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Título: Mineração de dados em dispositivos móveis Android: geração de opções gastronômicas utilizando regras de associação
Título(s) alternativo(s): Data mining on Android mobile devices: generation of gastronomic options using association rules
Autor(es): Bourscheit, Luiz Gustavo
Orientador(es): Casanova, Dalcimar
Palavras-chave: Mineração de dados (Computação)
Algorítmos computacionais
Android (Recurso eletrônico)
Data mining
Computer algorithms
Android (Electronic resource)
Data do documento: 3-Jul-2017
Editor: Universidade Tecnológica Federal do Paraná
Câmpus: Pato Branco
Citação: BOURSCHEIT, Luiz Gustavo. Mineração de dados em dispositivos móveis Android: geração de opções gastronômicas utilizando regras de associação. 2017. 65 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Pato Branco, 2017.
Resumo: A mineração de dados é um conceito existente desde a década de 80 e que surgiu com o intuito de identificar padrões úteis e compreensíveis em uma grande massa de dados. Um dos principais interesses da mineração é a indução de regras de associação, e um dos algoritmos mais conhecidos para geração destas regras é o A priori. No entanto, a aplicabilidade das regras de associação está, em sua grande maioria, no escopo comercial, sendo que a exploração das regras de associação para uso pessoal é pouco executada. Neste trabalho é apresentado o uso do algoritmo de mineração A priori, adaptado a linguagem Java, para uso pessoal, isto é, aplicado a uma situação corriqueira das pessoas, sem envolvimento com a divulgação ou promoção de marcas, produtos e afins, sendo que o objetivo principal é gerar opções de locais gastronômicos para visita aos seus usuários.
Abstract: Data mining is an existing concept from the 80s. This area of research has come up in order to identify useful and understandable patterns in large data. One of the main interests of the data mining is the induction of association rules and, one of the most known algorithms is the A priori. However, the main applicability of association rules is in the commercial scope, whereas the exploration of association rules on the personal scope is underachieved. This work presents the use of data mining algorithm A priori, adapted to the Java language, for personal application. The main goal is the generation of gastronomic options for visits and tasting.
URI: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/15514
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