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Modelos baseados em técnicas de mineração de dados para suporte à certificação racial de ovinos; Models based on data mining techniques to support breed certification testing in brazilian sheep

Fábio Danilo Vieira
Fonte: Biblioteca Digital da Unicamp Publicador: Biblioteca Digital da Unicamp
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 19/08/2014 PT
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As raças de ovinos localmente adaptadas descendem de animais trazidos durante o período colonial, e durante anos foram submetidas a cruzamentos indiscriminados com raças exóticas. Estas raças de ovinos são consideradas importantes por possuírem características adaptativas às diversas condições ambientais brasileiras. Para evitar a perda deste importante material genético, a Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa) decidiu incluí-las no seu Programa de Pesquisa em Recursos Genéticos, armazenando-as em seus bancos de germoplasma, sendo que as que possuem maior destaque nacional são as raças Crioula, Morada Nova e Santa Inês. A seleção dos ovinos para compor estes bancos é realizada por meio da avaliação de características morfológicas e produtivas. Entretanto, essa avaliação está sujeita a falhas, pois alguns animais cruzados mantêm características semelhantes àquelas dos animais locais. Desta forma, identificar se os animais depositados nos bancos são ou não pertencentes a uma raça é uma tarefa que exige muita cautela. Em busca de soluções, nos últimos anos houve um aumento significativo no uso de tecnologias que utilizam marcadores moleculares SNP (do inglês Single Nucleotide Polimorphism). No entanto...

Uma aplicação de mineração de dados em periodontia

Gesser, Hubert Chamone
Fonte: Florianópolis, SC Publicador: Florianópolis, SC
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: xi, 78| il., grafs.
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Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção.; O presente estudo tem como propósito conhecer a prevalência da doença periodontal e sua associação com questões socioeconômicas e com o hábito de fumar. Análises estatísticas e técnicas de regras de classificação pelo processo KDD (Knowledge Discovery in Databases) foram empregadas em um banco de dados dos alistandos do Exército em Florianópolis, Santa Catarina, Brasil, em 1999. O banco de dados contém informações obtidas através da aplicação de um questionário socioeconômico e realização um exame clínico para coleta de dados como: o sangramento gengival, a presença de cálculo e componentes do índice CPI (Community Periodontal Index). Os testes de associação estatística (Teste do Qui-quadrado e o Teste Exato de Fisher) mostram que as variáveis socioeconômicas como a escolaridade e a renda familiar, bem como o hábito de fumar cigarro, têm associação com as doenças periodontais. A mineração de dados do processo KDD mostra que os fatores socioeconômicos e o tabagismo estão presentes em muitas das regras de classificação geradas. Com a baixa ocorrência de problemas periodontais avançados nesta faixa etária (18 anos de idade)...

Utilização de técnicas de mineração de dados na análise das informações de uma universidade

Herdt, Rudiney Marcos
Fonte: Florianópolis, SC Publicador: Florianópolis, SC
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: x, 82 f.| grafs., tabs.
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Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção.; Uma realidade que está cada vez mais presente em todas as organizações é a necessidade na busca por informações. As técnicas de mineração de dados são apresentadas como revolucionárias porque geram suas próprias hipóteses e garantem informações com maior rapidez. O principal objetivo da mineração de dados é encontrar padrões de comportamento em um grande volume de dados. A mineração de dados é uma das etapas no processo de descoberta de conhecimento em banco de dados KDD. As principais etapas no processo de KDD são: definição de metas, seleção, pré-processamento, transformação, mineração de dados e interpretação. O data warehouse não é obrigatório, mas é de grande importância para uma mineração de dados eficiente. A mineração de dados pode ser utilizada na aplicação de várias técnicas. As principais são: clusterização, classificação e regras de associação. A Universidade do Sul de Santa Catarina (Unisul) possui um processo permanente de avaliação, denominado Avaliação Institucional, que é feito através de uma pesquisa com 65 questões...

