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Aluno: Rodrigo Estevan BelaOrientadora: Profa. Dra. Marilde T. P. SantosCo-Orientador: Prof. Dr. Mauro Biajiz
Ontologias de domínio auxiliando tarefas de mineração de dados:anotações semânticas e filtros de regras
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Contextualização
Proposta
Estudo de Caso
Trabalhos Correlatos - Discussão
Conclusão
Agenda
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Contextualização▪ Mineração de Dados
▪ Desafios de pesquisa
▪ Ontologias▪ Anotações
PropostaEstudo de CasoDiscussão - Trabalhos CorrelatosConclusão
Agenda
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Extração de conhecimento de bases de dados é o processo de identificação de padrões válidos, novos, potencialmente úteis e compreensíveis embutidos nos dados [Fayyad, U., G.P. Shapiro, and P. Smyth, 1994]
Utiliza processos não convencionais para realizar a extração dos padrões.
Envolve técnicas de diversas áreas Banco de Dados, Estatística, Aprendizado de Máquina,
Reconhecimento de Padrões, Inteligência Artificial e outras.
Mineração de Dados
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Processo iterativo e interativo
Conhecimento do domínio tem impacto em todas as etapas
O conhecimento sobre o domínio subsidia tomadas de decisão nas etapas subsequentes do processo de Mineração de Dados [Melanda, E. A., 2004] Extraído do Livro Sistemas Inteligentes. Capítulo sobre Mineração de Dados.
Rezende, S. O. 1 ed. 2003
O processo de Mineração de Dados
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Tarefa de Extração de Regras de Associação
miiiiI ...,, 321 miiiiI ...,, 321 miiiiI ...,, 321
Identifica itemsets, conjuntos de itens que tendem a ocorrer juntos em transações.
Gera regras da forma: A B
Métricas de avaliação: Suporte: a porcentagem de transações, em
relação ao todo, que contém A e B; Confiança: a porcentagem de transações que
contém A que também contém B. Assim, se A B (suporte 0.4 / confiança
0.9): Então, 40% das transações contém A e B; Em 90% das vezes que a transação contém A,
ela também contém B.
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Desempenho de algoritmos Avaliar automaticamente o grau de
interesse dos padrões encontrados Técnicas de visualização eficientes para
padrões mais complexos Enriquecer o processo com o
conhecimento do domínio Tratamento de informações já
conhecidas ou desinteressantes.
Desafios de Pesquisa em Mineração de Dados
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Enriquecer o processo com o conhecimento do domínio
▪ Como representar o conhecimento?▪ Como utilizar o conhecimento como entrada
nos algoritmos de mineração?▪ Como e quais decisões podem ser tomadas pelo
algoritmo com base no conhecimento inserido? Tratamento de informações já conhecidas
ou desinteressantes.▪ Como tratar informações que já fazem parte do
conhecimento do domínio?
Desafios de Pesquisa em Mineração de Dados
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Uma ontologia é uma especificação formal e explícita de uma conceitualização compartilhada [Gruber, T.R., 1993]
Conceitualização Explícita Formal Compartilhada
Ontologias
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Uma ontologia é uma descrição explícita de um domínio, constituída por Conceitos [classes] Propriedades [atributos e relacionamentos] Axiomas [restrições sobre as propriedades] Instâncias [dos conceitos]
Uma ontologia define Um vocabulário comum Um entendimento compartilhado
Ontologias
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Todo o conjunto de marcas, notas, breves comentários e explicações adicionais que são realizadas sobre algum tipo de conteúdo
O contexto e a forma de utilização definem formas especificas, como: Metadados Conteúdos Hipertexto Contexto
Anotações
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Bibliotecas digitais
Web
Estratégias de busca
Banco de dados
Anotações: aplicações
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ContextualizaçãoProposta
Problemas Anotações Semânticas Filtro de Regras
Estudo de CasoDiscussão - Trabalhos CorrelatosConclusão
Agenda
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Problemas
Enriquecer o processo com o conhecimento do domínio Como explicitar o significado presente em
alguns conjuntos de dados brutos?
