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Disertación de Maestría
DOI
10.11606/D.55.2006.tde-18092006-104657
Documento
Autor
Nombre completo
Marina Abichabki Pivato
Instituto/Escuela/Facultad
Área de Conocimiento
Fecha de Defensa
Publicación
São Carlos, 2006
Director
Tribunal
Rezende, Solange Oliveira (Presidente)
Alvares, Luis Otavio Campos
Monard, Maria Carolina
Título en portugués
Mineração de regras de associação em dados georreferenciados
Palabras clave en portugués
Banco de dados espaciais
Mineração de dados
Regras de associação
Resumen en portugués
Sistemas de informações geográficas permitem armazenar, manipular e armazenar, manipular e analisar dados espaciais e aspectos descritivos desses dados. A análise de dados espaciais pode ser realizada por meio de técnicas de extração de regras de associação, ou seja, regras que descrevem relacionamentos entre os dados. Porém, a mineração de regras de associação não considera as relações topológicas existentes entre dados georreferenciados. Para solucionar esse problema, Koperski and Han (1995) e Malerba et al. (2001) propuseram um processo de extração de regras integrado ao algoritmo de mineração e utilizavam predicados lógicos para representar as regras. Como alternativa a essa solução, este trabalho propõe pré-processar os dados referenciados para encontrar relações topológicas em separado e aplicar um algoritmo de mineração de regras de associação disponí?vel pela comunidade acadêmica. As regras geradas devem apresentar características descritivas dos dados e relações topológicas. Para atingir esse objetivo foi especificado um processo de extração de regras em dados georreferenciados e implementado um módulo de pré-processamento que extrai relações topológicas. O módulo foi avaliado por meio de um estudo de caso utilizando o sistema de informação geográfica da cidade de Jaboticabal, no contexto de planejamento urbano. As regras encontradas foram analisadas por um especialista utilizando as medidas de suporte e confiança. Além disso, uma análise sobre o tempo de processamento e consumo de memória para encontrar as relações topológicas foi realizada, mostrando que é possível extrair padrões utilizando o processo e o módulo proposto neste trabalho.
Título en inglés
Mining of association rules in geographic data
Palabras clave en inglés
Association rules
Data mining
Geographic data
Resumen en inglés
Geographic information systems are used to store, manipulate, and analyze spatial data and its descriptive aspects. Spatial data analysis can be done by searching association rules that describe relationships between the data. However, georeferenced data present topological relations unknown to traditional mining association rule algorithms. To solve this problem, Koperski and Han (1995) and Malerba et al. (2001) proposed a topological relation extraction process integrated to a mining association rule algorithm. This process requires all data to be translated as logical predicates. As an alternative to this solution, this work proposes to break down this process by pre-processing the georeferenced data to find topological relations, then executing traditional mining association rule algorithms. The resulting rules must present descriptive characteristics of the data and topological relations. To reach this objective, a process of rule extraction in georeferenced data was specified, in addition to a pre-processing module implementation. This module was evaluated by using a case study that uses a geographic information system of the city of Jaboticabal, in the context of urban planning. The generated rules were analyzed by a specialist using the measures of support and confidence. In addition, an analysis regarding the processing time and memory consumption was provided to find the topological relations, which shows that it is possible to extract the patterns with the proposed process and module.
 
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dissertacao.pdf (2.05 Mbytes)
Fecha de Publicación
2006-09-19
 
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