Minerando Regras de Associação de Multirrelação na Web de Dados

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Mots-clés :

Mineração de regras de associação de multirrelação, Web de Dados, Mineração de Dados em Grafos, Mineração de Dados

Résumé

A Web de Dados é uma relevante e crescente fonte de dados que contém informações distribuídas em diferentes datasets interligados. A maioria dos algoritmos de mineração de dados foi projetada para analisar um único dataset por vez, e, consequentemente, não consegue explorar as conexões entre datasets da Web de Dados. Para suprir essa lacuna, este trabalho propõe o MRAR+, um algoritmo de mineração de grafos que busca por regras de associação multirrelação a fim de identificar conhecimentos novos que envolvam recursos de múltiplos datasets da Web de Dados. O MRAR+ foi aplicado com sucesso em dois experimentos e produziu regras novas e úteis para os usuários, ilustrando a sua viabilidade para minerar diferentes datasets interligados na Web de Dados.

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Felipe Alves de Oliveira, Instituto Militar de Engenharia (IME)

Possui mestrado em ciências em sistemas e computação pelo Instituto Militar de Engenharia (2018) e graduação em Sistema de Informação pela Universidade Estácio de Sá (2014). Atualmente é analista de aplicações web pleno da Central IT Governança Corporativa. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em mineração e análise de dados, atuando principalmente nos seguintes temas: sistemas de informação, banco de dados, data mining e coleções biológicas. Certificações: ITIL v3 Foundation, ISO 27001 Foundation e Scrum Fundamentals. Recentemente concluí o curso de administração de banco de dados com alta performance.

Raquel Lopes Costa, Instituto Nacional do Câncer (INCA)

Doutora e mestre em modelagem computacional pelo Laboratório Nacional de Computação Científica, LNCC, Rio de Janeiro (CAPES 6). Possui graduação em ciências biológicas, nas modalidades de licenciatura e bacharelado, pela Universidade Federal de Ouro Preto - UFOP, Minas Gerais. Linhas de pesquisa de interesse: Abordagens computacionais multi-ômicas na reconstrução de redes de interações gênicas; Redes de interações gênicas oncovirais; Biodiversidade e Metagenômica; Banco de dados (relacionais e grafos) e e-science (Workflows, HPC, Big data) aplicados em bioinformática e biologia computacional.

Ronaldo Ribeiro Goldschmidt, Instituto Militar de Engenharia (IME)

Possui graduação em Matemática pela Universidade Federal Fluminense, mestrado em Sistemas e Computação pelo Instituto Militar de Engenharia e doutorado em Engenharia Elétrica - Métodos de Apoio à Decisão - pela Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro. Atua como docente há mais de vinte anos, tendo lecionado tanto em instituições públicas (Instituto Superior de Tecnologia do Rio de Janeiro da rede FAETEC e Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro) quanto em particulares (Universidade da Cidade do Rio de Janeiro, Universidade Gama Filho e Faculdades Integradas de Jacarepaguá). Durante mais de quinze anos ocupou cargos de chefia de departamento e coordenação de cursos e de núcleos de pesquisa e extensão em algumas dessas instituições. Além disso, gerenciou diversos projetos de desenvolvimento de sistemas de informação nas áreas financeira e educacional. Prestou consultoria na concepção e implantação de sistemas de apoio à decisão em análise de crédito e cobrança em empresas tais como Banco do Brasil, Bradesco, Banco da Amazônia, Banco da Bahia, Unibanco, Fininvest, dentre outras. Atualmente é professor associado ao Instituto Militar de Engenharia. Tem experiência e especial interesse em pesquisas e aplicações envolvendo Métodos de Apoio à Decisão, Inteligência Artificial e Ciência de Dados. Publicou mais de oitenta artigos em conferências e periódicos, além de seis livros técnicos.

Maria Cláudia Cavalcanti, Instituto Militar de Engenharia (IME)

Possui mestrado (1994) e doutorado (2003) em Engenharia de Sistemas e Computação pela COPPE Sistemas/UFRJ, e graduação em Informática (1988) pelo Instituto de Matemática da UFRJ. Atualmente é Professor Titular do Instituto Militar de Engenharia (IME). Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Banco de Dados, atuando principalmente nos seguintes temas: metadados, interoperabilidade de dados, Web semântica, proveniência de dados, anotação de textos e bioinformática.

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Publiée

2020-07-31

Comment citer

Oliveira, F. A. de, Villote, G. dos S., Costa, R. L., Goldschmidt, R. R., & Cavalcanti, M. C. (2020). Minerando Regras de Associação de Multirrelação na Web de Dados. ISys - Brazilian Journal of Information Systems, 13(4), 77–100. Consulté à l’adresse https://seer.unirio.br/isys/article/view/9557

Numéro

Vol. 13 No 4 (2020)

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