repositories
Extracting knowledge
Fuzzy system
Engenharia da Computação
Apriori Fuzzy
Regras de Associação
Lógica Nebulosa
CNPQ::ENGENHARIAS
Link de acesso: http://www.bdtd.uerj.br/handle/1/10853
Resumo: Ao se realizar estudo em qualquer área do conhecimento, quanto mais dados se dispuser, maior a dificuldade de se extrair conhecimento útil deste banco de dados. A finalidade deste trabalho é apresentar algumas ferramentas ditas inteligentes, de extração de conhecimento destes grandes repositórios de dados. Apesar de ter várias conotações, neste trabalho, irá se entender extração de conhecimento dos repositórios de dados a ocorrência combinada de alguns dados com freqüência e confiabilidade que se consideram interessantes, ou seja, na medida e que determinado dado ou conjunto de dados aparece no repositório de dados, em freqüência considerada razoável, outro dado ou conjunto de dados irá aparecer. Executada sobre repositórios de dados referentes a informações georreferenciadas dos alunos da UERJ (Universidade do Estado do Rio de Janeiro), irá se analisar os resultados de duas ferramentas de extração de dados, bem como apresentar possibilidades de otimização computacional destas ferramentas.
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