Redes de regras de associação filtradas e multialvo (2019)
- Authors:
- Autor USP: CALÇADA, DARIO BRITO - ICMC
- Unidade: ICMC
- Sigla do Departamento: SCC
- Subjects: MINERAÇÃO DE DADOS; APRENDIZADO COMPUTACIONAL; INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
- Keywords: Association rules; Association rules networks; Data mining; Generation of hypotheses; Geração de hipóteses; Multi-target; Multialvo; Networks; Redes; Redes de regras de associação; Regras de associação
- Agências de fomento:
- Language: Português
- Abstract: A descoberta de Regras de Associação é uma tarefa de mineração de dados que procura identificar padrões em datasets, permitindo, após a sua interpretação, identificar conhecimento específico acerca do problema em análise. A Mineração de Regras de Associação pode ser usada como uma metodologia para descobrir hipóteses ou teorias candidatas em um domínio do conhecimento. No entanto, o processo de Mineração de Regras de Associação gera um grande número de regras superando a capacidade de exploração do usuário. Esse fato pode tornar o processo de análise inviável, além de afetar negativamente o resultado de alguns algoritmos de extração de conhecimento. Diante disso, várias abordagens foram propostas para guiar o usuário na exploração das Regras de Associação descobertas, em especial com a utilização de estruturas de Rede, que permitem analisar as relações existentes entre as regras. Neste contexto, esse trabalho foi motivado pelo potencial uso de Redes na otimização da identificação do conhecimento, em processos de Mineração de Regras de Associação, formulando abordagens explicáveis. Outra motivação surge da lacuna referente ao uso de Redes em tarefas multialvo inerente de várias aplicações do mundo real. O desenvolvimento deste trabalho teve o intento de avançar as pesquisas da área de Mineração de Regras de Associação com o uso de Redes em relação a métodos de geração de hipóteses validáveis com um ou dois itens objetivo, tanto em relação à interpretabilidade como naexpressividade das representações construídas. Um Mapeamento Sistemático da literatura da área foi realizado com a finalidade de conhecer o estado da arte sobre como o uso das Redes pode auxiliar nos processos de Mineração de Regras de Associação. Neste trabalho é proposto e desenvolvido um método de seleção e avaliação das medidas de suporte e confiança mínimos referentes a extração de Regras de Associação com o uso de Medidas de Centralidade de Redes, cuja contribuição principal foi a elaboração de um critério objetivo para extração de Regras de Associação. Foram também propostas, desenvolvidas e validadas duas novas Redes, as Redes de Regras de Associação Filtradas (Filtered-ARNs) e as Redes de Regras de Associação Multialvo (MTARNs) que promoveram um impacto positivo na identificação do conhecimento por meio da comprovação matemática da influência entre os elementos de uma Regra de Associação e ampliaram a capacidade de extração do conhecimento em estudos de aplicações multialvo.
- Imprenta:
- Publisher place: São Carlos
- Date published: 2019
- Data da defesa: 21.03.2019
-
ABNT
CALÇADA, Dario Brito. Redes de regras de associação filtradas e multialvo. 2019. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2019. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-29042019-163200/. Acesso em: 08 out. 2024. -
APA
Calçada, D. B. (2019). Redes de regras de associação filtradas e multialvo (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-29042019-163200/ -
NLM
Calçada DB. Redes de regras de associação filtradas e multialvo [Internet]. 2019 ;[citado 2024 out. 08 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-29042019-163200/ -
Vancouver
Calçada DB. Redes de regras de associação filtradas e multialvo [Internet]. 2019 ;[citado 2024 out. 08 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-29042019-163200/ - Artificial neural networks applied in the optimization of the adsorption of thin films of phthalocyanines
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