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Um ambiente para exploração de regras de associação generalizadas

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O processo de Mineração de Dados (MD) possibilita que seus usuários finais possam analisar, compreender e usar o conhecimento extraído em um Sistema Inteligente ou como apoio em processos de tomada de decisão. Entretanto, muitos dos algoritmos utilizados geram uma enorme quantidade de padrões, dificultando a análise. Esse problema ocorre em Regras de Associação (RA), uma t´ecnica de MD que procura identificar todos os padrões intrínsecos ao conjunto de dados. Uma abordagem que pode auxiliar a análise das regras é a generalização de RA. Neste artigo é apresentado um ambiente proposto para a generalização de RA e análise das regras generalizadas.

Abstract

The Data Mining (DM) process enables that end users can analyse, understand and use the extracted knowledge in an intelligent system or to support decision processes. However, many algorithms used in the process find large quantities of patterns, complicating the analysis of the patterns. This fact occurs with Association Rules (AR), a technique that tries to identify intrinsic patterns in large data sets. A method that can help the analysis of the rules is the generalization of the AR. In this paper, we propose an environment to generalize AR and to analyse the generalized rules.

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