dc.contributor.author | Felix, Thiago Deschamps Reis | |
dc.date.accessioned | 2022-09-29T18:39:15Z | |
dc.date.available | 2022-09-29T18:39:15Z | |
dc.date.issued | 2022-09-15 | |
dc.identifier.citation | FELIX, Thiago Deschamps Reis. Implementação de uma arquitetura para minerar regras de associação espaciais a partir de dados espaciais fuzzy. 2022. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Computação) – Universidade Federal de São Carlos, São Carlos, 2022. Disponível em: https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/16745. | * |
dc.identifier.uri | https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/16745 | |
dc.description.abstract | The use and importance of spatial data have been growing more and more. With the assimilation of the real world, many spatial phenomena are modeled and represented by fuzzy spatial objects, which have blurred interiors, uncertain boundaries and/or inexact locations. Inferring rules and finding patterns is something that human beings have always done, with the advancement of Artificial Intelligence and the representation of a spatial object, this work proposes an implementation of an architecture capable of mining spatial association rules from fuzzy spatial data. With user input as a parameter, the proposed architecture discovers patterns of spatial association between spatial objects of interest to users (e.g. tourist attractions) and such fuzzy spatial features (e.g. sanitary conditions of restaurants, number of reviews and price of accommodations). Furthermore, this work presents a case study based on real datasets that shows the applicability of the developed method. | eng |
dc.description.sponsorship | Não recebi financiamento | por |
dc.language.iso | por | por |
dc.publisher | Universidade Federal de São Carlos | por |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/ | * |
dc.subject | Ciência de Dados Espaciais | por |
dc.subject | Regras de Associações Espaciais | por |
dc.subject | Vagueza Espacial | por |
dc.subject | Dados Espaciais Fuzzy | por |
dc.subject | Spatial Data Science | eng |
dc.subject | Spatial Association Rules | eng |
dc.subject | Spatial Fuzziness | eng |
dc.subject | Fuzzy Spatial Data | eng |
dc.title | Implementação de uma arquitetura para minerar regras de associação espaciais a partir de dados espaciais fuzzy | por |
dc.title.alternative | Implementation of an architecture to mine spatial association rules from fuzzy spatial data | eng |
dc.type | TCC | por |
dc.contributor.advisor1 | Carniel, Anderson Chaves | |
dc.contributor.advisor1Lattes | http://lattes.cnpq.br/6350698053529179 | por |
dc.description.resumo | O uso e a importância de dados espaciais vem crescendo cada vez mais. Com a assimilação do mundo real, muitos fenômenos espaciais são modelados e representados por objetos espaciais fuzzy, os quais possuem interiores vagos, limites incertos e/ou localizações inexatas. Inferir regras e encontrar padrões é algo que o ser humano sempre fez, com o avanço da inteligência artificial e da representação de um objeto espacial, este trabalho propõe uma implementação de uma arquitetura capaz de minerar regras de associação espacial a partir de dados espaciais fuzzy. Com entradas do usuário como parâmetro, a arquitetura proposta descobre padrões de associação espacial entre objetos espaciais de interesse dos usuários (por exemplo, atrações turísticas) e tais características espaciais fuzzy (por exemplo, condições sanitárias de restaurantes, número de avaliações e preço das acomodações). Além disso, este trabalho apresenta um estudo de caso baseado em conjuntos de dados reais que mostra a aplicabilidade do método desenvolvido. | por |
dc.publisher.initials | UFSCar | por |
dc.subject.cnpq | CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO | por |
dc.publisher.address | Câmpus São Carlos | por |
dc.publisher.course | Engenharia de Computação - EC | por |