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Categoria: Mineração de Dados

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1.	Técnicas de Mineração de Dados. >Popular!
	Mineração de Dados é uma área de pesquisa multidisciplinar, incluindo tecnologia de bancos de dados, inteligência artificial, aprendizado de máquina, redes neurais, estatística, reconhecimento de padrões, sistemas baseados em conhecimento, recuperação da informação, computação de alto desempenho e visualização de dados. Este curso é baseado em uma perspectiva de banco de dados e é focalizado, sobretudo sobre as técnicas para realizar uma grande variedade de tarefas de mineração. Apresentamos algoritmos, técnicas de otimização, importantes domínios de aplicação e também alguns aspectos teóricos da área que podem ajudar no desenvolvimento de algoritmos para novas tarefas de mineração.
	Incluído em: 26/06/2008

3.	Mineração de dados: uma implementação fortemente acoplada a um sistema gerenciador de banco de dados paralelo. >Popular!
	As últimas décadas vêm mostrando a necessidade de um processo automatizado para a descoberta de padrões interessantes e desconhecidos em bancos de dados reais, envolvendo grandes volumes de dados. Este tipo de processo implica em um poder computacional muito grande, memória e E/S, os quais podem ser oferecidos por máquinas baseadas em arquiteturas paralelas. Nosso trabalho contribui com uma solução que integra um algoritmo de aprendizado de máquina, paralelismo e a utilização fortemente acoplada de um SGBD, endereçando problemas de desempenho com processamento paralelo e fragmentação de dados.
	Incluído em: 26/06/2008

5.	Mineração de Dados em Grandes Bancos de Dados Geográficos. >Popular!
	A disseminação do uso de meios eletrônicos na sociedade moderna tem gerado um grande volume de dados. Sistemas gerenciadores de banco de dados estão presentes na maioria das organizações públicas e empresas de médio e grande porte, contendo os mais diferentes dados sobre produtos, fornecedores, clientes, empregados, etc. Além disso, avanços em aquisição de dados, desde um simples leitor de código de barras até sistemas de sensoriamento remoto, geram mais e mais dados. Este contexto motivou a criação de um novo campo de pesquisa que busca desenvolver meios de prospecção de conhecimento em grandes bases de dados. Esse pode ser chamado de Knowledge Discovery in Database (KDD), Spatial Data Mining, ou mineração de dados espaciais, é uma extensão de Data Mining voltada para domínios de aplicação onde a consideração da dimensão espacial é essencial na extração de conhecimento. Assim, o trabalho tem a intenção de contribuir com o desenvolvimento de métodos para Spatial Data Mining que considere objetos espaciais do tipo área; os relacionamentos entre os objetos especificamente, relações de vizinhança e a dependência espacial existente entre eles.
	Incluído em: 26/06/2008

7.	Mineração de Dados >Popular!
	Atualmente, em termos mundiais, o volume de dados armazenado é gigantesco e continua crescendo rapidamente. Infelizmente, devido á incapacidade do ser humano de interpretar tamanha quantidade de dados, muita informação e conhecimento, possivelmente úteis, podem estar sendo desperdiçados, ficando ocultos dentro das Bases de Dados espalhadas pelo mundo. Em consequência disso, a necessidade de se desenvolver novas ferramentas e técnicas de extração de conhecimento a partir de dados armazenados também vem crescendo e se mostrando cada vez mais indispensável. Nesse capítulo é apresentado o processo de Mineração de Dados, cujo objetivo é a obtenção de conhecimento útil e interessante, a partir de dados, para a utilização em um processo de tomada de decisa o.
	Incluído em: 30/06/2008

8.	Midiametria: Análise do desempenho de uma organização na mídia com metodologias e softwares bibliométricos >Popular!
	Este trabalho é um exercício de união entre os campos da Ciência da Informação e da Ciência da Comunicação. Uma bem fundamentada e robusta metodologia de análise bibliométrica é utlizada para analisar os Meios de Comunicação de Massa, gerar tendências e determinar as preferências dos diversos veículos, fazer estudos prospectivos sobre a evolução histórica de um tema, um produto, um político ou uma empresa na mídia e retirar conclusões para aperfeiçoar um relacionamento, criar laços mais profundos e relações melhores e mais produtivas do sujeito de pesquisa com a mídia. A função de Clipping, de acompanhar o que sai na imprensa, está presente em organizações nos cinco continentes. A criação e a alimentação da Base de Dados de Clipping é o diferencial apresentado por este trabalho. O estudo do jornalismo e de sua prática hoje no mundo, as relações públicas e a comunicação empresarial têm em mãos ferramentas e metodologias que permitem um salto de qualidade e de produtividade nas análises de mídia realizadas até agora.
	Incluído em: 08/06/2008

9.	Ferramenta de Pré e Pós-processamento para Data Mining >Popular!
	A quantidade de dados disponíveis vem crescendo assustadoramente nos últimos anos e vários fatores contribuíram para este incrível aumento. O baixo custo na armazenagem pode ser vista como a principal causa do surgimento destas enormes bases de dados. Um outro fator é a disponibilidade de computadores de alto desempenho a um custo razoável. Como conseqüência, estes bancos de dados passam a conter verdadeiros tesouros de informação e, devido ao seu volume, ultrapassam a habilidade técnica e a capacidade humana na sua interpretação Existem várias alternativas propostas na literatura de como tratar estas bases de dados, entre elas KDD e Data Mining. Este artigo propõe e descreve uma ferramenta para auxiliar em várias etapas do KDD, mas especificamente, em etapas de pré e pós -processamento em relação a etapa de Data Mining.
	Incluído em: 28/06/2008

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JOHUHA é um diretório sobre temas relacionados com Ciência da Informação e Biblioteconomia.

Criado pelo Prof. Dr. Angel Freddy Godoy Viera. e-mail: godoy@cin.ufsc.br

Professor do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Informação e do Departamento de Ciência da Informação da Universidade Federal de Santa Catarina - Brasil.