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http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/32393| Título: | Descoberta de regras de associação espaciais a partir de dados espaciais fuzzy |
| Título(s) alternativo(s): | Discovery of spatial assoation rules from fuzzy spatial data |
| Autor(es): | Silva, Henrique Pigozzo da |
| Orientador(es): | Carniel, Anderson Chaves |
| Palavras-chave: | Sistemas de reconhecimento de padrões Conjuntos difusos Dados geoespaciais Pattern recognition systems Fuzzy sets Geospatial data |
| Data do documento: | 4-Ago-2022 |
| Editor: | Universidade Tecnológica Federal do Paraná |
| Câmpus: | Dois Vizinhos |
| Citação: | SILVA, Henrique Pigozzo da. Descoberta de regras de associação espaciais a partir de dados espaciais fuzzy. 2022. Monografia (Especialização em Ciência de Dados) – Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Dois Vizinhos, 2022. |
| Resumo: | A descoberta de regras de associação espacial é uma tarefa central em projetos de ciência de dados espaciais e se concentra na extração de padrões e relacionamentos espaciais úteis e significativos a partir de informações espaciais e geométricas. Muitos fenômenos espaciais foram modelados e representados por objetos espaciais difusos, que possuem interiores desfocados, limites incertos e/ou localizações inexatas. Neste artigo, apresentamos um novo método para extrair regras de associação espacial a partir de dados espaciais difusos. Ao permitir que os usuários representem características espaciais de suas aplicações como objetos espaciais difusos e ao empregar relações topológicas difusas, nosso método descobre padrões de associação espacial entre objetos espaciais de interesse dos usuários (por exemplo, atrações turísticas) e tais características espaciais difusas (por exemplo, condições sanitárias de restaurantes, número de avaliações e preço das acomodações). Além disso, este artigo apresenta um estudo de caso baseado em conjuntos de dados reais que mostra a aplicabilidade do nosso método. |
| Abstract: | The discovery of spatial association rules is a core task in spatial data science projects and focuses on extracting useful and meaningful spatial patterns and relationships from spatial and geometric information. Many spatial phenomena have been modeled and represented by fuzzy spatial objects, which have blurred interiors, uncertain boundaries, and/or inexact locations. In this paper, we introduce a novel method for mining spatial association rules from fuzzy spatial data. By allowing users to represent spatial features of their applications as fuzzy spatial objects and by employing fuzzy topological relationships, our method discovers spatial association patterns between spatial objects of users’ interest (e.g., tourist attractions) and such fuzzy spatial features (e.g., sanitary conditions of restaurants, number of reviews and price of accommodations). Further, this paper presents a case study based on real datasets that shows the applicability of our method. |
| URI: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/32393 |
| Aparece nas coleções: | DV - Ciência de Dados |
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