Como possibilitar a melhor visualização de dados brutos?
Tratamento de informações já conhecidas ou desinteressantes. Como tratar informações que já fazem parte do
conhecimento do domínio?
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Como explicitar o significado de alguns conjuntos de dados?Anotações Semânticas!
Metadados adicionais que descrevem o significado.
Significado descrito usando termos controlados.
Utilização de ontologia de domínio para definir o significado e vocabulário.
Que possam ser geradas automaticamente.
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Regras de Mapeamento1 <regra_de_mapeamento> ::= se <expressão> = verdadeiro
então <termo>
2 <termo> ::= <caractere> {<caractere>} α 3 <expressão> ::= <expressão_condicional>| <expressão_lógica>
4 <expressão_condicional> ::= <expressão_sql β> <operador> <valor_de_referência>
5 <operador> ::= = | > | < | !=
6 <valor_de_referência> ::= <caractere> {<caractere>}
7 <expressão_lógica> ::= <regra_de_mapeamento> <operador_lógico> <regra_de_mapeamento>
8 <operador_lógico> ::= AND | OR
9 <caractere>::=A|B|C|D|E|F|G|H|I|J|K|L|M|N|O|P|Q|R|S|T|U|V|X|Y|Z|0|1|2|3|4|5|6|7|8|9
α = o termo deve ser uma seqüência de caracteres que esteja presente na ontologia do domínio, ou seja, deve representar uma classe, propriedade ou relacionamento.β = considerar as regras de construção de expressões SQL definida pelo BNF Grammar for
ISO/IEC 9075-2:2003 – Database Language SQL (SQL-2003) - SQL/Foundation. Tabela com as regras de produção para geração de regras de mapeamento
Select avg(n.nota) as resultado from notas as n inner join aluno as a on n.aluno_id = a.id...
(Select avg(n.nota) as resultado from notas as n inner join aluno as a on n.aluno_id = a.id...) > 6.0
6,0
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Semantic Annotation TOol - SATO
Representação das principais atividades realizadas na SATO
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Semantic Annotation TOol – SATOcontinuação
Principais tela da SATO: A)Definição de um domínio; B) Definição de regra de mapeamento baseada em
consulta; C) Definição de regra de mapeamento lógica; D) Visualização de anotações semânticas geradas
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Como tratar informações que já fazem parte do conhecimento do domínio?Utilizar conhecimento definido na
ontologia.
Considerar que termos da ontologia são um item dentro da regra
Considerar propriedades entre conceitos como associações já conhecidas.
Usuário define quais propriedades devem ser avaliadas.
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Filtro de Regras
1 para cada regra
2 removerRegra verdadeiro;
3 para cada item do lado esquerdo da regra
4 para cada item do lado direito da regra
5 se item do lado esquerdo não tem relacionamento com lado direito
6 removerRegra falso;
7 fim se
8 fim para
9 fim para
10
Se removerRegra = verdadeiro então
11
listaDeRegrasASeremRemovidas regraAtual
12
fim se
13
fim para
Pseudocódigo do Filtro de Regras de Associação
maçã frango, maionese frangomaçã
associada_com
maçã frango, maionesemaçã frango, maionesemaçã frango, maionese
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Algoritmo Filtered-NARFO
Aplicação de Filtro
Varrer a base
Identificar Itens Similares
Gerar Candidatos
Calcular o peso dos Candidatos
Avaliar os Candidatos
Gerar as Regras
Generalização e Tratamento de Redundância
Aplicação de FiltroGeneralização e Tratamento
de Redundância
Passos do algoritmo Filtered-NARFO.
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ContextualizaçãoPropostaEstudo de Caso
Introdução – contexto Processo de Mineração de Dados
Discussão - Trabalhos CorrelatosConclusão
Agenda
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Estudo de CasoIntrodução e contexto
Dados da ferramenta de ensino LECH-GEIC.