Mineração de dados para modelagem de dependência usando algoritmos genéticos

Gonçalves, Aruanda Simões
Fonte: Florianópolis, SC Publicador: Florianópolis, SC
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: [55] f.| il., grafs., tabs.
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Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação.; O desafio da área de Descoberta de Conhecimento em Bancos de Dados, ou KDD, é analisar de forma eficiente e automática a grande massa de informações disponível, extraindo conhecimento útil. Neste trabalho, apresentamos GenMiner, uma ferramenta de Mineração de Dados para a tarefa de Modelagem de Dependência. Um algoritmo genético, método de otimização da Computação Evolucionária, foi desenvolvido para descobrir regras interessantes em bases de dados relacionais. A avaliação das regras é realizada individualmente, favorecendo regras com alta precisão e, preferencialmente, surpreendentes. A integração a bases de dados relacionais foi viabilizada pela codificação dos cromossomos como expressões em linguagem SQL. GenMiner foi avaliado usando uma base de dados de domínio público, com informações sobre diversos países e suas bandeiras.

Obtenção de dados para mineração da utilização da web

Speroni, Rafael de Moura
Fonte: Florianópolis, SC Publicador: Florianópolis, SC
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: 73 f.| il., tabs., grafs.
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Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação.; O crescimento da complexidade, tamanho e tráfego nos sites da Web, faz com que tarefas, como o projeto de sites, necessitem de cada vez mais atenção. Um importante auxílio nestas tarefas é a análise de como o site está sendo utilizado. A mineração da utilização da Web aplica técnicas de mineração de dados aos registros de visitas a sites, normalmente contidos em arquivos de log de servidores Web. Este trabalho apresenta uma metodologia para coleta e transformação dos dados, baseando-se em uma ontologia para a representação do conhecimento envolvido, adicionando conteúdo semântico aos documentos, obtendo-se arquivos de log enriquecidos. A metodologia proposta é aplicada em um site de controle acadêmico, no qual os alunos têm acesso a serviços de, entre outros, procedimentos de matrícula e documentos. Foi implementada, ainda, uma ferramenta para auxiliar no processo de coleta e transformação dos dados, referentes a 3 semanas de utilização do site, correspondentes aos períodos de matrícula e cancelamento de matrícula em disciplinas. Os dados são, posteriormente...

Framework de integração para o modelo estratégico de colaboração e mineração de dados espaciais na WEB

Moraes, André Fabiano de
Fonte: Florianópolis, SC Publicador: Florianópolis, SC
Tipo: Tese de Doutorado Formato: 300 p.| il., grafs., tabs.
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Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Civil, Florianópolis, 2011; Após o levantamento da situação de alguns municípios brasileiros com relação a produção e ao tratamento de dados espaciais, ficou detectada a carência de infraestruturas, de informações e por consequência, a falta de mecanismos colaborativos com suporte a mineração de dados para análise espacial. As dificuldades aumentam com a disseminação de diferentes estruturas de dados espaciais a exemplo de padrões CAD/GIS produzidas através do rápido avanço das tecnologias de informação, sendo reais os desafios para implementação de uma infraestrutura interoperável e foco de várias discussões. Entretanto o acesso a esses dados via internet e os problemas ocasionados na troca dos mesmos estão relacionados diretamente a natureza particular de cada padrão adotado, por isso devem ser analisados e adequados para colaboração. Inicialmente a hipótese do trabalho visa intensificar a interoperabilidade entre dados espaciais e a integração de sistemas, tornando possível estabelecer canais de comunicação para um ambiente colaborativo visando ações potenciais e cooperativas. A partir disso...

Pré-processamento para a mineração de dados

Schmitt, Jeovani
Fonte: Florianópolis, SC Publicador: Florianópolis, SC
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: 146 f.| grafs. tab.
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Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação.; A mineração de dados em grandes bases pode requerer alto tempo computacional. Além do mais, é comum as bases de dados conterem variáveis mensuradas em diferentes níveis: intervalar, ordinal e nominal. Neste caso, técnicas desenvolvidas para variáveis quantitativas não poderiam ser aplicadas sob as variáveis originais. Como exemplo, pode-se citar a análise de agrupamentos pelo método das k-médias. Este exige que as variáveis de entradas sejam quantitativas. Este trabalho apresenta uma metodologia para a fase do pré-processamento em mineração de dados, que utiliza a análise de componentes principais (ACP) com escalonamento ótimo (EO). O pré-processamento é uma etapa fundamental que pode melhorar a performance dos algoritmos de análise, através da redução de dimensionalidade. O escalonamento ótimo permite analisar bases que contenham variáveis observadas em diferentes níveis de mensuração. Através da ACP é possível obter uma redução das variáveis originais em um número de componentes principais, gerando novas coordenadas, menor que o número de variáveis originais. As novas coordenadas podem ser utilizadas na mineração de dados propriamente dita...

