ENEGEP1999 A0901 1

EXTRAÇÃO DE REGRAS DE ASSOCIAÇÃO
EM C&T: O ALGORITMO APRIORI
Wesley Romão, Carlos A. P. Niederauer, Alejandro Martins, Aran Tcholakian,
Roberto C. S. Pacheco e Ricardo M. Barcia
Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção - PPGEP
Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico
C. P. 476 - CEP 88040-900 - Florianópolis, SC, Brasil
E-mail: [e-mail]

ABSTRACT: this paper considers the problem of discovering association rules between items in the
Brazilian Research Groups Database. The Apriori algorithm was used to mining this database searching for association rules. The aim of this work is show how Apriori can be a real alternative to traditional decision making tools. In conclusion, is showed that Apriori discovered interesting association rules, although new tests with some adjust and improvement will be necessary in the futures works.
KEYWORDS: data mining, association rules, Apriori algorithm.
RESUMO: o trabalho utiliza uma técnica de Data Mining, o algoritmo Apriori, para descobrir regras de associação no banco de dados do Diretório dos Grupos de Pesquisa no Brasil, versão 3.0, recentemente disponibilizado pelo CNPq. O objetivo é demonstrar a viabilidade do algoritmo como uma ferramenta alternativa na avaliação de C&T. Utilizou-se o pesquisador como unidade de análise. Os resultados conduziram à descoberta de regras consistentes e interessantes, confirmando o potencial da ferramenta como instrumento de gestão de C&T.

1. INTRODUÇÃO
A grande quantidade de dados acumulados nos bancos de dados informatizados das organizações pode esconder conhecimentos valiosos e úteis para a tomada de decisão. Há uma relação inversa entre o volume de dados existentes e a necessidade de conhecimento estratégico, ou seja, apesar das

informações resumidas e significativas para tomada de decisão serem de volume menor, geralmente ela não está disponível e exige a sua extração a partir de grandes quantidades de dados que crescem com o tamanho e a idade das