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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

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