Sistema de identificação espacial em ambientes de consumo utilizando mineração de dados

Perizzolo, Cesar B.
Fonte: Florianópolis, SC Publicador: Florianópolis, SC
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: 86 f.| il.
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Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação.; A busca pelo conhecimento a partir da Mineração de Dados é um campo de pesquisa que tem crescido muito rapidamente e seu desenvolvimento tem sido dirigido, muitas vezes, em benefício de necessidades práticas. Em um grande volume de dados podem estar muitas informações, tendências e padrões úteis para melhorar os critérios adotados durante o processo da tomada de decisões. Neste trabalho propõe-se a transformação dos dados envolvidos durante uma venda, aliada à conversão dos espaços físicos ocupados pelos produtos em pequenas unidades amostrais, na tentativa de descrever o trajeto percorrido pelo potencial consumidor. O desenvolvimento de processos de análise automática desses grandes volumes de dados é o desafio confiado aos algoritmos da Mineração de Dados. O acúmulo da representação dos prováveis trajetos descritos por um determinado conjunto de consumidores será atribuído a uma matriz dinâmica de múltiplos atributos, que será apresentada através de gráficos de superfície. Conclui-se que as técnicas e ferramentas para a Visualização de Dados estimulam naturalmente a percepção e a associação de novos padrões e podem melhorar...

Um método para interpretar outliers em trajetórias de objetos móveis

Aquino, Artur Ribeiro de
Fonte: Universidade Federal de Santa Catarina Publicador: Universidade Federal de Santa Catarina
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: 77 p.| il.
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Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, Florianópolis, 2014.; Dispositivos capazes de registrar o rastro de um objeto móvel estão cada vez mais populares. Esses registros são chamados de Trajetórias de Objetos Móveis. Devido ao grande volume desses dados surge a necessidade de criar métodos e algoritmos para extrair alguma informação útil desses dados. Existem vários trabalhos de mineração de dados em trajetórias para detectar diferentes tipos de padrões, porém poucos focam na detecção de outliers entre trajetórias. Os outliers entre trajetórias são aqueles com um comportamento ou característica diferente da maioria. Se a maioria dos objetos estão andando a 80km/h em um determinado trecho, os objetos a 120km/h são os outliers. Outliers de trajetórias podem ser interessantes para descobrir comportamentos suspeitos em um grupo de pessoas, para encontrar rotas alternativas na análise de tráfego e até saber quais são os melhores ou piores caminhos conectando duas regiões de interesse. Não se teve conhecimento de um outro trabalho na literatura que fizesse uma análise mais aprofundada, que interpretasse ou desse significado aos outliers. A semântica dos outliers pode prover mais informação para tomadas de decisão. Nesse trabalho é apresentado um algoritmo para agregar significado aos outliers de trajetórias de motoristas considerando três possíveis razões principais para um desvio: paradas fora do caminho padrão...

Análise e mineração de dados de sensores orbitais para acompanhamento de safras de cana-de-açúcar.

