Publicação: Mineração de padrões temporais híbridos especificados na lógica temporal de intervalos
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CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
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Resumo
A descoberta de padrões freqüentes em bancos de dados constitui um importante problema
do domínio da descoberta de conhecimentos e sua importância é justificada pela
diversidade de áreas onde pode ser empregada, como no varejo, no mercado financeiro,
na medicina, na agricultura, na agropecuária, em empresas de telecomunicações, etc.
O problema de mineração de padrões freqüentes em bancos de dados temporais, conhecido
também como mineração de padrões temporais, tem sido amplamente estudado.
Em alguns trabalhos os padrões temporais propostos são especificados por formalismos
da Lógica Temporal Proposicional, em outros, eles são mais expressivos, por isso, são
especificados por formalismos da Lógica Temporal de Primeira Ordem.
Os padrões temporais existentes na literatura representam o tempo em termos de
pontos, onde, seus eventos ocorrem em determinados instantes, ou em termos de intervalos,
onde, seus eventos ocorrem durante períodos de tempo. Esta distinção faz com que alguns
fatos não sejam reconhecidos, como por exemplo fatos relacionados ao histórico clínico
de um paciente, onde o paciente tomou determinado medicamento durante um intervalo
e sofreu uma determinada cirurgia, em uma certa data, durante o tempo em que estava
tomando o medicamento.
Nesta dissertação esta sendo proposto um novo padrão temporal, chamado padrão
temporal híbrido ou simplesmente pth, que representa o tempo explicitamente em termos
de pontos e/ou intervalos. Este padrão é bastante expressivo, por isso, a Lógica Temporal
de Intervalos de Allen foi adaptada para especificá-lo. Está sendo proposto também um
algoritmo, chamado MILPRIT*, para minerar os pth's freqüentes em bancos de dados
temporais com relação a um suporte mínimo e a uma restrição especificada pelo usuário
através de uma expressão regular. Isto permite ao usuário um maior controle sobre o
processo de mineração. A performance e a escalabilidade do MILPRIT* foi avaliada
através de um conjunto de testes em bancos de dados sintéticos e real.
Abstract
Discovering frequent patterns in databases is an important problem for knowledge discovery
and its importance is justified by the diversity of areas where it can be used, such as
retail, financial market, medicine, agriculture, farming, telecommunications, etc.
The problem of mining frequent patterns in temporal databases, also know as mining
temporal patterns, has been widely studied. In some works the temporal patterns are
expressed by propositional temporal logic, and in others, the temporal patterns are more
expressive and are expressed by first order temporal logic.
The existing temporal patterns in the literature represent the time either in terms of
points, where event occur in determined instants, or in terms of intervals, where event
occur during a period of time. This dichotomy implies that some facts may not be inferred.
For instance, facts related to the clinical history of a patient, where, the patient took some
medicine during a period of time and was submitted to a surgery on a day, during the
period when he or she was taking the medicine.
In this dissertation, we propose a new temporal pattern, called the hybrid temporal
pattern or simply htp, where, time is represented in terms of points and/or intervals. This
pattern is very expressive. We adapted Allen's Interval Temporal Logic to specify it.
We also proposed the algorithm MILPRIT* for mining the frequents htp's in a database
with respect to a minimum support and satisfying a constraint specified by user through a
regular expression. Doing so, we allow the user to control the process of htp discovery. The
performance and scalability of MILPRIT* has been evaluated through a set of experiments
over synthetic and real databases.
Palavras-chave
Banco de dados, Mineração de dados (Computação), Mineração de dados temporais, Lógica temporal de intervalos, Mineração baseada em restrições e padrões seqüenciais, Temporal data mining, Interval temporal logic, Constraint-based mining and sequential patterns
Citação
PEREIRA JUNIOR, Waldecir. Mineração de padrões temporais híbridos especificados na lógica temporal de intervalos. 2007. 142 f. Dissertação (Mestrado em Ciências Exatas e da Terra) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2007.