Projeto e construção de um ambiente para extrair conhecimento de bancos de dados da Petrobras. Estudo de caso: identificação automática de litofácies em poços de petróleo.

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: TOEBE, Josué.
Data de Publicação: 2002
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCG
Texto Completo: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/9931
Resumo: Um processo de mineração de dados é uma série de passos que objetivam obter conhecimento dos dados. Esses passos incluem a preparação dos dados, seleção de amostras, indução de conhecimento das amostras usando algoritmos de indução e a estimativa da qualidade do conhecimento induzido. A complexidade do processo depende destas várias variáveis relatadas. Nesta dissertação, nós propomos um processo de mineração e dados automatizado para guiar o minerador em sua tarefa. O processo automatizado considera a existência de uma diversidade de técnicas para cada etapa do processo. Com o objetivo de reduzir os custos, o processo é guiado por heurísticas que ajudam a descobrir a combinação de técnicas que obtém os melhores resultados para um dado banco de dados. O processo é concebido como um framework para mineração de dados, provendo uma infraestrutura bem projetada para quando novas técnicas forem criadas (um novo algoritmo de indução, uma nova técnica de preparação de dados, ou uma nova técnica de amostragem), elas possam ser incorporadas ao framework com um mínimo impacto. Para ilustrar sua aplicação, experimentos que seguem o processo são descritos.
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O processo é concebido como um framework para mineração de dados, provendo uma infraestrutura bem projetada para quando novas técnicas forem criadas (um novo algoritmo de indução, uma nova técnica de preparação de dados, ou uma nova técnica de amostragem), elas possam ser incorporadas ao framework com um mínimo impacto. Para ilustrar sua aplicação, experimentos que seguem o processo são descritos.A data mining process is a series of steps to obtain knowledge from data. These steps include data preparation, random data sampling, knowledge induction from samples using induction algorithms, and estimation of the exactness of the knowledge induced. The complexity of the process is due to these various related variables. In this work, we propose a data mining process to guide the miner through the mining task. It takes into account the diversity of sample selection and preparation techniques, as well as the existence of various induction algorithms. In order to reduce its costs, the process is driven by heuristics that help to discover the combination of techniques that fits best for a given dataset for mining. The process is conceived as an object-oriented processdriven framework, providing a well-designed and well-thought-out infrastructure so that when new pieces are created (a new inducer, or a new preparation technique, or a new sampling technique), they can be incorporated with minimal impact on the other pieces in the framework. To illustrate its application, experiments that follow the process are described.Submitted by Maria Medeiros (maria.dilva1@ufcg.edu.br) on 2019-12-06T10:12:20Z No. of bitstreams: 1 JOSUÉ TOEBE - DISSERTAÇÃO (PPGCC) 2002.pdf: 2666792 bytes, checksum: c01213471dfac1ee80f835165f694702 (MD5)Made available in DSpace on 2019-12-06T10:12:20Z (GMT). No. of bitstreams: 1 JOSUÉ TOEBE - DISSERTAÇÃO (PPGCC) 2002.pdf: 2666792 bytes, checksum: c01213471dfac1ee80f835165f694702 (MD5) Previous issue date: 2002-12-17Universidade Federal de Campina GrandePÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃOUFCGBrasilCentro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEICiência da ComputaçãoBanco de DadosMineração de DadosProcesso AutomatizadoHeurísticasPoços de PetróleoDatabaseData MiningAutomated ProcessHeuristicsOil WellsProjeto e construção de um ambiente para extrair conhecimento de bancos de dados da Petrobras. Estudo de caso: identificação automática de litofácies em poços de petróleo.Design and construction of an environment to extract knowledge of Petrobras databases. Case study: automatic Identification of lithofacies in oil wells.2002-12-172019-12-06T10:12:20Z2019-12-062019-12-06T10:12:20Zhttp://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/9931TOEBE, J. Projeto e construção de um ambiente para extrair conhecimento de bancos de dados da Petrobras. Estudo de caso: identificação automática de litofácies em poços de petróleo. 2002. 132 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) – Pós-Graduação em Ciência da Computação, Centro de Engenharia Elétrica e Informática, Universidade Federal de Campina Grande, Paraíba, Brasil, 2002. 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