Ações Consultar Procurar Exibir estatísticas

Dúvidas e sugestões

Consultar: Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação

Título [PT]: Diretrizes para a escolha de técnicas de visualização aplicadas no processo de extração do conhecimento
Autor(es): Juliana Keiko Yamaguchi
Palavras-chave [PT]:

Visualização de dados. Descoberta de conhecimento. Técnicas de visualização. Critérios de escolha. Extração de conhecimento. Teoria Fundamentada em Dados.

Data visualization. Knowledge discovery. Visualization techniques. Grounded. Theory.

Maria Madalena Dias [Orientador] - UEM Clélia Franco - UEM Milton Hirokazu Shimabukuro - UNESP

Resumo: A busca de informações novas e úteis em dados, que tendem a aumentar devido ao avanço tecnológico, exige métodos mais sofisticados como os desenvolvidos para a descoberta de conhecimento em banco de dados. Tais métodos podem utilizar técnicas de mineração de dados bem como técnicas de visualização, com o intuito de extrair informações e possibilitar que o usuário, conhecedor do domínio, tenha melhores condições de compreender as informações extraídas para a tomada de decisão. Desse modo, técnicas de visualização e de mineração de dados podem ser aplicadas em conjunto. Contudo, esta integração não é obrigatória, sendo possível extrair informações dos dados apenas por meio de técnicas de visualização utilizadas como ferramenta de exploração. No entanto, a definição de qual, ou quais, dentre as técnicas de visualização existentes, poderá cumprir melhor este papel durante a extração do conhecimento e, ainda, fazê-lo da melhor forma possível, exige o entendimento sobre os fatores que podem influenciar essa escolha considerando também o conhecimento sobre o domínio da aplicação. Nesse contexto, foram realizados estudos e análises de técnicas de visualização com o objetivo de estabelecer diretrizes para a escolha dessas técnicas, constituindo-se na principal contribuição deste trabalho. Para isto, foi utilizada a metodologia Teoria Fundamentada em Dados (do inglês, Grounded Theory), por meio da qual a definição dessas diretrizes baseou-se em parâmetros identificados durante a pesquisa, nomeados como: tipo de dado, tipo de tarefa, volume, dimensionalidade e posição dos atributos. Estes parâmetros foram associados às técnicas de visualização existentes e foram analisados tendo como base a literatura a respeito o uso dessas técnicas. Adicionalmente, estes parâmetros foram analisados sob o ponto de vista prático, aplicando-se ferramentas computacionais de visualização em bases de dados reais e fictícias. Abstract: The search for new and useful information on data, which tends to increases due to technological advancement, requires more sophisticated methods as those developed for the knowledge discovery in database. Such methods may employ data mining and visualization techniques in order to extract information and enable the domain expert to have a better understanding about the extracted information for decision making. Thus, data mining and visualization techniques can be applied together. However, this integration is not mandatory. It is possible to extract information from data just using visualization techniques as an exploitation tool. Therefore, the definition of visualization techniques, which may better fulfill this role during the extraction of knowledge and also make it the best way, requires an understanding about what can influence this choice, including the knowledge about the domain. In this context, the main contribution of this work is an analysis of visualization techniques in order to establish guidelines for the best choice of these techniques. These guidelines were based on parameters named as: data type, task type, volume, dimensionality and position of the attributes on the display. The procedure adopted to identify these parameters was based in the Grounded Theory methodology, where parameters were described and analyzed within visualization techniques, and also using computational tools in the practical application of visualization techniques on real and fictitious databases.

Idioma: Português Data de Publicação: 2010 Local de Publicação: Maringá, PR Orientador: Prof.ª Dr.ª Maria Madalena Dias Instituição: Universidade Estadual de Maringá. Departamento de Informática Nível: Dissertação (mestrado em Ciência da Computação)/ UEM: Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação

Responsavel: beth
Categoria: Aplicação
Formato: Documento PDF
Arquivo: Dissertacao_Juliana_vFinal.pdf
Tamanho: 4481 Kb (4588637 bytes)
Criado: 24-08-2010 14:39
Atualizado: 24-08-2010 14:48
Visitas: 1512
Downloads: 15

[Visualizar]  [Download]

Todo material disponível neste sistema é de propriedade e responsabilidade de seus autores.