Dissertação

Temporal Constraints for Mining Transactional Patterns EVALUATED

A área de descoberta de padrões tem como objectivo proceder à extracção de padrões relevantes que são frequentes num certo conjunto de dados. Considerando que a maior parte dos fenómenos do mundo real ocorre ao longo do tempo, é necessário que existam métodos que lidem de forma eficaz com esta dimensão, de forma a melhorar a capacidade de descobrir padrões que sejam interessantes. Em particular, a área de Descoberta de Padrões Temporais baseia-se em trabalho anterior efectuado no contexto da descoberta de padrões transaccionais e de padrões sequenciais. Além disso, o tempo foi estudado na área da Inteligência Artificial, mais especificamente no contexto do raciocínio temporal. Finalmente, verifica-se que o conhecimento de domínio permite que os métodos de descoberta de padrões possam atingir resultados melhores, através da introdução de restrições. O foco do presente trabalho é fazer convergir estas várias áreas de investigação num método integrado e eficiente que permita fazer a descoberta de padrões temporais num conjunto de dados de natureza transaccional e com informação sobre o tempo. Para tal, é introduzido o conceito de restrição temporal, e são propostas três instanciações deste conceito: restrições temporais cíclicas completas, cíclicas parciais e de janela temporal. Adicionalmente, é proposto um novo algoritmo, o (TD)2PaM que, em conjunto com estas restrições, permite focar o processo de descoberta de padrões na procura de padrões cíclicos e de janela temporal. Os resultados experimentais revelam que este algoritmo é tão eficiente quanto os seus predecessores, e que é capaz de encontrar padrões mais informados.
Descoberta de Padrões, Temporalidade, Restrições Temporais, Ontologias, Conhecimento de Domínio.

Abril 30, 2013, 14:0

Documentos da dissertação ainda não disponíveis publicamente

Orientação

ORIENTADOR

Claudia Martins Antunes

Departamento de Engenharia Informática (DEI)

Professor Auxiliar