AMARAL, B. F.; CHINO, D. Y.; ROMANI, L. A. S.; GONÇALVES, R. R. V.; SOUSA, E. P. M. de; TRAINA, A. J. M.
Fonte: In: CONGRESSO DA SOCIEDADE BRASILEIRA DE COMPUTAÇÃO, 31; WORKSHOP DE COMPUTAÇÃO APLICADA À GESTÃO DO MEIO AMBIENTE E RECURSOS NATURAIS, 3., 2011, Natal. Computação para todos: no caminho da evolução social: anais. Natal: UFRN, 2O11. Publicador: In: CONGRESSO DA SOCIEDADE BRASILEIRA DE COMPUTAÇÃO, 31; WORKSHOP DE COMPUTAÇÃO APLICADA À GESTÃO DO MEIO AMBIENTE E RECURSOS NATURAIS, 3., 2011, Natal. Computação para todos: no caminho da evolução social: anais. Natal: UFRN, 2O11.
Tipo: Artigo em anais de congresso (ALICE) Formato: p. 1472-1481.
PT_BR
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Resumo. O impacto causado por eventos climáticos extremos em todo o mundo tem motivado pesquisas para redução de gases de efeito estufa. No Brasil, a cana-de-açúcar é a principal fonte para produção de etanol, como alternativa a combustíveis fósseis. Nesse contexto, dados de sensoriamento remoto têm sido utilizados para monitorar safras de cana-de-açúcar e apoiar pesquisas científicas. Neste trabalho, é proposta uma metodologia baseada em agrupamento de dados para analisar séries temporais de NDVI obtidas de satélites AVHRR/NOAA. Os experimentos mostram que a abordagem proposta permite identificar áreas com padrões de desenvolvimento similares, considerando também os diferentes ciclos de vida da cultura.; 2011; WCAMA 2011.

Mapeamento de genes nif publicados no NCBI usando conceitos de mineração de dados e inteligência artificial

Gehlen, Michelly Alves Coutinho
Fonte: Universidade Federal do Paraná Publicador: Universidade Federal do Paraná
Tipo: Teses e Dissertações Formato: application/pdf
PORTUGUêS
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Resumo: A Fixação Biológica de Nitrogênio é um importante processo biosustentável, aplicado na agricultura sob a forma de biofertilizantes. Na FBN ocorre a redução do dinitrigênio gasoso (N2) à amônia (NH4), mediante catalização realizada pelo Complexo da Nitrogenase. Este Complexo é codificado basicamente por um agrupamento (cluster) de genes conhecidos como nif. Esta pesquisa propõe, através de técnicas e aplicações em Bioinformática, o desenvolvimento de uma metodologia para mineração de dados relacionados a genes nifHDKEN publicamente disponibilizadas pelo Centro Nacional para Informações de iotecnologia (NCBI), através do Banco de Dados GenBank®; a classificação automática das informações através da implementação e uso de uma rede neural artificial modelo FAN; o mapeamento relacional entre genes nif encontrados e seus respectivos organismos e o descritivo de um paralelo entre a literatura de referência e os resultados encontrados. A automatização dos processos foi realizada mediante a criação de programas (scripts) em linguagem de programação Python, versão, 2.6, suplantada pel biblioteca de algoritmos utilitários para Bioinformática, BioPython, versão, 1.5.2. O processo de coleta e mineração de dados baseou-se em resultados obtidos através da execução online da ferramenta NCBI BLASTP. Sobre os dados coletados foram aplicadas técnicas para extração de características para posterior classificação das informações via rede neural artificial. Para a maximização dos resultados referentes ao processo de aprendizagem da rede neural...

Programação Genética Aplicada no Processo de Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados de Redes de Pesquisa.; Genetic Programming Apllied in the Process of Knowledge Discovery in Databases for Research Networks.

DUARTE, Kedma Batista
Fonte: Universidade Federal de Goiás; BR; UFG; Mestrado em Engenharia Elétrica e de Computação; Engenharia Publicador: Universidade Federal de Goiás; BR; UFG; Mestrado em Engenharia Elétrica e de Computação; Engenharia
Tipo: Dissertação Formato: application/pdf
POR
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The Genetic Programming (GP) is a heuristic algorithm for Data Mining (DM), which can be applied to the classification task. This is a method of evolutionary computing inspired in the mechanisms of natural selection theory of Charles Darwin, declared in 1859 in his book "The Origin of Species." From an initial population, the method search over a number of generations to find solutions adapted to the environment of problem. The PG method was proposed in 1990 by John Koza, who demonstrated in one of its applications, the induction in formation of decision trees in the process of data classification. Within this context, the study developed in this work has as main objective the investigation of the concepts of PG and its application on a database of scientific collaboration networks, helping as a management tool in prospective studies of trends for the establishment of common axes in public policy of Science, Technology and Innovation (STI), focusing on regional development. The method is applied on a set of attributes, sorting them in order to identify similarity relationships between groups of researchers that comprise the network. The study involves the concepts of Knowledge Discovery in Databases (KDD) and Data Mining (DM). Networks of Scientific Collaboration...

