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Disertación de Maestría
DOI
10.11606/D.55.2002.tde-04122002-114251
Documento
Autor
Nombre completo
Maria Camila Nardini Barioni
Dirección Electrónica
Instituto/Escuela/Facultad
Área de Conocimiento
Fecha de Defensa
Publicación
São Carlos, 2002
Director
Tribunal
Traina Junior, Caetano (Presidente)
Biajiz, Mauro
Mattoso, Marta Queirós
Título en portugués
Visualização de operações de junção em sistemas de bases de dados para mineração de dados.
Palabras clave en portugués
descoberta de conhecimento em bases de dados
mineração visual de dados
pré-processamento
Resumen en portugués
Nas últimas décadas, a capacidade das empresas de gerar e coletar informações aumentou rapidamente. Essa explosão no volume de dados gerou a necessidade do desenvolvimento de novas técnicas e ferramentas que pudessem, além de processar essa enorme quantidade de dados, permitir sua análise para a descoberta de informações úteis, de maneira inteligente e automática. Isso fez surgir um proeminente campo de pesquisa para a extração de informação em bases de dados denominado Knowledge Discovery in Databases – KDD, no geral técnicas de mineração de dados – DM – têm um papel preponderante. A obtenção de bons resultados na etapa de mineração de dados depende fortemente de quão adequadamente o preparo dos dados é realizado. Sendo assim, a etapa de extração de conhecimento (DM) no processo de KDD, é normalmente precedida de uma etapa de pré-processamento, onde os dados que porventura devam ser submetidos à etapa de DM são integrados em uma única relação. Um problema importante enfrentado nessa etapa é que, na maioria das vezes, o usuário ainda não tem uma idéia muito precisa dos dados que devem ser extraídos. Levando em consideração a grande habilidade de exploração da mente humana, este trabalho propõe uma técnica de visualização de dados armazenados em múltiplas relações de uma base de dados relacional, com o intuito de auxiliar o usuário na preparação dos dados a serem minerados. Esta técnica permite que a etapa de DM seja aplicada sobre múltiplas relações simultaneamente, trazendo as operações de junção para serem parte desta etapa. De uma maneira geral, a adoção de junções em ferramentas de DM não é prática, devido ao alto custo computacional associado às operações de junção. Entretanto, os resultados obtidos nas avaliações de desempenho da técnica proposta neste trabalho mostraram que ela reduz esse custo significativamente, tornando possível a exploração visual de múltiplas relações de uma maneira interativa.
Título en inglés
Visualization of join operations in DBMS for data mining.
Palabras clave en inglés
knowledge discovery in databases
pre-processing
visual data mining
Resumen en inglés
In the last decades the capacity of information generation and accumulation increased quickly. With the explosive growth in the volume of data, new techniques and tools are being sought to process it and to automatically discover useful information from it, leading to techniques known as Knowledge Discovery in Databases – KDD – where, in general, data mining – DM – techniques play an important role. The results of applying data mining techniques on datasets are highly dependent on proper data preparation. Therefore, in traditional DM processes, data goes through a pre-processing step that results in just one table that is submitted to mining. An important problem faced during this step is that, most of the times, the analyst doesn’t have a clear idea of what portions of data should be mined. This work reckons the strong ability of human beings to interpret data represented in graphical format, to develop a technique to visualize data from multiple tables, helping human analysts when preparing data to DM. This technique allows the data mining process to be applied over multiple relations at once, bringing the join operations to become part of this process. In general, the use of multiple tables in DM tools is not practical, due to the high computational cost required to explore them. Experimental evaluation of the proposed technique shows that it reduces this cost significantly, turning it possible to visually explore data from multiple tables in an interactive way.
 
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Este documento es únicamente para usos privados enmarcados en actividades de investigación y docencia. No se autoriza su reproducción con finalidades de lucro. Esta reserva de derechos afecta tanto los datos del documento como a sus contenidos. En la utilización o cita de partes del documento es obligado indicar el nombre de la persona autora.
dissertacao_MCNB.pdf (602.95 Kbytes)
Fecha de Publicación
2003-02-05
 
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