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Título: MINERAÇÃO DE ITENS FREQUENTES EM SEQUÊNCIAS DE DADOS: UMA IMPLEMENTAÇÃO EFICIENTE USANDO VETORES DE BITS
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Autor(es): FRANKLIN ANDERSON DE AMORIM

Colaborador(es):  MARCO ANTONIO CASANOVA - Orientador
Número do Conteúdo: 25748
Catalogação:  11/02/2016 Idioma(s):  PORTUGUÊS - BRASIL

Tipo:  TEXTO Subtipo:  TESE
Natureza:  PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota:  Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=25748@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=25748@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.25748

Resumo:
A mineração de conjuntos de itens frequentes em sequências de dados possui diversas aplicações práticas como, por exemplo, análise de comportamento de usuários, teste de software e pesquisa de mercado. Contudo, a grande quantidade de dados gerada pode representar um obstáculo para o processamento dos mesmos em tempo real e, consequentemente, na sua análise e tomada de decisão. Sendo assim, melhorias na eficiência dos algoritmos usados para estes fins podem trazer grandes benefícios para os sistemas que deles dependem. Esta dissertação apresenta o algoritmo MFI-TransSWmais, uma versão otimizada do algoritmo MFI-TransSW, que utiliza vetores de bits para processar sequências de dados em tempo real. Além disso, a dissertação descreve a implementação de um sistema de recomendação de matérias jornalísticas, chamado ClickRec, baseado no MFI-TransSWmais, para demonstrar o uso da nova versão do algoritmo. Por último, a dissertação descreve experimentos com dados reais e apresenta resultados da comparação de performance dos dois algoritmos e dos acertos do sistema de recomendações ClickRec.

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