Ferramenta baseada no paradigma de Equivalência de Estímulos
Ferramenta desenvolvida no contexto do projeto TIDIA-Ae fase II.
Dados descrevem respostas dadas por estudantes durante interação com a ferramenta.
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Estudo de CasoExemplo
Organização de um programa de Ensino
Exemplo dos dados coletados pela ferramenta
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Estudo de CasoProcesso: Conhecimento do Domínio
Conhecimento sobre o domínioConstrução da ontologia de domínio
necessáriaDefinição dos objetivos do processo:
Verificar as relações de comportamento presentes nos dados;
Suporte e confiança como métricas de desempenho;
Conhecimento obtido deve ser claro e de fácil compreensão.
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Estudo de CasoProcesso: Pré-processamento
Geração de anotações para um conjunto de 30 sessões de ensino.
Sessões referentes a um passo que ensina as relações AC (mts som-texto) e AE (cr som-texto) para as palavras: vaca, bolo e tatu.
Definição de regras de mapeamento para: Comportamentos/Termos a serem gerados:
▪ ACTreinoTatuSim, ACTreinoTatuNao e outras;
Geração de anotações para as latências observadas, como:▪ ACLatenciaMuitoBaixa, AELatenciaMuitoBaixae outras.
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Estudo de CasoProcesso: Pré-processamento (2)
Redução da dimensionalidade dos dados sem perda de significado
ACTreinoTatuSIM
88 Tuplas
select if ((select count(se.id) from sessaoexec se inner join sessaoexec_passoexec sepe on se.id = sepe.sessaoexec_id inner join passoexec pe on pe.id = sepe.passosExecutados_id inner join passoexec_blocoexec pebe on pe.id = pebe.passoexec_id inner join blocoexec be on be.id = pebe.blocosExecutados_id inner join blocoexec_tentativaexec bete on be.id = bete.blocoExec_id inner join tentativaexec te on te.id = bete.tentativasExecutadas_id inner join tentativaexec_tentativainteracao teti on te.id = teti.tentativaexec_id inner join tentativainteracao ti on ti.id = teti.interacoes_id inner join blocotentativaocorrencia bto on bto.id = te.ocorrencia_id inner join passoblocoocorrencia pbo on pbo.id = be.ocorrencia_idwhere se.id = ?transacao? and bto.bloco_id = 18 and pbo.ocorrencia = 3) > 0….
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Estudo de CasoProcesso: Extração de Padrões
Comparações entre 3 algoritmos de regras de associação: Apriori, NARFO e Filtered-NARFO.
Comparação de vários níveis de conhecimento.
Objetivos: Validar algoritmos; Validar filtro; Observar impacto do conhecimento no filtro; Atingir objetivos definidos pelo especialista no
processo;
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Estudo de CasoProcesso: Extração de Padrões / Pós-processamento
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Tabela com as interações realizadas
Versões da Ontologia de Domínio
ACLatenciaMuitoBaixa~ACLatenciaBaixaAETesteVacaNao,AETesteTatuNão sup=0.38 conf=0.85714287 (Possuindo item 'ACLatenciaBaixa' com maior relevância!!!)
ACLatenciaBaixaAETesteVacaNao,AETesteTatuNao sup=0.33333334 conf=0.90909094
AETeste->ACTreinoBoloNao sup=0.6333 conf=1.0
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Estudo de CasoProcesso: Utilização do Conhecimento
Apresentação dos resultados a especialista do domínio;
Validação do filtro de regras; Validação de comportamentos
esperados; Novos indícios para pesquisa:
ACLatenciaMuitoBaixa~ACLatenciaBaixaAETesteVacaNao,AETestTatuNão sup=0.38 conf=0.85714287 (Possuindo item 'ACLatenciaBaixa' com maior relevância!!!)
