Access Miner : uma proposta para a extração de regras de associação aplicada à mineração do uso da web
Este trabalho é dedicado ao estudo e à aplicação da mineração de regras de associação a fim de descobrir padrões de navegação no ambiente Web. As regras de associação são padrões descritivos que representam a probabilidade de um conjunto de itens aparecer em uma transação visto que outro conjunto está presente. Dentre as possibilidades de aplicação da mineração de dados na Web, a mineração do seu uso consiste na extração de regras e padrões que descrevam o perfil dos visitantes aos sites e o seu comportamento navegacional. Neste contexto, alguns trabalhos já foram propostos, contudo diversos pontos foram deixados em aberto por seus autores. O objetivo principal deste trabalho é a apresentação de um modelo para a extração de regras de associação aplicado ao uso da Web. Este modelo, denominado Access Miner, caracteriza-se por enfocar as etapas do processo de descoberta do conhecimento desde a obtenção dos dados até a apresentação das regras obtidas ao analista. Características específicas do domínio foram consideradas, como a estrutura do site, para o pósprocessamento das regras mineradas a fim de selecionar as potencialmente mais interessantes e reduzir a quantidade de regras a serem apreciadas. O projeto possibilitou a implementação de uma ferramenta para a automação das diversas etapas do processo, sendo consideradas, na sua construção, as características de interatividade e iteratividade, necessárias para a descoberta e consolidação do conhecimento. Finalmente, alguns resultados foram obtidos a partir da aplicação desta ferramenta em dois casos, de forma que o modelo proposto pôde ser validado.
Banco : Dados, Mineracao : Dados, Regras : Associacao, Descoberta : Conhecimento, World Wide Web (WWW)
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