Algoritmo para prospecção multirrelacional de dados espaciais

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Ichiba, Fernando Tochio [UNESP]
Data de Publicação: 2013
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UNESP
Texto Completo: http://hdl.handle.net/11449/98673
Resumo: As pesquisas acerca de spatial data mining - ou prospecção de dados espaciais - tem avançado no sentido de melhorar a qualidade dos resultados obtidos pelos algoritmos da área e aprimorar as técnicas utilizadas, na tentativa de apresentar soluções que contornam os principais problemas e desafios: custo computacional elevado e baixa eficiência dos algoritmos. Neste trabalho, é apresentado um algoritmo desenvolvido para prospecção de dados espaciais, que introduz uma abordagem multirrelacional para suportar o agrupamento de dados por similaridade de características espaciais e não espaciais com possibilidade de agregação semântica nessa tarefa. Aplicável a bases de dados volumosas, o algoritmo desenvolvido apresentou resultados com qualidade superior nos experimentos realizados, se comparado com alguns dos mais tradicionais de spatial data mining, sem que houvesse perda semântica no levantamento das informações - muitas vezes ocasionada pelas junções de dados exigidas na aplicação de algoritmos tradicionais - e com um desempenho otimizado por meio do uso de multithreading
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