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Título
MODELAGEM E TESTE DE UMA BASE DE CONHECIMENTO DE INSTRUÇÃO DE MINERAÇÃO DE DADOS RELACIONAIS COM ÊNFASE...
Orientador
ANA ESTELA ANTUNES DA SILVA
Autor
LIDIA MARTINS DA SILVA
Palavra chave
REPRESENTAÇÃO DO CONHECIMENTO, MINERAÇÃO DE DADOS, CLASSIFICAÇÃO, BASE DE...
Grupo CNPQ
Programa
MS - CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
Área
CIÊNCIAS EXATAS E DA
Data da defesa
25/02/2010
Nº Downloads
1786
Resumo
Este trabalho teve como objetivo unir dois domínios: Representação do Conhecimento e Mineração de Dados, tendo como finalidade a modelagem e teste de uma base de conhecimento de instrução de mineração de dados relacionais com ênfase na tarefa de Classificação. O trabalho tem enfoque instrucional proporcionando uma representação do conhecimento necessário para o entendimento e escolha da aplicação da tarefa de classificação em problemas de mineração de dados. Esta escolha é feita através de perguntas que direcionam o usuário a descobrir se a tarefa de classificação é adequada para ser utilizada em seu domínio de problema. Essas perguntas fundamentam a criação e uso de uma base de conhecimento que representa o conhecimento necessário para a escolha da tarefa de classificação. Para a modelagem da base de conhecimento foram feitas uma rede semântica e regras de produção. No total são 25 regras para representação do conhecimento e onze perguntas específicas sobre a tarefa de classificação com instruções que ajudam os usuários na escolha das respostas às perguntas apresentadas.
Abstract
The objective of this work is to integrate two domains: Knowledge Representation and Data Mining. The aim of the work is modeling and testing an instruction knowledge base emphasizing the classification task. The work has an instructional focus which is based on knowledge representation. Such knowledge is necessary for the understanding and choice of the classification task in data mining problems. This choice is obtained through the application of questions which drive the user to discovering whether the classification task is proper to be applied on its problem domain. These questions are the basis for the creation and use of a knowledge base which represents the necessary knowledge for the choice of the classification task. A semantic network and production rules were developed in order to create a model of the knowledge base. This model contains 25 rules which are based on 11 specific questions about the classification task. The questions contains instructions that help users to choose answers to the presented questions.
