Use este identificador para citar ou linkar para este item:
https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/49945| ORCID: | http://orcid.org/0009-0009-6238-1738 |
| Tipo do documento: | Trabalho de Conclusão de Curso |
| Tipo de acesso: | Acesso Aberto |
| Título: | Comparativo entre o algoritmo Apriori e FP-Growth na detecção de regras de associação para análise de sintomas respiratórios |
| Autor(es): | Medeiros, Adryell Alexandre Campos |
| Primeiro orientador: | Lopes, José Eduardo Ferreira |
| Primeiro membro da banca: | Gandolfi, Peterson Elizandro |
| Segundo membro da banca: | Amaral, Fabiola Dutra |
| Resumo: | Objetivou-se com este relato tecnológico aplicar os algoritmos de regras de associação Apriori e FP-Growth aos dados de Síndrome Respiratória Aguda Grave (SRAG) do Ministério da Saúde, para identificar associações entre sintomas respiratórios. A situação-problema encontrada foi a disponibilidade dos dados passíveis de estudo que devido sua alta volumetria de dados traz uma dificuldade para extrair e comparar regras de associação entre os sintomas, que assim podem contribuir para o entendimento entre a relação dos sintomas respiratórios. Como solução do problema foi desenvolvido um algoritmo em PySpark e pandas (ferramentas do ecossistema Python) para analisar as regras de associação. Como resultados alcançados, destacam-se as regras de associação identificadas entre desconforto respiratório e saturação com registro de O2 inferior ao limiar da ficha, com destaque para a regra que relaciona desconforto respiratório e saturação, com suporte de 0,4150, confiança de 0,7194 e lift de 1,2742, além do comparativo de desempenho entre Apriori e FP-Growth na base analisada. |
| Palavras-chave: | Regras de Associação Association Rules Mineração de Dados Data Mining Apriori Apriori FP-Growth FP-Growth Databricks Databricks Python Python Aprendizado de Máquina Machine Learning |
| Área(s) do CNPq: | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA::ESTATISTICA::ANALISE DE DADOS |
| Idioma: | por |
| País: | Brasil |
| Editora: | Universidade Federal de Uberlândia |
| Referência: | MEDEIROS, Adryell Aexandre Campos. Comparativo entre o algoritmo Apriori e FP-Growth na detecção de regras de associação para análise de sintomas respiratórios. 2026. 24f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Gestão da Informação) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2026. |
| URI: | https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/49945 |
| Data de defesa: | 30-Jul-2026 |
| Aparece nas coleções: | TCC - Gestão da Informação |
Arquivos associados a este item:
| Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
|---|---|---|---|---|
| Comparativo entre o algoritmo Apriori e FP-Growth na detecção de regras de associação para análise de sintomas respiratórios.pdf | TCC = Trabalho de Conclusão de Curso | 702.72 kB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
Este item está licenciada sob uma Licença Creative Commons