Mineração de dados para modelagem de dependência usando algoritmos genéticos

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Mineração de dados para modelagem de dependência usando algoritmos genéticos

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dc.contributor Universidade Federal de Santa Catarina pt_BR
dc.contributor.advisor Alves, Joao Bosco da Motta pt_BR
dc.contributor.author Gonçalves, Aruanda Simões pt_BR
dc.date.accessioned 2012-10-19T12:47:13Z
dc.date.available 2012-10-19T12:47:13Z
dc.date.issued 2001
dc.date.submitted 2001 pt_BR
dc.identifier.other 220920 pt_BR
dc.identifier.uri http://repositorio.ufsc.br/xmlui/handle/123456789/82201
dc.description Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação. pt_BR
dc.description.abstract O desafio da área de Descoberta de Conhecimento em Bancos de Dados, ou KDD, é analisar de forma eficiente e automática a grande massa de informações disponível, extraindo conhecimento útil. Neste trabalho, apresentamos GenMiner, uma ferramenta de Mineração de Dados para a tarefa de Modelagem de Dependência. Um algoritmo genético, método de otimização da Computação Evolucionária, foi desenvolvido para descobrir regras interessantes em bases de dados relacionais. A avaliação das regras é realizada individualmente, favorecendo regras com alta precisão e, preferencialmente, surpreendentes. A integração a bases de dados relacionais foi viabilizada pela codificação dos cromossomos como expressões em linguagem SQL. GenMiner foi avaliado usando uma base de dados de domínio público, com informações sobre diversos países e suas bandeiras. pt_BR
dc.format.extent [55] f.| il., grafs., tabs. pt_BR
dc.language.iso por pt_BR
dc.publisher Florianópolis, SC pt_BR
dc.subject.classification Informatica pt_BR
dc.subject.classification Ciência da computação pt_BR
dc.subject.classification Mineração de dados (Computação) pt_BR
dc.subject.classification Algoritmos genéticos pt_BR
dc.title Mineração de dados para modelagem de dependência usando algoritmos genéticos pt_BR
dc.type Dissertação (Mestrado) pt_BR


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