Regras de associação

Páginas: 7 (1619 palavras) Publicado: 27 de março de 2012
Pontifícia
Universidade
Católica do
Paraná

ESTUDO COMPARATIVO ENTRE ALGORITMOS DE REGRAS
DE ASSOCIAÇÃO EM BASE DE DADOS INCREMENTAIS

PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO PARANÁ - PUCPR
Programa de Pós-Graduação em Informática Aplicada
Sistemas Inteligentes

Estudo Comparativo entre Algoritmos de Regras de Associação
em Base de Dados Incrementais

Mestrando: Euclides Peres FariasJunior
Orientador: Prof. Dr. Júlio Cesar Nievola
CURITIBA
2006

Mestrando: Euclides Peres Farias Junior



Orientador: Prof. Dr. Júlio Cesar Nievola

Pontifícia
Universidade
Católica do
Paraná

Agenda
Objetivos
Motivação

ESTUDO COMPARATIVO ENTRE ALGORITMOS DE REGRAS
DE ASSOCIAÇÃO EM BASE DE DADOS INCREMENTAIS

• Dada uma base de dados em dois momentos
distintos,determinar se houve uma alteração
significativa nas relações do conhecimento por
elas adquiridas.

Data Mining
Algoritmos
Metodologia
Futuro
Bibliografias
Perguntas

Slide 2
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Orientador: Prof. Dr. Júlio Cesar Nievola

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Agenda
Objetivos

ESTUDO COMPARATIVO ENTRE ALGORITMOS DE REGRAS
DEASSOCIAÇÃO EM BASE DE DADOS INCREMENTAIS

• Novos meios de conhecimento em bases de
dados

Motivação
Data Mining
Algoritmos

• Aprendizagem dos recursos disponíveis em
mineração incremental

Metodologia
Futuro

• Disponibilidade de aplicação em bases reais

Bibliografias
Perguntas

• Necessidades apresentada no mercado de
trabalho

Slide 3
Mestrando: Euclides Peres Farias Junior

–Orientador: Prof. Dr. Júlio Cesar Nievola

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Católica do
Paraná

Agenda
Objetivos
Motivação

ESTUDO COMPARATIVO ENTRE ALGORITMOS DE REGRAS
DE ASSOCIAÇÃO EM BASE DE DADOS INCREMENTAIS

• O maior desafio nos últimos tempos, tem sido a
busca freqüente do conhecimento obtido nos
dados.

Data Mining
Algoritmos
Metodologia
Futuro
Bibliografias
PerguntasSlide 4
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ESTUDO COMPARATIVO ENTRE ALGORITMOS DE REGRAS
DE ASSOCIAÇÃO EM BASE DE DADOS INCREMENTAIS

Agenda
Objetivos
Motivação
Data Mining

• Descoberta do Conhecimento ou Knowledge
Discovery in Database (KDD) - é o processo de
extração deconhecimentos contidos nos dados.

Algoritmos
Metodologia
Futuro
Bibliografias
Perguntas

• Os padrões extraídos devem ser válidos, novos,
com um conhecimento prévio, potencialmente útil e
compreensível.
• Deve-se considerar as etapas do processo de
KDD, para um resultado adequado na descoberta
do conhecimento.

Slide 5
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Católica do
Paraná

Agenda
Objetivos
Motivação

ESTUDO COMPARATIVO ENTRE ALGORITMOS DE REGRAS
DE ASSOCIAÇÃO EM BASE DE DADOS INCREMENTAIS

• Portando, deve-se considerar as etapas do
processo de KDD, para um resultado adequado
na descoberta do conhecimento

Data Mining
Algoritmos
Metodologia
Futuro
Bibliografias
PerguntasEtapas do processo de KDD

Slide 6
Mestrando: Euclides Peres Farias Junior



Orientador: Prof. Dr. Júlio Cesar Nievola

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Agenda
Objetivos
Motivação
Data Mining
Algoritmos

ESTUDO COMPARATIVO ENTRE ALGORITMOS DE REGRAS
DE ASSOCIAÇÃO EM BASE DE DADOS INCREMENTAIS

• Através dos processos do KDD, surgiu sua
principal etapa: “Mineraçãode Dados ou DATA
MINING (DM)”
• O que diferencia DM de KDD, é a referência a
todo o processo, enquanto que DM é a sua etapa
principal dos processos.

Metodologia
Futuro
Bibliografias
Perguntas

Slide 7

• O foco do DM é a maneira de transformar dados
armazenados em conhecimento através de
qualquer técnica de mineração
• Ele está dividida em dois processos:
1. Escolha da...
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