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ContextualizaçãoPropostaEstudo de CasoDiscussão - Trabalhos CorrelatosConclusão
Agenda
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Discussão - Trabalhos Correlatos :Conhecimento do Domínio
Extraído do Livro Sistemas Inteligentes. Capítulo sobre Mineração de Dados. Rezende, S. O. 1 ed. 2003
[kuo, Y.-T., A. Lonie, and L. Sonenberg, 2007]
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Discussão - Trabalhos Correlatos :Pré-processamento
Extraído do Livro Sistemas Inteligentes. Capítulo sobre Mineração de Dados. Rezende, S. O. 1 ed. 2003
[Sidhu, A.S., T.S. Dillon, and E. Chang, 2007]
[Zhou, X. and J. Geller, 2007]
[Bogorny, V., P.M. Engel, and L.O. Alvares, 2007]
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Discussão - Trabalhos Correlatos :Extração de Padrões
Extraído do Livro Sistemas Inteligentes. Capítulo sobre Mineração de Dados. Rezende, S. O. 1 ed. 2003
[Khelif, K., R. Dieng-Kuntz, and P. Barbry, 2007]
[Pahm, M.H., et al, 2007]
[Miani et al, 2009]
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Discussão - Trabalhos Correlatos :Pós-processamento
Extraído do Livro Sistemas Inteligentes. Capítulo sobre Mineração de Dados. Rezende, S. O. 1 ed. 2003
[STAMOU et al. 2007]
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Discussão - Trabalhos Correlatos :Utilização do conhecimento
Extraído do Livro Sistemas Inteligentes. Capítulo sobre Mineração de Dados. Rezende, S. O. 1 ed. 2003
[Trousse, B., et al, 2007]
[Mothe, J. and N. Hernandez, 2007]
[Kotsifakos, E., G. Marketos, and Y. Theodoridis, 2007]
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Discussão
Utilização do conhecimento em todas as etapas do processo; Identificação do problema: entendimento dos
dados, de seus significados e potenciais; Pré-processamento: explicitação do significado dos
dados por meio da geração de anotações semânticas;
Extração de padrões: redução da complexidade da tarefa,
Pós-processamento: filtro de regras já conhecidas; Utilização do conhecimento: conhecimento obtido
pode ser utilizado para atualizar a ontologia
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Discussão:
ACTreinoTatuSIM
88 TuplasACLatenciaMuitoBaixa~ACLatenciaBaixaAETesteVacaNao,AETestTatuNão
sup=0.38 conf=0.85714287 (Possuindo item 'ACLatenciaBaixa' com maior relevância!!!)
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Contribuições
Ontologia de Domínio para a Equivalência de Estímulos;
Uma abordagem para a geração de anotações semânticas para dados brutos;
Um protótipo de ferramenta para a geração de anotações;
Uma proposta para a realização de filtros de regras de associação;
Algoritmo Filtered-NARFO que aplica a abordagem de filtro de regras;
Um estudo de caso real que foi viabilizado pelas propostas e ferramentas apresentadas.
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Trabalhos Futuros
Melhorar ferramenta SATO. Aplicação da abordagem proposta com
dados de outros domínios. Combinar conhecimento do domínio
com métricas de interesse para avaliar regras.
Identificar exceções por meio do conhecimento do domínio.
Algoritmo baseado no Filtered-NARFO para extrair padrões sequenciais.
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Publicações
Pôster “Geração Automática de Anotações Semânticas para o Domínio de Controle de Estímulos” no Second Brazilian Workshop on Semantic Web and Education, workshop satélite ao Simpósio Brasileiro de Informática na Educação de 2008;
Resumo “Stimuli: uma ontologia para o paradigma de Equivalência de Estímulos” no I Portuguese and Multi-lingual Ontologies Workshop, workshop satélite ao 7th Brazilian Symposium in Information and Human Language Technology
Demo “SATO: uma ferramenta para a geração de anotações semânticas” na sessão de Demos do Simpósio Brasileiro de Banco de Dados (SBBD 2009)
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Obrigado!