Uma metodologia de caracterização de serviços de mineração de dados

• Autor(a) principal: Leonardo Chaves Dutra da Rocha
• Data de Publicação: 2005
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFMG
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/1843/SLBS-6GUL2M
• topic: Mineração de Dados; Serviços; World Wide Web (Sistema de recuperação da informação); Mineração de dados (Computação); Sistemas de recuperação da informação; Tecnologia da informação; Data mining (Sistemas de recuperação da informação)

Serviços Web estão se tornando um padrão para o desenvolvimento de um grande conjunto de aplicações que utilizam a Internet. Um exemplo desse tipo de aplicação é a mineração de dados, cujo objetivo é extrair informações úteis de um grande conjunto de dados. Um serviço Web de mineração de dados bem sucedido deve cumprir os requisitos de interação de uma tarefa de mineração de dados e os requisitos de processamento intensivo e armazenamento de grandes conjuntos de dados geralmente associados às técnicas empregadas. Nesta tese apresentamos uma metodologia para caracterização de serviços Web computacionalmente intensivos, em particular serviços de mineração de dados. Nossa metodologia de caracterização foca em ambos os lados do serviço, interativo e não interativo, bem como o relacionamento entre eles. Nós aplicamos nossa metodologia a um serviço de mineração de dados real, o Tamanduá. Os resultados mostram que há uma alta variabilidade entre os usuários em termos de comportamento, mas eles agem de forma similar com respeito à natureza das tarefas de mineração que eles requisitam e em como eles analisam os resultados. Nossos resultados também mostram que nós podemos dividir os usuários em dois grupos distintos, um grupo que utiliza o sistema de forma seqüencial e outro que apresenta um comportamento assíncrono, impondo uma demanda maior ao sistema. Esses resultados não só mostram a aplicabilidade de nossa proposta, mas também abre novas direções em termos de mecanismos de sustentação para esse tipo de sistema Web. Além disso, nós também determinamos modelos de distribuições estatísticas que podem ser utilizadas para a geração de cargas sintéticas com a finalidade de realizar uma detalhada análise de desempenho do sistema.