Pós-processamento de Regras de Associação usando Taxonomias

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Domingues, Marcos Auréleo
Data de Publicação: 2005
Outros Autores: Rezende, Solange Oliveira
Tipo de documento: Artigo
Idioma: eng
Título da fonte: INFOCOMP: Jornal de Ciência da Computação
Texto Completo: https://infocomp.dcc.ufla.br/index.php/infocomp/article/view/89
Resumo: O processo de Mineração de Dados possibilita que seus usuários finais possam analisar, compreender e usar o conhecimento extraído em um sistema inteligente ou como apoio em processos de tomada de decisão. Entretanto, muitos dos algoritmos utilizados geram uma enorme quantidade de padrões, dificultando a análise. Esse problema ocorre em Regras de Associação, uma técnica de Mineração de Dados que procura identificar todos os padrões intrínsecos ao conjunto de dados. Uma abordagem que pode auxiliar a análise de Regras de Associação é o uso de taxonomias durante o pós-processamento. Neste artigo são propostos o algoritmo GART , que usa taxonomias para generalizar Regras de Associação, e o módulo computacional RulEE-GAR, que possibilita a análise das regras generalizadas.
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