VISTREE: uma linguagem visual para análise de padrões arborescentes e para especificação de restrições em um ambiente de mineração de árvores

Felício, Crícia Zilda
Fonte: Universidade Federal de Uberlândia Publicador: Universidade Federal de Uberlândia
Tipo: Dissertação
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A mineração de padrões freqüentes em dados representados por estruturas mais complexas como árvores e grafos vêm crescendo muito nos últimos tempos. Entre as razões para esse crescimento está o fato do padrão arborescente ou em forma de grafo possuir mais informações do que os padrões seqüenciais, e na possibilidade de aplicação desse tipo de mineração em várias áreas como XML Mining, Web Mining e Bioinformática. Um problema que ocorre na mineração de padrões em geral é a grande quantidade de padrões gerados; sendo que muitos deles nem são do interesse do usuário. A diminuição da quantidade de padrões gerados pode ser feita restringido o tipo de padrão produzido através de especificações do usuário. Mesmo incorporando restrições no processo de mineração, a quantidade de padrões arborescentes minerados é grande, o que torna necessário uma ferramenta de análise dos padrões, possibilitando ao usuário especificar consultas para extrair da massa de padrões minerados aqueles que satisfazem os critérios de seleção da consulta. A mineração de padrões com restrição, visa obter como resultado de um processo de mineração apenas os padrões de real interesse do usuário. Uma restrição sobre padrões será representada de acordo com a estrutura dos mesmos. Para a mineração de padrões seqüencias uma forma de representá-la seria através de expressões regulares...

Mineração de padrões seqüênciais múltiplos

Furtado, Daniel Antônio
Fonte: Universidade Federal de Uberlândia Publicador: Universidade Federal de Uberlândia
Tipo: Dissertação
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A descoberta de padrões seqüenciais constitui um importante problema em mineração de dados e possui aplicações nas mais diversas áreas tais como mercado financeiro, medicina, análise de mercado, telecomunicações, comércio eletrônico, etc. A maioria das pesquisas já realizadas sobre a mineração de padrões seqüenciais concentra-se na descoberta de padrões temporais que podem ser especificados, de alguma maneira, na Lógica Temporal Proposicional. Entretanto, existem alguns padrões seqüenciais interessantes que necessitam de um formalismo mais expressivo, o da Lógica Temporal de Primeira Ordem. Nesta dissertação estamos propondo um novo padrão temporal, que denominamos de padrão seqüencial múltiplo, que é um padrão temporal de primeira ordem e tem como ob- jetivo representar o perfil de indivíduos/objetos relacionados entre si, ao longo do tempo. Nosso padrão possui aplicações em várias áreas, como no mercado financeiro e no varejo. Propomos dois algoritmos para efetuar a mineração de todos esses padrões freqüentes em um banco de dados: o algoritmo PM (Projection Miner), que realiza a mineração decompondo o padrão de primeira ordem em componentes proposicionais e adapta idéias do algoritmo GSP (que minera padrões seqüenciais proposicionais); e o algoritmo SM (Simul- taneous Miner)...

CobMiner - Mineração de padrões arborescentes com restrições

Silva, Nyara de Araújo
Fonte: Universidade Federal de Uberlândia Publicador: Universidade Federal de Uberlândia
Tipo: Dissertação
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Há muito trabalho em mineração de padrões com foco em estruturas de dados simples como itemsets ou seqüência de itemsets. Entretanto, recentes aplicações utilizam dados mais complexos como componentes químicos, estruturas proteicas, rede social, XML e logs da Web, exigindo estruturas de dados mais sofisticadas (árvores ou grafos) para serem especificadas. Aqui, padrões de interesse não envolvem apenas valores de objetos frequentes labels que aparecem em árvores (ou grafos), mas também topologias específicas frequentes encontradas nessas estruturas. A mineração de padrões de árvores frequentes tem sido bastante estudada, com a motivação do crescente interesse e aplicabilidade em diferentes áreas (Web Mining, Bioinformática, etc.). Porém, os sistemas convencionais de mineração de árvores permitiam ao usuário apenas definir o suporte mínimo como mecanismo de filtro dos padrões a serem minerados. Após o processo de mineração, um árduo trabalho é necessário para filtrar os padrões de interesse dos usuários. Nessa dissertação, propomos o algoritmo CobMiner, Constrained-based Miner, um algoritmo de mineração de padrões arborescentes, incorporando ao processo de mineração os Autômatos de Árvores...

