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Consultar: Programa de Ps-Graduao em Cincia da Computao

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Ttulo [PT]: Diretrizes para a escolha de tcnicas de visualizao aplicadas no processo de extrao do conhecimento
Autor(es): Juliana Keiko Yamaguchi
Palavras-chave [PT]:

Visualizao de dados. Descoberta de conhecimento. Tcnicas de visualizao. Critrios de escolha. Extrao de conhecimento. Teoria Fundamentada em Dados.
Palavras-chave [EN]:
Data visualization. Knowledge discovery. Visualization techniques. Grounded.
Theory.
rea de concentrao: Cincia da Computao
Titulao: Mestre em Cincia da Computao
Banca:
Maria Madalena Dias [Orientador] - UEM
Cllia Franco - UEM
Milton Hirokazu Shimabukuro - UNESP
Resumo:
Resumo: A busca de informaes novas e teis em dados, que tendem a aumentar devido ao avano tecnolgico, exige mtodos mais sofisticados como os desenvolvidos para a descoberta de conhecimento em banco de dados. Tais mtodos podem utilizar tcnicas de minerao de dados bem como tcnicas de visualizao, com o intuito de extrair informaes e possibilitar que o usurio, conhecedor do domnio, tenha melhores condies de compreender as informaes extradas para a tomada de deciso. Desse modo, tcnicas de visualizao e de minerao de dados podem ser aplicadas em conjunto. Contudo, esta integrao no obrigatria, sendo possvel extrair informaes dos dados apenas por meio de tcnicas de visualizao utilizadas como ferramenta de explorao. No entanto, a definio de qual, ou quais, dentre as tcnicas de visualizao existentes, poder cumprir melhor este papel durante a extrao do conhecimento e, ainda, faz-lo da melhor forma possvel, exige o entendimento sobre os fatores que podem influenciar essa escolha considerando tambm o conhecimento sobre o domnio da aplicao. Nesse contexto, foram realizados estudos e anlises de tcnicas de visualizao com o objetivo de estabelecer diretrizes para a escolha dessas tcnicas, constituindo-se na principal contribuio deste trabalho. Para isto, foi utilizada a metodologia Teoria Fundamentada em Dados (do ingls, Grounded Theory), por meio da qual a definio dessas diretrizes baseou-se em parmetros identificados durante a pesquisa, nomeados como: tipo de dado, tipo de tarefa, volume, dimensionalidade e posio dos atributos. Estes parmetros foram associados s tcnicas de visualizao existentes e foram analisados tendo como base a literatura a respeito o uso dessas tcnicas. Adicionalmente, estes parmetros foram analisados sob o ponto de vista prtico, aplicando-se ferramentas computacionais de visualizao em bases de dados reais e fictcias.

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.
Data da defesa: 08/06/2010
Cdigo: vtls000179796
Informaes adicionais:
Idioma: Portugus
Data de Publicao: 2010
Local de Publicao: Maring, PR
Orientador: Prof. Dr. Maria Madalena Dias
Instituio: Universidade Estadual de Maring. Departamento de Informtica
Nvel: Dissertao (mestrado em Cincia da Computao)/
UEM: Programa de Ps-Graduao em Cincia da Computao

Responsavel: beth
Categoria: Aplicao
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: 948
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