ࡱ> /1.jbjbjUU >??\ 99999MMM8$ M0,n99999`Ւ'M0<<6<9< :Resumo Identificao de padres frequentes desempenha um papel importante na minerao de regras de associao. Porm, encontrar os itemsets que compem regras relevantes uma tarefa computacionalmente custosa, executada por algoritmos tradicionais, e que requer a definio de limiares de corte, nominalmente, suporte e confiana. Alm do custo inerente ao processo de criao de itemsets, existe tambm a dificuldade em definir os valores dos limiares, uma vez que, para alcanar bons resultados, necessrio que o utilizador da tcnica de minerao tenha conhecimento da base a ser minerada. Essas questes so fatores motivadores para a investigao e desenvolvimento de novos algoritmos para composio de itemset. Na literatura so encontradas diferentes vertentes de pesquisas. Uma delas abrangem as regras j mineradas, ou seja, so definidas mtricas que do valores de importncia para as regras, sendo assim possvel orden-las por grau de relevncia. Outra vertente est relacionada ao processo de gerao de regras em si, com definio de estruturas de dados especializadas ou com a paralelizao do algoritmo. At ento, so observados esforos em tornar o algoritmo de minerao escalvel, menos vulnervel aos parmetros de limiares e na seleo de regras que seja relevante para o usurio da tcnica. Neste trabalho, descrito um mtodo que contextualiza a base de dados para identificar itemsets raros ou frequentes no-redundantes sem o uso do limiar de corte denominado suporte. Propomos uma abordagem de pr-processamento, baseada em Dual Scaling, afim de apresentar uma contextualizao espacial onde os itens so mapeados para um espao denominado espao de solues. A representao espacial da base no espao de solues auxilia na interpretao e na definio de agrupamentos de itens. Por fim, em vez de usar o limiar suporte, os agrupamentos de itens so usados no processo de gerao de itemsets. Dentre as contribuies deste trabalho, mostramos que tcnicas como Dual Scaling definem indicadores de correlaes entre itens, e que esses indicadores podem ser usados no processo de gerao de itemsets. Outro aspecto importante deste trabalho a criao de uma tcnica de clusterizao para itens no espao de solues. Ao contrrio de tcnicas convencionais, onde clusters definem parties do conjunto de dados, a tcnica proposta permite a criao de clusters com sobreposio. Tambm apresentada uma tcnica para diminuir a quantidade de combinaes necessrias na gerao das regras de associao. Palavras-chave: processamento de dados, regras de associao, reduo de dimenso, clusterizao, Dual Scaling     6WXpqrvwM e f   5 U V d     .h h6CJOJQJ]^JaJnHtH(hPghCJOJQJ^JaJnHtH(h}hCJOJQJ^JaJnHtH"hCJOJQJ^JaJnHtH(h5CJOJQJ\^JaJnHtH.h@&h5CJOJQJ\^JaJnHtH2) * \^_abdeghij dgd@& dgd  $da$gd $da$gdi~v $da$gd@& ) A f * 8 9   $MV@AOWXYZ٬٬٬.h6C8h6CJOJQJ]^JaJnHtH.h h6CJOJQJ]^JaJnHtH(h}hCJOJQJ^JaJnHtH"hCJOJQJ^JaJnHtH(hPghCJOJQJ^JaJnHtH:opqwy?@O[\]^_`aķĊre[UQ[Uh h^JjhU^Jh}hCJ^JaJ.h}h6CJOJQJ]^JaJnHtH(h@&hCJOJQJ^JaJnHtH.h}h5CJOJQJ\^JaJnHtHh@&hCJ^JaJ(h}hCJOJQJ^JaJnHtH"hCJOJQJ^JaJnHtH(hPghCJOJQJ^JaJnHtHabcdefgijh}hCJ^JaJ h^JjhU^Jh<P1h:p. 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