Mineração de padrões temporais híbridos especificados na lógica temporal de intervalos

Pereira Junior, Waldecir
Fonte: Universidade Federal de Uberlândia Publicador: Universidade Federal de Uberlândia
Tipo: Dissertação
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A descoberta de padrões freqüentes em bancos de dados constitui um importante problema do domínio da descoberta de conhecimentos e sua importância é justificada pela diversidade de áreas onde pode ser empregada, como no varejo, no mercado financeiro, na medicina, na agricultura, na agropecuária, em empresas de telecomunicações, etc. O problema de mineração de padrões freqüentes em bancos de dados temporais, conhecido também como mineração de padrões temporais, tem sido amplamente estudado. Em alguns trabalhos os padrões temporais propostos são especificados por formalismos da Lógica Temporal Proposicional, em outros, eles são mais expressivos, por isso, são especificados por formalismos da Lógica Temporal de Primeira Ordem. Os padrões temporais existentes na literatura representam o tempo em termos de pontos, onde, seus eventos ocorrem em determinados instantes, ou em termos de intervalos, onde, seus eventos ocorrem durante períodos de tempo. Esta distinção faz com que alguns fatos não sejam reconhecidos, como por exemplo fatos relacionados ao histórico clínico de um paciente, onde o paciente tomou determinado medicamento durante um intervalo e sofreu uma determinada cirurgia, em uma certa data, durante o tempo em que estava tomando o medicamento. Nesta dissertação esta sendo proposto um novo padrão temporal...

Descoberta automatizada de associações com o uso de algoritmo Apriori como técnica de mineração de dados; Automatic discovery of associations by Apriori data mining technique

ALMEIDA, Derciley Cunha de
Fonte: Universidade Federal de Goiás; BR; UFG; Mestrado em Engenharia Elétrica e de Computação; Engenharia Publicador: Universidade Federal de Goiás; BR; UFG; Mestrado em Engenharia Elétrica e de Computação; Engenharia
Tipo: Dissertação Formato: application/pdf
POR
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Nowadays, the use of modern information systems allows the storage and management of increasingly large amounts of data. On the other hand, the full analysis and the maximum extraction of useful information from this universe of available data present considerable challenges in view of inherent human limitations. This dissertation deals with the subject of data mining, which is the use of technology resources in order to extract information from databases in an automated way. One of the possibilities offered by data mining technologies is the automated search for possible associations within data. Information about such associations can be useful for understanding cause and effect relationships between the involved variables in data analysis for decision making. There are several data mining techniques and many of them can be used for discovering associations. The main goal of this work is to study a particular method for automated search of associations called Apriori , evaluating its capabilities and outcomes. The study focuses on the problem of improving the Apriori algorithm results, taking into consideration that the results of the data mining process might be improved if the data are prepared specifically for Apriori application. The conclusions are drawn from a case study in which the Apriori algorithm was applied to a database with information on drug distribution at a health institute. The results of two experiments are considered in order to evaluate the influence of data preprocessing on the Apriori algorithm's performance. It was found that the Apriori algorithm yields satisfactory results on the discovery of association in data; however...

