An Abstract Algebra for Knowledge Discovery in Databases

Gerber, Luciano; Fernandes, Alvaro A. A.

doi:10.1007/978-3-540-30204-9_6

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“…mente preocupados com a formalização e voltados para contextos específicos. Por exemplo, cm [Gerber & Fernandes, 2004] é mostrada uma álgebra baseada na álge-bra relacional para descoberta de conhecimento em base de dados, enquanto que [Eiter et al, 2000] estende a álgebra relacional para comportar valores complexos probabilísticos. Em [Chaudhuri et al, 2005] c apresentada urna integração com algoritmos da área de IR, ou seja, o tratamento de dados textuais.…”

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Figueiredo¹

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AgradecimentosAos irmãos Daniela, Samuel, Raphael e Gabriela, e seus respectivos cônjuges Leonardo, Isabela, Lilian c Luís, que sempre estiveram prontos para ajudar nos momentos que precisei.Aos sobrinhos Tainá, Inaê, Lia, Jaci, Cauê e Théo, que tornam a família mais alegre. A vó Isabel, que demonstra força e alegria aos 96 anos. Ao vô Vicente que, aos 91 anos mostra que sempre temos de acreditar 110 futuro. Aos meus sogros, José Wilson e Silvia, pelo respeito e carinho que sempre demonstraram.Aos cumpadres, Fernando e Jéssica, pelo carinho e amizade. Ao Prof. Caetano Traina Jr, por acreditar em meu potencial e ser paciente. A "Titia" Marina T. P. Vieira, que me ajudou a dar os primeiros passos na área académica.Ao prof Mauro Biajiz, por sor um amigo o sempre estar disponível para troca de ideias e experiências.A profa Agma Traina por estar sempre por perto nos momentos que precisei. Ao Prof Paulo M. A. Marques pela sua receptividade e paciência nas explicações sobre as imagens Médicas.Aos amigos do GBDI (Grupo de Base de Dados e Imagens), que nessa fase mostraram companheirismo e amizade. Um agradecimento especial aos amigos Adriano e Marcos que mostram que a persistência é imprescindível para quem deseja o sucesso.Às funcionárias Beth, Laura c Ana Paula, da Secretaria de Pós-Graduação do ICMC-USP, por estarem sempre dispostas a ajudar.Ao pessoal do CHOPI (Centro Hospitalar de Pesquisas em Imagens) c do CCIM (Centro de Ciências das Imagens e Física Médica) da FMRP-USP (Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto da Universidade de São Paulo), que mostraram muita simplicidade e amizade no curto período de convívio que tivemos.Aos amigos do DCC-UFMT (Departamento de Ciências da Computação da Universidade Federal do Mato Grosso), espero que nossas próximas caminhadas sejam duradouras e proveitosas. E por fim, aos Sombra e Corisco que sempre agem com alegria em suas brieadeiras, arranhadas, babadas, mordidas e bagunças. RESUMOSistemas de Recuperação de Imagens por Conteúdo (SiRICs) têm como objetivo realizar buscas em grandes colações de imagens, recuperando aquelas cujos conteúdos são mais similares à uma imagem fornecida como parte do predicado de busca. A similaridade 6 expressada por uma função de distância (dissimilaridade) que calcula a relação entre um par de imagens para permitir que ambas sejam comparadas. Funções de distância usam características extraídas de cada imagem por um conjunto dc algoritmos chamados extratores de características. Para melhorar o desempenho do processo de buscas, as características selecionadas são extraídas dc cada imagem 110 momento cm cada uma é armazenada 11a base de dados, criando um vetor de características para cada imagem. As operações subsequentes da busca são realizadas usando os vetores de características 110 lugar das imagens. Antes de extrair as características, outros algoritmos de processamento de imagem são utilizados para pre-processar cada imagem, de forma a prepará-la para os extratores. Adicionalmente, é comum a existência de vários critérios que podem ser conside...

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Figueiredo¹

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An Abstract Algebra for Knowledge Discovery in Databases

Gerber

Fernandes

2004

Advances in Databases and Information Systems

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A Perspective on Data Mining Integration with Business Intelligence

Azevedo

Santos

2013

Data Mining

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Business Intelligence (BI) is an emergent area of the Decision Support Systems (DSS) discipline. Over the past years, the evolution in this area has been considerable. Similarly, in the last years, there has been a huge growth and consolidation of the Data Mining (DM) field. DM is being used with success in BI systems, but a truly DM integration with BI is lacking. The purpose of this chapter is to discuss the relevance of DM integration with BI, and its importance to business users. From the literature review, it was observed that the definition of an underlying structure for BI is missing, and therefore a framework is presented. It was also observed that some efforts are being done that seek the establishment of standards in the DM field, both by academics and by people in the industry. Supported by those findings, this chapter introduces an architecture that can conduct to an effective usage of DM in BI. This architecture includes a DM language that is iterative and interactive in nature. This chapter suggests that the effective usage of DM in BI can be achieved by making DM models accessible to business users, through the use of the presented DM language.

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