Monografia

Aplicação de métodos de minimização do número de regras de associação que represente totalmente uma base de dados

Association rules are a form of knowledge representation used in decision making systems due to their simple structure and high information storage potential. This feature can be obtained through association rule mining algorithms, such as Apriori, which takes a dataset as an input parameter and ret...

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Autor principal: Pinheiro, Diego Paixão
Grau: Monografia
Idioma: pt_BR
Publicado em: Universidade Federal do Tocantins 2021
Assuntos:
Inteligência Artificial
Aprendizado de Máquina
Pesquisa Operacional
Análise Combinatória
Mineração de Dados
Regras de Associação.
CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA
Acesso em linha: http://hdl.handle.net/11612/3191
id ir-11612-3191
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spelling ir-11612-31912021-10-08T06:01:07Z Aplicação de métodos de minimização do número de regras de associação que represente totalmente uma base de dados Pinheiro, Diego Paixão Rocha, Marcelo Lisboa Inteligência Artificial Aprendizado de Máquina Pesquisa Operacional Análise Combinatória Mineração de Dados Regras de Associação. CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA Association rules are a form of knowledge representation used in decision making systems due to their simple structure and high information storage potential. This feature can be obtained through association rule mining algorithms, such as Apriori, which takes a dataset as an input parameter and returns a set of association rules. However, the existing algorithms return a large number of rules, which makes the use of association rules costly for computer systems and very hard to interpret for domain experts. In order to overcome this difficulty and facilitate the application of association rules in solving decision making problems, many researches have been searching for a computational solution to reduce the amount of association rules in such a way that there is no significant loss of information. This paper presents two computational procedures for minimizing the number of association rules that fully represent a dataset. Then, the authors present the tests performed and a comparative study with other methods in the literature. In view of the success achieved, the authors make their considerations about the results and point out the new direction of the project. As regras de associação são uma forma de representação de conhecimento utilizada em sistemas de tomada de decisão devido `a sua estrutura simples e ao alto potencial de armazenamento de informações. Esse recurso pode ser obtida através de algoritmos de mineração de regras de associação, como o Priori, que toma um conjunto de dados como parâmetro de entrada e retorna um conjunto de regras de associação. Entretanto, os algoritmos existentes retornam um grande n´úmero de regras, o que torna o uso de regras de associação oneroso para os sistemas de computador e muito difícil de interpretar para os especialistas de domínio. A fim de superar esta dificuldade e facilitar a aplicação das regras de associação na solução de problemas de tomada de decisão, muitas pesquisas tem procurado uma solução computacional para reduzir a quantidade de regras de associação de tal forma que não haja perda significativa de informações. Este trabalho apresenta dois procedimentos computacionais para minimizar o n´úmero de regras de associação que representam plenamente um conjunto de dados. Em seguida, os autores apresentam os testes realizados e um estudo comparativo com outros m´todos da literatura. Tendo em vista o sucesso alcançado, os autores fazem suas considerações sobre os resultados e apontam a nova direção do projeto. 2021-10-08T03:08:01Z 2021-10-08T03:08:01Z 2021 Monografia PINHEIRO, Diego Paixão. Aplicação de métodos de minimização do número de regras de associação que represente totalmente uma base de dados. Universidade Federal do Tocantins, Palmas, 2021. http://hdl.handle.net/11612/3191 pt_BR Acesso Livre. application/pdf Universidade Federal do Tocantins Palmas Ciências da Computação Palmas Graduação
institution Repositório Institucional - Universidade Federal do Tocantins - UFT
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description Association rules are a form of knowledge representation used in decision making systems due to their simple structure and high information storage potential. This feature can be obtained through association rule mining algorithms, such as Apriori, which takes a dataset as an input parameter and returns a set of association rules. However, the existing algorithms return a large number of rules, which makes the use of association rules costly for computer systems and very hard to interpret for domain experts. In order to overcome this difficulty and facilitate the application of association rules in solving decision making problems, many researches have been searching for a computational solution to reduce the amount of association rules in such a way that there is no significant loss of information. This paper presents two computational procedures for minimizing the number of association rules that fully represent a dataset. Then, the authors present the tests performed and a comparative study with other methods in the literature. In view of the success achieved, the authors make their considerations about the results and point out the new direction of the project.
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publisher Universidade Federal do Tocantins
publishDate 2021
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