Algoritmo SSDM para a mineração de dados semanticamente similares.

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Escovar, Eduardo Luís Garcia
Data de Publicação: 2004
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFSCAR
Texto Completo: https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/495
Resumo: The SSDM algorithm, created to allow semantically similar data mining, is presented in this work. Using fuzzy logic concepts, this algorithm analyzes the similarity grade between items, considering it if it is greater than a user-defined parameter. When this occurs, fuzzy associations between items are established, and are expressed in the association rules obtained. Therefore, besides associations discovered by conventional algorithms, SSDM also discovers semantic associations, showing them together with the other rules obtained. To do that, strategies are defined to discover these associations and calculate the support and the confidence of the rules where they appear.
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