How to solve it by knowledge mining

Frequently we become amazed with the increasing number of problems to be solved that fiourish while facing daily activities. Often, related to these problems we llave also an incredible amount oí data. Since we cannot allways afford time and resources to sol ve them, we keep on gathering and storing data in large databases, widening the gap between raw and interpreted data. At this point we should refiect about Polya's maxima "A great discovery solves a great problem" and realize that databases encompass the knowledge necessary for guiding the decision making process. The question that remains is how to organize and explore this knowledge. This paper presents sorne approaches to knowledge discovery in databases íound in the literature, analyzing issues in classifying and clustering large data sets.Eje: 2do. Workshop sobre aspectos teóricos de la inteligencia artificialRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Restrições dinamicas em bancos de dados ativos orientados a objetos

Orientador: Claudia Bauzer MedeirosDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Ciencia da ComputaçãoResumo: Esta dissertação aborda o problema da modelagem e manutenção de restrições gerais de integridade em sistemas de banco de dados. A solução se baseia no uso de gerenciadores de bancos de dados ativos orientados a objetos que suportam mecanismos de regras de produção. O trabalho apresenta urna estratégia para o projeto de aplicações em sistemas de informação que leva em consideração as características comportamentais e ativas do gerenciador de banco de dados. O objetivo da estratégia é possibilitar a representação das restrições de forma declarativa e independente de modelo de dados durante o projeto conceitual e identificar mapeamentos em termos de regras de produção destinadas a manter a consistência. As restrições são especificadas em CDL, uma nova linguagem proposta na dissertação. As principais contribuições são: uma taxonomia para restrições de integridade na modelagem de sistemas de informação; a linguagem - CDL -:- para especificar tais restrições; heurísticas gerais de mapeamento das restrições expressas em CDL para regras de produção no banco de dados ativo; e a especificação das características necessárias a um banco de dados ativo para que possa permitir a manutenção de quaisquer restrições de integridade em sistemas de informação. Este trabalho estende as propostas anteriores encontradas na literatura ao incorporar a modelagem de restrições dinâmicas no projeto de sistemas de bancos de dados usando gerenciadores de bancos de dados orientados a objetos com capacidade ativaThis dissertation addresses the problem of modelling and enforcing general integrity constraints in database systems. The solution is based on the use of active object-oriented DBMS that provide support to rule mechanisms. The work proposes a strategy to be applied during application design. This strategy takes into consideration the behavior and active features of the DBMS. The strategy's goal is to represent the constraints in the conceptual design using CDL - a declarative and model independent language and to provide mappings in terms of production rules responsible for constraint enforcement. The main contributions presented are: the proposal of a taxonomy for integrity constraints in modelling information systems; the specification of the CDL constraint language; general heuristics for mapping constraints expressed in CDL into production rules in the active database; and the specification of the characteristics needed from an active database in order to support general integrity constraints in information systems. This dissertation extends previous proposals found in the literature, providing support to model dynamic constraints in database system design using active object-oriented database management systemsMestradoMestre em Ciência da Computaçã

How to solve it by knowledge mining

Frequently we become amazed with the increasing number of problems to be solved that fiourish while facing daily activities. Often, related to these problems we llave also an incredible amount oí data. Since we cannot allways afford time and resources to sol ve them, we keep on gathering and storing data in large databases, widening the gap between raw and interpreted data. At this point we should refiect about Polya's maxima "A great discovery solves a great problem" and realize that databases encompass the knowledge necessary for guiding the decision making process. The question that remains is how to organize and explore this knowledge. This paper presents sorne approaches to knowledge discovery in databases íound in the literature, analyzing issues in classifying and clustering large data sets.Eje: 2do. Workshop sobre aspectos teóricos de la inteligencia artificialRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI