Implementação e estudo de métricas de significância em regras de associações para base de dados transacionais

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Andrade, Ricardo Alcântara
Data de Publicação: 2023
Outros Autores: Cabral, Caio Xavier
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense (RIUFF)
Texto Completo: http://app.uff.br/riuff/handle/1/30665
Resumo: A maior parte das empresas utiliza sistemas computação para apoiar suas atividades e com o passar do tempo fica acumulado uma grande massa de dados em suas bases de dados. Esses dados representam o histórico dessas atividades e possuem implicitamente uma variedade de informações ocultas relevantes para essas entidades. Mas como revelar essas informações? Uma das ferramentas de mineração de dados utilizadas para esse propósito são as regras de associação. Com o passar do tempo a quantidade de dados acumulados crescem exponencialmente o que torna necessário uma evolução contínua dos processos de mineração para torná-lo cada vez mais eficiente. Ao longo desse processo de evolução um dos estudos que se encontra na literatura com esse propósito é o desenvolvimento de métricas de associação. O objetivo deste trabalho é realizar um estudo sobre métricas de associação, descrevendo suas propriedades e características, implementando um grupo de métricas na linguagem de programação PYTHON para posteriormente elaborar uma análise inicial de similaridade entre elas através da “correlação de Pearson” e então agrupá-las em clusters de acordo com sua similaridade de comportamentos
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