LABORATÓRIO DE BANCO DE DADOS e ENGENHARIA DE SOFTWARE

SEMINÁRIOS - 2010 

Our doubts are traitors,
And make us lose the good we oft might win
By fearing to attempt.
William Shakespeare, "Measure for Measure", Act 1 scene 4.


Grupo de Pesquisa - Banco de Dados e Sistemas Web Multimidia Interativos (GBD-SWMI)

Local e  Horário
dos Seminários - 2010/1

No primeiro semestre de 2010, os seminários do Grupo de Pesquisa GBD-SWMI  são realizados semanalmente na sala 1B149, Bloco B, Campus Santa Mônica, às sextas-feiras,
de 9:30 - 10:30.

Clique aqui para informações sobre o seminário






Seminários de 2009


DATA
PALESTRANTES
TITULO
8 de Maio
Sexta--feira
Ramon
Preferências - Fundamentos Teóricos

Capítulo 2 - Dissertação de Mestrado
Marcos Roberto Ribeiro : Linguagens de Consultas com Preferências Condicionais - UFU 2007
15 de Maio
Sexta-feira
Nádia Mineração de Preferências

Stefan Holland, Martin Ester, Werner Kießling -
Preference Mining: A Novel Approach on Mining User Preferences for Personalized Applications.
PKDD 2003: 204-216
29  de Maio
Sexta-feira
Fabiola
Fórmulas de Preferências em Consultas Relacionais

J. Chomicki: Preference Formulas in Relational Queries. ACM Transactions on Dababase Systems, Vol. 28, n. 4, December 2003, pp. 427–466.
12 de Junho
Sexta-feira
Nádia Mineração de Preferências

B.Jiang, J. Pei, X. Lin, D. W. Cheung, J. Han:
Mining Preferences from Superior and Inferior Examples - KDD 2008

26 de Junho
Sexta-feira
Fabiola
Personalização de Consultas

G. Koutrika and Y. Ionnadis. Personalized Queries under a Generalized Preference Model. ICDE 2005.


























Resumos dos Seminarios



Preferências Condicionais entre Objetos CP-nets e TCP-nets

Informações sobre preferências de usuários são o ponto principal em tomada de decisão automática. Em muitos casos uma avaliação qualitativa dessas preferências é melhor do que a avaliação quantitativa. CP-net é uma representação gráfica qualitativa de preferências de forma compacta que reflete dependência condicional de preferências sob uma interpretação ceteris paribus (todos os outros sendo iguais). Neste seminário será poposto uma semântica formal para esse modelo, e descritas formas de como comparar objetos e obter um objeto ótimo dado um conjunto de restrições. Também será apresentado  o modelo de TCP-nets que é uma extensão do formalismo de CP-ntes para suportar instruções de importância relativa e como utilizar TCP-nets para obter um conjunto não dominante de objetos dado um conjunto de restrições duras




Preferências Condicionais entre Conjuntos de Objetos

Pesquisas sobre elicitação e raciocínio de preferências normalmente focam em preferências sobre objetos singulares, mas em certos casos é necessário tratar preferências sobre conjuntos de objetos atômicos. Neste seminário será apresentado um método para especificar preferências sobre conjuntos de objetos e um algoritmo para obter um subconjunto preferido de objetos, dado um conjunto principal e uma especificação de preferência.




Mineração de Padrões Temporais Especificados na Logica Temporal de Intervalos

 

A mineração de padrões sobre bancos de dados temporais é um importante problema do domínio da extração do conhecimento. A maioria dos métodos de mineração de padrões temporais assumem que o tempo é representado por pontos em uma linha reta que começa em algum instante inicial. Nesse trabalho propomos um novo tipo de padrão temporal, onde, o tempo é representado por pontos e/ou intervalos. Esses padrões, chamados de padrões temporais a pontos e intervalos têm como objetivo capturar os relacionamentos existentes entre eventos que ocorrem durante diferentes períodos de tempo (intervalos) ou em diferentes instantes (pontos). Para representar o padrão temporal que estamos propondo, utilizamos uma simples extensão da Lógica Temporal de Intervalos de Allen. Os bancos de dados onde o padrão temporal proposto pode aparecer são bancos de dados relacionais temporais cujas relações contêm informações que determinam um intervalo ou ponto.


MILPRIT*: um  Algoritmo para Mineração de Padrões Temporais com Dominio Temporal Pontual e Intervalar 

MILPRIT* (Mining Interval Logic Patterns with Regular expressIons consTraints) é um algoritmo desenvolvido para possibilitar a mineração de padrões temporais a pontos e intervalos. Esse algoritmo generaliza a idéia dos algoritmos da família SPIRIT introduzindo expressões regulares como uma ferramenta para incorporar ao processo de mineração o foco do usuário. Em um alto nível de abstração, ele segue a estratégia do algoritmo Apriori, trabalhando em passos, e em cada passo produzindo padrões mais específicos que os padrões produzidos nos passos anteriores. O algoritmo MILPRIT* utiliza a clássica estratégia Apriori na fase da poda, onde, padrões gerados que são mais específicos que um padrão p não freqüente, são podados. Essa estratégia de poda garante a Propriedade da Antimonotonia: "um padrão freqüente não pode ser mais específico que um padrão não freqüente"


Mineração de Padrões Arborescentes com Restrições nos Padrõe

A mineração de padrões de árvores frequentes tem sido bastante estudada, com a motivação do crescente interesse e aplicabilidade em diferentes áreas (Web Mining, Bioinformática, etc.). Porém, os sistemas convencionais de mineração de árvores permitiam ao usuário apenas definir o suporte mínimo como mecanismo de filtro dos padrões a serem minerados. Nesse trabalho, desenvolvemos o algoritmo CobMiner (Constrained-based Miner), um algoritmo de mineração de padrões arborescentes, incorporando ao processo de mineração os Autômatos de Árvores, como mecanismo para restringir o escopo da mineração e produzir padrões frequentes mais próximos do real interesse dos usuários. Construimos também uma outra versão desse algoritmo aplicando a restrição do autômato após a execução do processo de mineração, TreeMinerPP, comparando a eficiência da utilização dos autômatos de árvore intra-processamento e pós-processamento.