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Descoberta do Conhecimento

Descoberta do Conhecimento (DC)

Descoberta do Conhecimento (DC) é o processo de preparação, mineração e pós-processamento de dados visando extrair padrões interessantes, relevantes, inéditos e eventualmente ocultos [119]. A preparação dos dados é de extrema importância, uma vez que os dados frequentemente não são coletados visando DC. A fase da mineração é responsável por encontrar os padrões nos dados, garantindo que esses tragam a informação demandada pelo usuário. A fase de pós-processamento transforma e apresenta os padrões extraídos de acordo com a necessidade do usuário.

Distinguimos três grandes problemas a serem tratados nesta linha de pesquisa no contexto de mineração: incerteza nos dados [89], evolução temporal [7, 102] e escalabilidade das técnicas e algoritmos [9, 92, 105]. Pela própria natureza emergente e descentralizada, as informações existentes na Web se caracterizam por um alto grau de incerteza com relação à sua qualidade, uma vez que não há nenhum controle ou validação sistemática. A evolução temporal é um fenômeno em todas as áreas do conhecimento e o mesmo acontece na Web. O desafio neste caso reside em entender, modelar e explorar as informações temporais para melhorar o processo de DC. O desafio da escalabilidade vai além do mencionado anteriormente, pois não apenas temos uma quantidade crescente de dados, mas também um aumento da complexidade dos padrões a serem minerados.

Esta linha de pesquisa tem como objetivo investigar algoritmos e técnicas de DC que tratem desses problemas. Em especial, ela considera o uso de algoritmos de computação soft [123], dada sua capacidade de lidar com problemas como incerteza, imprecisão e verdade parcial, a criação de modelos de caracterização e técnicas de mineração de dados que considerem informações temporais, e o desenvolvimento de algoritmos para mineração de padrões complexos que sejam escaláveis.

Os algoritmos e técnicas estudados contribuirão para a solução dos problemas expostos nos Desafios 1, 2 e 3. Em relação ao Desafio 1, eles estarão diretamente envolvidos nos objetivos específicos 1.1 a 1.4. Em relação ao Desafio 2, eles serão de grande utilidade para alcançar os objetivos específicos 2.5 e 2.6. Em relação ao Desafio 3, os algoritmos e técnicas a serem desenvolvidos vão utilizar os resultados do objetivo 3.5 e contribuir para os objetivos 3.1 e 3.6.

Esta linha de pesquisa contará com a participação principalmente dos pesquisadores Wagner Meira (UFMG), Marcos Gonçalves (UFMG), Gisele L. Pappa (UFMG), e Adriano Pereira (UFMG). The new report suggests the remote their site will no longer be silver but black to match the device itself, though it will still be made out of metal

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