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Tipo do documento: Dissertação
Título: Otimização computacional e estudo comparativo das técnicas de extração de conhecimento de grandes repositórios de dados.
Título(s) alternativo(s): Comparative study of techniques for extracting knowledge from large data repository.
Autor: Senra, Fernando Luiz Coelho 
Primeiro orientador: Velloso, Maria Luiza Fernandes
Primeiro membro da banca: Bernardo Filho, Orlando
Segundo membro da banca: Leite, Karla Tereza Figueiredo
Resumo: Ao se realizar estudo em qualquer área do conhecimento, quanto mais dados se dispuser, maior a dificuldade de se extrair conhecimento útil deste banco de dados. A finalidade deste trabalho é apresentar algumas ferramentas ditas inteligentes, de extração de conhecimento destes grandes repositórios de dados. Apesar de ter várias conotações, neste trabalho, irá se entender extração de conhecimento dos repositórios de dados a ocorrência combinada de alguns dados com freqüência e confiabilidade que se consideram interessantes, ou seja, na medida e que determinado dado ou conjunto de dados aparece no repositório de dados, em freqüência considerada razoável, outro dado ou conjunto de dados irá aparecer. Executada sobre repositórios de dados referentes a informações georreferenciadas dos alunos da UERJ (Universidade do Estado do Rio de Janeiro), irá se analisar os resultados de duas ferramentas de extração de dados, bem como apresentar possibilidades de otimização computacional destas ferramentas.
Abstract: Comparative Study of Techniques for Extracting knowledge from large data repositories. When conducting the study in any field of knowledge, the more data is available, the greater the difficulty in extracting useful knowledge from this database. The purpose of this paper is to present some tools called intelligent, knowledge extraction of these large data repositories. Although many connotations, this work will understand knowledge extraction from data repositories on the combined occurrence of some data with frequency and reliability that are considered interesting, ie, the extent and specific data or data set appears in the data, at a rate deemed reasonable, other data or data set will appear. Runs on repositories of data on georeferenced data of students UERJ (Universidade do Estado do Rio de Janeiro), will analyze the results of two tools to extract data and present opportunities for optimization of these computational tools.
Palavras-chave: Computer Engineering
Large data repositories
Extracting knowledge
Fuzzy system
Engenharia da Computação
Apriori Fuzzy
Regras de Associação
Lógica Nebulosa
Área(s) do CNPq: CNPQ::ENGENHARIAS
Idioma: por
País: BR
Instituição: Universidade do Estado do Rio de Janeiro
Sigla da instituição: UERJ
Departamento: Centro de Tecnologia e Ciências::Instituto Politécnico
Programa: Programa de Pós-Graduação em Engenharia da Computação
Citação: SENRA, Fernando Luiz Coelho. Otimização computacional e estudo comparativo das técnicas de extração de conhecimento de grandes repositórios de dados.. 2009. 91 f. Dissertação (Mestrado em Geomática) - Universidade do Estado do Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, 2009.
Tipo de acesso: Acesso Aberto
URI: http://www.bdtd.uerj.br/handle/1/10853
Data de defesa: 16-Set-2009
Aparece nas coleções:Mestrado em Engenharia da Computação

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