Redes Bayesianas para Extração de Conhecimento de Bases de Dados, Considerando a Incorporação de Conhecimento de Fundo e o Tratamento de Dados Incompletos

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Rocha, Cláudio Alex Jorge da
Data de Publicação: 1999
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
Texto Completo: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-05032018-164707/
Resumo: O interesse cada vez maior das empresas em adquirir novas tecnologias de processarnento e armazenamento de dados, além de visualizar a informação como seu maior patrimônio, tem direcionado várias pesquisas para o estudo do processo de transformação desses dados em conhecimento, o que pode proporcionar um auxílio efetivamente inteligente à tomada de decisão. Nesse contexto, o processo de Extração de Conhecimento de Bases de Dados (KDD - Knowledge Discovery in Database) desponta como uma tecnologia capaz de cooperar amplamente na busca do conhecimento embutido nos dados. Essa busca pode ser realizada utilizando métodos estatísticos e/ou técnicas de Inteligência Artificial, especialmente as que manipulam incerteza, que são amplamente aplicados na análise de dados com objetivo de encontrar relações de interesse. As redes Bayesianss representam um dos modelos mais proeminentes para encontrar essas relações. Este trabalho envolve a investigação dos conceitos, técnicas, métodos e ferramentas Bayesianas para auxiliar o processo de extração de conhecimento de bases de dados, considerando a incorporação de conhecimento de fundo, bem como o tratamento de dados incompletos.
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