Extração de conhecimento em banco de dados geográficos

O processo de descoberta do conhecimento visa extrair modelos e informaçõesimplícitas a partir de grandes bancos de dados. Essa tecnologia é importante devido aocrescimento incessante dos bancos de dados. Entretanto, as técnicas de manipulação dessesbancos são ineficazes perante a explosão do tamanho dos bancos de dados. Assim, a uniãode técnicas multi-disciplinares de diversas áreas como Banco de Dados, InteligênciaArtificial e Estatística possibilitam a execução desse processo de descoberta deconhecimento

Utilização do processo de descoberta de conhecimento para enriquecer um banco de dados geográfico e orientado a objeto

O processo de Descoberta de Conhecimento em Bancos de Dados Geográficos (DCBDG) busca encontrar padrões, informações e relacionamento espacial implícitos em dados descritivos e espaciais armazenados em bancos de dados geográficos. Este tipo de descoberta é muito importante para o entendimento dos dados espaciais, através da recuperação destes relacionamentos com o objetivo específico de enriquecer com dados descritivos o banco de dados geográficos. Isso motivou o estudo de um mecanismo para automatizar o processo de descoberta. Este artigo apresenta uma arquitetura, bem como um estudo de caso para validar a arquitetura, que permite automatizar as etapas do processo de descoberta de conhecimento em banco de dados espaciais e orientado a objetos objetivando enriquecer este banco.The Knowledge Discovery in Spatial Databases (KDSD) is the extraction of interesting spatial patterns and features, general relationship between spatial and nonspatial data which are not explicitly stored in spatial databases. Such discovery may play an important role to understanding spatial data, capturing intrinsic relationships between spatial and nonspatial data. This motivates the study and development of mechanisms to automates knowledge discovery for large object-oriented spatial databases. This article presents an architecture, as well as a study of case to validate the architecture, that allows to automatize the knowlegde discovery in object-oriented and spatial databases process.Eje: I - Workshop de Ingeniería de Software y Base de DatosRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Utilização do processo de descoberta de conhecimento para enriquecer um banco de dados geográfico e orientado a objeto

O processo de Descoberta de Conhecimento em Bancos de Dados Geográficos (DCBDG) busca encontrar padrões, informações e relacionamento espacial implícitos em dados descritivos e espaciais armazenados em bancos de dados geográficos. Este tipo de descoberta é muito importante para o entendimento dos dados espaciais, através da recuperação destes relacionamentos com o objetivo específico de enriquecer com dados descritivos o banco de dados geográficos. Isso motivou o estudo de um mecanismo para automatizar o processo de descoberta. Este artigo apresenta uma arquitetura, bem como um estudo de caso para validar a arquitetura, que permite automatizar as etapas do processo de descoberta de conhecimento em banco de dados espaciais e orientado a objetos objetivando enriquecer este banco.The Knowledge Discovery in Spatial Databases (KDSD) is the extraction of interesting spatial patterns and features, general relationship between spatial and nonspatial data which are not explicitly stored in spatial databases. Such discovery may play an important role to understanding spatial data, capturing intrinsic relationships between spatial and nonspatial data. This motivates the study and development of mechanisms to automates knowledge discovery for large object-oriented spatial databases. This article presents an architecture, as well as a study of case to validate the architecture, that allows to automatize the knowlegde discovery in object-oriented and spatial databases process.Eje: I - Workshop de Ingeniería de Software y Base de DatosRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Fuzzy Spatial OQL for Fuzzy Knowledge Discovery in Databases, Principles of Data Mining and Knowledge Discovery

International audienceIn this paper, we introduce a fuzzy spatial object query language, called FuSOQL, to select, process and mine data from Spatial Object-Oriented Databases (SOODB). Fuzzy set theory is introduced in this extension of OQL to handle spatial data. Afterwards, the knowledge discovery process is applied to the selected data. In our case, this data mining is done by means of a fuzzy decision tree based technique. An experiment on a region of France is conducted with this algorithm to discover classification rules related to houses and urban area