Publicação: Algoritmo para prospecção multirrelacional de dados espaciais
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Data
2013-02-22
Autores
Orientador
Valêncio, Carlos Roberto 
Coorientador
Pós-graduação
Ciência da Computação - IBILCE
Curso de graduação
Título da Revista
ISSN da Revista
Título de Volume
Editor
Universidade Estadual Paulista (Unesp)
Tipo
Dissertação de mestrado
Direito de acesso
Acesso aberto
Resumo
Resumo (português)
As pesquisas acerca de spatial data mining - ou prospecção de dados espaciais - tem avançado no sentido de melhorar a qualidade dos resultados obtidos pelos algoritmos da área e aprimorar as técnicas utilizadas, na tentativa de apresentar soluções que contornam os principais problemas e desafios: custo computacional elevado e baixa eficiência dos algoritmos. Neste trabalho, é apresentado um algoritmo desenvolvido para prospecção de dados espaciais, que introduz uma abordagem multirrelacional para suportar o agrupamento de dados por similaridade de características espaciais e não espaciais com possibilidade de agregação semântica nessa tarefa. Aplicável a bases de dados volumosas, o algoritmo desenvolvido apresentou resultados com qualidade superior nos experimentos realizados, se comparado com alguns dos mais tradicionais de spatial data mining, sem que houvesse perda semântica no levantamento das informações - muitas vezes ocasionada pelas junções de dados exigidas na aplicação de algoritmos tradicionais - e com um desempenho otimizado por meio do uso de multithreading
Resumo (inglês)
Researches involving spatial data mining have advanced in order to improve the quality of results obtained with algorithms and techniques, aiming to present solutions which avoid the main problems and challenges in this research area: high computational cost and low efficiency of the algorithms. In this work, an algorithm for spatial data mining is presented, based on techniques introduced by the VDBSCAN algorithm, which introduces a multi-relational approach to support spatial clustering by similarity of spatial and non-spatial characteristics with the possibility of semantic aggregation in this process. The developed algorithm is able to deal with voluminous databases and it presented better results than some of the most traditional spatial data mining algorithms, avoiding semantic losses in data joining required by traditional algorithms and performing an optimised execution time due to the use of multithreading
Descrição
Idioma
Português
Como citar
ICHIBA, Fernando Tochio. Algoritmo para prospecção multirrelacional de dados espaciais. 2013. 72 f. Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual Paulista Julio de Mesquita Filho, Instituto de Biociências, Letras e Ciências Exatas, 2013.