Aplicação de mineração de dados na identificação de áreas cultivadas com cana-de-açúcar em imagens de sensoriamento remoto no Estado de São Paulo; Application of data mining for identifying sugar cane crop plantations in remote sensing images of the state of São Paulo

Robson Tavares Nonato
Fonte: Biblioteca Digital da Unicamp Publicador: Biblioteca Digital da Unicamp
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 07/07/2010 PT
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O surgimento e a evolução das geotecnologias, que podem ser entendidas como tecnologias originadas de estudos e pesquisas na área de sensoriamento remoto, mais especificamente da utilização de sensores situados na órbita do planeta Terra, têm permitido o desenvolvimento de metodologias inovadoras para o mapeamento da cobertura do solo e o monitoramento agrícola. O emprego dessas novas tecnologias tem permitido, também, uma melhoria das metodologias utilizadas na estimativa da produtividade agrícola e na previsão de safras. Mesmo assim, no Brasil, muitas das metodologias empregadas no mapeamento agrícola ainda utilizam as imagens de satélite como material auxiliar, principalmente, em levantamentos amostrais. Isto se deve, em parte, aos avanços necessários no processo de extração de informações das imagens. Dentre estes avanços, deve-se destacar a necessidade de melhoria dos métodos utilizados para identificação e classificação digital de regiões contendo a cultura agrícola de interesse dentro da imagem. Amplamente utilizadas na resolução de problemas de classificação automatizada de dados, nas mais diversas áreas do conhecimento, as técnicas de mineração de dados se apresentam como uma alternativa promissora na resolução de problemas de identificação e classificação de regiões cultivadas com cana-de-açúcar. Dentro desse contexto...

Metodologia de mineração de dados para ambientes educacionais online; Data mining methodology for online educational environments

Geraldo Ramos Falci Júnior
Fonte: Biblioteca Digital da Unicamp Publicador: Biblioteca Digital da Unicamp
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 21/12/2010 PT
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Educação a distância populariza-se como meio prático de ensino com a expansão de recursos computacionais e da Internet. Apesar disto, ela traz dificuldades ao educador para compreender as necessidades de suas classes. A análise do uso desses Sistemas de Gerência de Aprendizado a distância por meio de técnicas de mineração de dados é uma forma de obter informações relevantes que permitam ao educador observar essas necessidades e modificar seus cursos de acordo. O objetivo deste trabalho é elaborar uma metodologia de trabalho que permita abordar problemas dessa natureza de forma objetiva e flexível, facilitando identificar potenciais problemas na análise e pontos de retorno adequados para correção e retomada do processo. Um conjunto de etapas é elaborado para compor esta metodologia e em seguida colocado à prova com um conjunto de dados reais obtidos através da instância do TIDIA-Ae utilizada pela UNICAMP como auxiliar às aulas presenciais. Os resultados mostram a eficácia do método proposto e permitiram a observação de diversos problemas devido à maneira de utilização do sistema por alunos e professores; Computer-based distance education is becoming popular as computational resources and the Internet expand. Nevertheless...

Data Mining: Applications, tools, learning types and other subtopics; Minería de datos: aplicaciones, herramientas, tipos de aprendizaje y otros subtemas; Mineração de dados: aplicações, ferramentas, tipos de aprendizado e outros subtemas

Carvalho, Deborah Ribeiro; Programa de Pós-Graduação em Tec. Aplicada à Saúde - PUC PR; Dallagassa, Marcelo Rosano; Unimed Paraná
Fonte: Mestrado Interdisciplinar em Ciência, Gestão e Tecnologia da Informação - UFPR Publicador: Mestrado Interdisciplinar em Ciência, Gestão e Tecnologia da Informação - UFPR
Tipo: info:eu-repo/semantics/article; info:eu-repo/semantics/publishedVersion; ; bibliographic; ; bibliográfico; convidados; bibliográfica Formato: text/html; application/pdf; application/epub+zip
Publicado em 05/03/2015 POR
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Experts in the field of data mining present concepts, features, limitations and possibilities of the data mining process, including the indication of tools available, links to artificial intelligence, and the implications of it's use in business intelligence.; Expertos en el tema de minería de datos presentan conceptos, características, limitaciones y posibilidades de la minería de datos, incluyendo la indicación de herramientas disponibles, las relaciones con la inteligencia artificial, y las implicaciones de su uso en la inteligencia de negocios.; Especialistas na área de mineração de dados apresentam conceitos, características, limites e potencialidades da mineração de dados, incluindo indicação de ferramentas disponíveis, relações com a inteligência artificial,  e implicações de seu uso na área de business intelligence.