Data Mining methods to detect discrimination patterns along temporal databases

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Magalhães, André Filipe Gonçalves
Data de Publicação: 2012
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: eng
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: http://hdl.handle.net/1822/27995
Resumo: Dissertação de mestrado em Engenharia Informática
id RCAP_30903859267ee54a7a539e177a4e0072
oai_identifier_str oai:repositorium.sdum.uminho.pt:1822/27995
network_acronym_str RCAP
network_name_str Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
repository_id_str 7160
spelling Data Mining methods to detect discrimination patterns along temporal databases681.3Dissertação de mestrado em Engenharia InformáticaIn certain Data Analysis tasks, understanding the underlying differences between groups or classes is of the utmost importance. Contrast Set Mining relies on discovering signifi cant patterns by contrasting two or more groups, each pattern being a Contrast Set which is a conjunction of attribute-value pairs that diff er meaningfully in its distribution across groups. One technique proposed is Rules for Contrast Sets (RCS) which seeks to express each Contrast Set found in terms of rules. The main purpose of this work is to extend this approach to a Temporal Data Mining task, developing a set of patterns in order to capture the signi cant changes in the contrasts discovered along the entire timeline considered. To ascertain the proposal accuracy and ability to discover relevant information, it will be applied in two diff erent real-life datasets.Em determinadas tarefas de Mineração de Dados, perceber as diferenças fundamentais entre grupos ou classes é de extrema importância. Constrat Set Mining baseia-se na descoberta de padrões signi cativos contrastando dois ou mais grupos, onde cada padrão é um Contrast Set, que é uma conjunção de pares atributo-valor que diferem substancialmente na sua distribuição entre os grupos. Uma técnica proposta é o Rules for Contrast Sets (RCS) que procura expressar cada contraste encontrado em termos de regras. O principal propósito deste trabalho é estender esta abordagem a uma tarefa de Temporal Data Mining, desenvolvendo um conjunto de padrões especí cos para capturar as modi - cações signi cativas ao longo da linha temporal estabelecida. Para averiguar a precisão da proposta e a sua capacidade de encontrar informação relevante, ela será aplicada em dois datasets distintos, com dados de situações reais.Azevedo, Paulo J.Universidade do MinhoMagalhães, André Filipe Gonçalves2012-11-302012-11-30T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/1822/27995enginfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2023-07-21T12:25:16Zoai:repositorium.sdum.uminho.pt:1822/27995Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-19T19:19:29.453944Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse
dc.title.none.fl_str_mv Data Mining methods to detect discrimination patterns along temporal databases
title Data Mining methods to detect discrimination patterns along temporal databases
spellingShingle Data Mining methods to detect discrimination patterns along temporal databases
Magalhães, André Filipe Gonçalves
681.3
title_short Data Mining methods to detect discrimination patterns along temporal databases
title_full Data Mining methods to detect discrimination patterns along temporal databases
title_fullStr Data Mining methods to detect discrimination patterns along temporal databases
title_full_unstemmed Data Mining methods to detect discrimination patterns along temporal databases
title_sort Data Mining methods to detect discrimination patterns along temporal databases
author Magalhães, André Filipe Gonçalves
author_facet Magalhães, André Filipe Gonçalves
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Azevedo, Paulo J.
Universidade do Minho
dc.contributor.author.fl_str_mv Magalhães, André Filipe Gonçalves
dc.subject.por.fl_str_mv 681.3
topic 681.3
description Dissertação de mestrado em Engenharia Informática
publishDate 2012
dc.date.none.fl_str_mv 2012-11-30
2012-11-30T00:00:00Z
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv http://hdl.handle.net/1822/27995
url http://hdl.handle.net/1822/27995
dc.language.iso.fl_str_mv eng
language eng
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informação
instacron:RCAAP
instname_str Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informação
instacron_str RCAAP
institution RCAAP
reponame_str Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
collection Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
repository.name.fl_str_mv Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informação
repository.mail.fl_str_mv
_version_ 1799132653693173760

Registros relacionados