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Consultar: Programa de Ps-Graduao em Cincia da Computao

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Ttulo [PT]: Um algoritmo cultural para descoberta de conhecimento em banco de dados
Autor(es): Everton Fernando Barros
Palavras-chave [PT]:

Minerao de dados. Programao gentica. Algoritmo cultural. Plano de sade. Knowledge Discovery in Databases (KDD). Impresses gerais. Algoritmo evolucionrio. Brasil.
Palavras-chave [EN]:
Data mining. Genetic program. Cultural algorithms. Health insurance. Brazil.
Titulao: Mestre em Cincia da Computao
Banca:
Ademir Aparecido Constantino [Orientador] - UEM
Wesley Romo - UEM
Valria Delisandra Feltrim - UEM
Gisele Lobo Pappa - UFMG
Resumo:
Resumo: Os planos de sade, tanto pblicos quanto privados, vem acumulando grande quantidade de dados contendo informaes ocultas que poderiam ajudar seus gestores na reduo de custos das operadoras de planos de sade e auxiliar no planejamento de programas de preveno de doenas. Esses conhecimentos podem ser descobertos utilizando tcnicas de Minerao de Dados (MD) para extrao de informaes relevantes e teis. Nesse contexto pretende-se resolver a tarefa de classificao, que permite a descoberta de regras de previso. Nesta dissertao apresenta-se uma abordagem para resolver a tarefa de classificao em MD na qual se prope um algoritmo hbrido que utiliza Programao Gentica (PG) juntamente com Algoritmo Cultural (AC), que um algoritmo evolucionrio baseado no processo de evoluo cultural da humanidade. A abordagem implementada teve como estudo de caso os dados de uma operadora de planos de sade suplementar, contendo informaes administrativas e de procedimentos em hospitais, laboratrios e consultrios, relativos a beneficirios do estado de Santa Catarina. Esses dados foram pr-processados e preparados para serem utilizados pelo algoritmo proposto. Para avaliar a abordagem apresentada foram realizados experimentos com PG e com AC, onde o AC armazena conhecimentos e ajuda a guiar o processo evolutivo. Um desses conhecimentos armazena as impresses gerais, que so as crenas do usurio, permitindo medir o interesse nas regras encontradas. Com base nestes experimentos foi avaliada a capacidade do algoritmo proposto em encontrar regras em duas situaes: considerando as impresses gerais do usurio e sem considerar as impresses gerais (crenas do usurio) e obtiveram-se bons resultados pelas duas abordagens. Avaliou-se tambm a capacidade do algoritmo em encontrar regras a partir de um conjunto de dados contendo pequenos disjuntos no qual conseguiu-se encontrar regras tanto dos grandes disjuntos como dos pequenos disjuntos, alm de avaliar a maneira como as impresses gerais do usurio podem ser utilizadas pelo AC.

Abstract: Health plans, both public and private, have been accumulating large amounts of data containing hidden information that could help their managers to reduce costs of health insurance carriers and assist in planning programs for disease prevention. This knowledge can be discovered using Data Mining (DM) techniques for extracting information relevant and useful. In this context we intend to solve the task of classification that allows the discovery of prediction rules. This dissertation presents an approach to solving the classification task in MD which proposes a hybrid algorithm that uses Genetic Programming (GP) with Cultural Algorithm (CA), which is an evolutionary algorithm based on the process of cultural evolution of humanity. The approach was implemented as a case study data from an operator of health insurance supplement, containing administrative information and procedures in hospitals, laboratories and offices, for the beneficiaries of the state of Santa Catarina. These data were preprocessed and prepared for use by the algorithm. Experiments were performed to evaluate the approach with GP and CA, where CA stores knowledge and helps guide the evolutionary process. A knowledge of these stores general impressions, which are the beliefs of the user, allowing to measure the interest in the rules found. Based on these experiments we evaluated the ability of the algorithm to find rules in two situations: considering the general impressions of the user and without considering the general impression (the user's beliefs) and obtained good results by the two approaches. We also evaluated the ability of the algorithm to find rules from a data set containing small disjoint in which it was possible to find rules which belong to small disjoint and big disjoint, and assess how the general impression of the user can be used for CA.
Data da defesa: 02/12/2011
Cdigo: vtls000193149
Informaes adicionais:
Idioma: Portugus
Data de Publicao: 2011
Local de Publicao: Maring, PR
Orientador: Prof. Dr. Ademir Aparecido Constantino
Instituio: Universidade de Maring. Centro de Tecnologia. Programa de Ps-Graduao em Cincia da Computao
Nvel: Dissertao (mestrado em Cincia da Computao)/
UEM: Departamento de Informtica

Responsavel: inez
Categoria: Aplicao
Formato: Documento PDF
Arquivo: dissertacao-Everton.pdf
Tamanho: 7024 Kb (7192243 bytes)
Criado: 09-02-2012 16:53
Atualizado: 09-02-2012 17:57
Visitas: 732
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