Um método baseado em lógica paraconsistente para detecção de inconsistências em classificadores à base de regras

AUTOR(ES)
DATA DE PUBLICAÇÃO

2006

RESUMO

Muitos métodos em mineração distribuída têm sido desenvolvidos com o objetivo de viabilizar a aplicação de técnicas de mineração em grandes volumes de dados. As pesquisas em mineração distribuída têm como interesse principal a otimização de algoritmos e técnicas que possibilitem a análise de dados fisicamente distribuídos, propondo soluções mais viáveis financeiramente e computacionalmente. Entre os principais métodos está a mineração distribuída orientada a dados. Este método consiste na divisão dos dados em subconjuntos menores que são minerados individualmente e produzem diversos classificadores locais para, posteriormente, combiná-los em um único classificador. O maior problema com essa técnica é a existência de dados inconsistentes nos subconjuntos que podem comprometer o desempenho e formar classificadores com opiniões contraditórias. A utilização de técnicas de gerenciamento de incerteza permite um raciocínio mais adequado nas situações em que os dados ou conceitos obtidos nem sempre estão completos ou consistentes. Neste trabalho foram empregados conceitos de Lógica Paraconsistente no desenvolvimento de um método capaz de tomar decisões confiáveis a partir de um conjunto de classificadores à base de regras, mesmo quando opiniões contraditórias estiverem presentes. Os experimentos foram aplicados a diferentes bases de dados e na maior parte dos casos, o método proposto produz uma melhor classificação do que cada classificador local. Nos resultados em que o método desenvolvido foi superior, estima-se que a razão do desempenho está associada às bases formadas por maior número de atributos, que podem gerar conjuntos de regras mais expressivos e, possivelmente, uma melhor representação das características das bases.

ASSUNTO(S)

linguagem de programação lógica exploração de dados informática ciencia da computacao inconsistência (lógica)

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