Pós-processamento de Regras de Associação usando Taxonomias - Domingues, Marcos Auréleo; Rezende, Solange Oliveira (INFOCOMP Journal of Computer Science, 2005)
O processo de Mineração de Dados possibilita que seus usuários finais possam analisar, compreender e usar o conhecimento extraído em um sistema inteligente ou como apoio em processos de tomada de decisão. Entretanto, muitos dos algoritmos utilizados geram uma enorme quantidade de padrões, dificultando a análise. Esse problema ocorre em Regras de Associação, uma técnica de Mineração de Dados que procura identificar todos os padrões intrínsecos ao conjunto de dados. Uma abordagem que pode auxiliar a análise de Regras de Associação é o uso de taxonomias durante o pós-processamento. Neste artigo são propostos o algoritmo GART , que usa taxonomias para generalizar Regras de Associação, e o módulo computacional RulEE-GAR, que possibilita a análise das regras generalizadas.