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http://hdl.handle.net/1843/RVMR-7L6HTZ| Type: | Dissertação de Mestrado |
| Title: | Um modelo de interface extensível para sistemas de mineração de dados por regras de associação |
| Authors: | Elisa Tuler de Albergaria |
| First Advisor: | Raquel Oliveira Prates |
| First Co-advisor: | Wagner Meira Junior |
| First Referee: | Clarisse Sieckenius de Souza |
| Second Referee: | Clarindo Isaias P da S e Padua |
| Abstract: | Atualmente, um dos grandes desafios da computação é o enorme volume de dados gerado pela facilidade de armazenamento e crescente uso de tecnologias em diversos contextos. A análise desses dados fornece apoio à tomada de decisões relacionadas a diversas áreas. Entretanto, pela grande quantidade de dados, essa análise tornou-se inviável de ser realizada sem o auxílio de técnicas computacionais. Nesse contexto, se apresenta a área de Mineração de Dados, que tem por objetivo a geração de conhecimento a partir de grandes volumes de dados. Ela abrange diversas técnicas, entre elas a de regras de associação, foco deste trabalho. Entretanto, um dos principais desafios para a ampla utilização desse tipo de sistema é a sua usabilidade, pois são vários os desafios de interação existentes. Esses sistemas normalmente são difíceis de usar, uma vez que requerem um conhecimento aprofundado de aspectos técnicos sobre o seu funcionamento. Neste trabalho, com o objetivo de ampliar o uso de ambientes de mineração de dados, apresentamos, implementamos e avaliamos um modelo de interface extensível que permite criar novas interfaces de mais alto nível e específicas para um contexto, abstraindo o conhecimento técnico. Nossa proposta consiste em um modelo que define os componentes de um módulo de extensão a ser acoplado em sistemas de segunda geração, sistemas que envolvem diversas aplicações e abrangem diversas técnicas. Para isso ser possível, considera-se dois perfis de usuários: os especialistas e os leigos. Os usuários especialistas devem dominar tanto o domínio da aplicação quanto o sistema de mineração de dados (que requer conhecimento técnico específico). O objetivo do especialista consiste em criar um nível de abstração que permita que usuários leigos, que não possuam os conceitos técnicos envolvidos, possam usar o sistema em contextos e problemas específicos. O modelo criado foi baseado na teoria da Engenharia semiótica, que considera que a interação consiste em um processo de comunicação entre o projetista e o usuário final. Nesse contexto, o modelo apresenta elementos em sua arquitetura que consideram esse aspecto e que permitem que os especialistas se tornem co-autores do sistema. Avaliações iniciais do modelo foram realizadas e uma implementação do mesmo foi desenvolvida, visando analisar sua viabilidade e utilidade. Os indicadores obtidos nas avaliações foram positivos, trazendo como grande benefício a possibilidade de ampliar a aplicação de técnicas mineração de dados, tanto em relação aos contextos de uso quanto ao público alvo. |
| Abstract: | Currently, one of the main challenges of computing is the huge volume of data due to the storage facility and increasing use of technology in different contexts. The analysis of this data provides support for decisions in distinct areas. However, without efficient computational techniques it becomes unfeasible to analyze this large volume of data. Thus, data mining emerges as a promising field, since it allows for knowledge discovery from large volumes of data. Amongst the many techniques available for data mining, in this work we focus on association rules. Even though association Rules data mining systems are very popular they present users with a great challenge. These systems require users to have technical knowledge about data mining techniques in order to interact with them. In this work we propose an extensible interface model which aims at widening the use of data mining systems. To do so, the model allows for a new abstract high level interface specific to a context to be created. This new high level interface abstracts the technical knowledge required, making it easier to interact with the system. Based on this model, an extensible module that can be added on to 2nd generation data mining systems can be developed. The model considers two distinct user profiles: the experts and final users. Expert users are those who not only have knowledge of the domain, but also of the required technical concepts to interact with the system, whereas final users have domain knowledge, but not data mining technical knowledge. Expert users interact with the extensible module and create a new high level interface specific to final users context with which they can interact. The model is grounded on Semiotic Engineering theory, which perceives the interaction as designer-to-user mmunicative act. The model allows expert users to become co-authors of the message being transmitted by the systems, as they create new high level interfaces to final users. Preliminary evaluations of the model were executed and also a prototype was developed to provide indicators of the feasibility and utility of the model. The indicators pointed to the ability of the model to widen the use of the system to users who do not have data-mining technical knowledge at a low cost |
| Subject: | Interacao homem maquina Computação Mineração de dados (Computação) |
| language: | Português |
| Publisher: | Universidade Federal de Minas Gerais |
| Publisher Initials: | UFMG |
| Rights: | Acesso Aberto |
| URI: | http://hdl.handle.net/1843/RVMR-7L6HTZ |
| Issue Date: | 1-Jul-2008 |
| Appears in Collections: | Dissertações de Mestrado |
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