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Dentre as técnicas de mineração de dados destacam-se as Regras de Associação, definidas como padrões descritivos representando a probabilidade de um conjunto de itens aparecerem em uma transação. Neste trabalho foram explorados dois algoritmos de regras de associação, o algoritmo APriori, aplicado para a extração de regras de associação de forma convencional e o algoritmo ZigZag, utilizado para extração de regras de associação de forma incremental, cujo principal objetivo e efetuar um estudo comparativo entre estes algoritmos bem como a sua forma de utilização. Ambos os algoritmos, foram aplicados em duas bases de dados de uma empresa de planos de saúde de forma a demonstrar uma comparação dos resultados, medindo tempo, quantidade e qualidade das regras extraídas de duas bases de dados. Em todas as extrações, o algoritmo ZigZag mostrou-se eficaz em seu desempenho, em comparação as aplicações do algoritmo APriori. Entretanto a analise dos resultados não e uma tarefa trivial, tendendo a resultados subjetivos. Para isto, foram feitos diversos trabalhos de interpretação de resultados bem como aplicadas medidas de avaliação das regras, a fim de se obter a melhor qualidade dentre as regras extraídas de seus respectivos algoritmos e bases de dados.