se cor então

Using Concept Hierarchies in
Knowledge Discovery
Usando Hierarquias
Conceituais na Descoberta
de Conhecimento
Descoberta em múltiplos níveis
conceituais
Padrões podem ser descobertos:
1) no nível conceitual representado no Banco de Dados (BD)
2) num nível conceitual mais elevado, utilizando informação de
hierarquias de conceitos  descoberta de padrões de alto nível
Observações:
 em geral, não existem regularidades fortes em conceitos com baixo
nível de abstração.
 regularidades em conceitos de nível mais alto de abstração, podem
ser conhecidas ou de senso comum.
 conceitos em níveis intermediários podem apresentar maior grau de
interesse.
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Valores dos atributos
 valores existentes no BD; ou
 generalizações ou agrupamentos dos valores existentes no
BD
nível de abstração mais elevado
nível de abstração do BD
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Aspectos a considerar
Utilização em qualquer SGBD relacional que suporte
consultas em SQL.
Representação de hierarquias conceituais no próprio
SGBD, sem necessitar de uma outra ferramenta.
Desnecessidade de pré-generalizar o BD num
determinado nível conceitual.
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Especialização de hipóteses de regras
Se (A1,v1)  (A2, v2) ... (Ai, vi) então cn
especialização na
hierarquia
adição de par Av
Se (A1,v1)  (A2, v2) ... (Ai, v’i) então cn
Se (A1,v1) ...(Ai, vi)  (Ai+1, vi+1) então cn
uso de hierarquias
de conceitos
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Primitiva de Contagem para o cálculo
de medidas de relevância
Avaliação de hipótese de regra expressa em SQL.
SE COR ENTÃO classe=?
SELECT cor, classe, COUNT(*) FROM tabela_dados GROUP BY
cor, classe;
Regra expandida pela adição de mais um atributo.
SE COR = preta  FORMA ENTÃO classe=?
SELECT forma, classe, COUNT(*) FROM tabela_dados WHERE
cor = ‘preta’ GROUP BY forma, classe;
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Saída da primitiva de contagem
Proposta por Alex Freitas (1997).
Atributo
valor
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Av1
Av2
Av3
...
Avk
Classes
C1 C2 C3 ... Cn
T11 T12 T13 ... T1n T1+
T21
T2+
T31
T3+
...
Tk1 ... ... ... Tkn Tk+
T+1 T+2 T+3 ... T+n T++
Tuplas por classe
Tuplas
por valor
de atributo
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Cálculo do Suporte e Confiança com
hierarquias conceituais
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Primitiva de contagem com hierarquias
conceituais
SE COR = escura  FORMA ENTÃO classe = ?
SELECT forma, classe, COUNT(*)
FROM tabela_dados
WHERE (cor = ‘preta’ OR cor = ‘marrom’)
GROUP BY forma, classe;
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Codificação de Hierarquias Conceituais
 Verificar se um conceito é mais
geral que outro sem necessitar
consultar a hierarquia.
 Representar a relação de ordem
parcial entre conceitos.
 Percurso
pós-fixado
da
hierarquia conceitual
101 00 10 = 82
101
= 5 (82 >> 4)
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Sistema NETUNO-HC
1. Atributos
2. Hierarquias
3. Valores mínimos das medidas de relevância
4. Largura do feixe
Banco de Dados
Algoritmo NETUNO
Regras descobertas
Teste
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Experimentos preliminares - uso da
primitiva de contagem
Implementação da primitiva de contagem no algoritmo
ParDRI (Taylor, 1999). O algoritmo ParDRI realiza
consultas de alto nível utilizando os valores abaixo da raiz
da hierarquia (descendentes de QUALQUER).
Algoritmo
ParDRI
ParDRI – primitiva de contagem
Número de
Consultas
117
70
Número de
Regras
26
26
Banco de dados Cogumelo (UCI)
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Taxa de acerto X Medidas de
relevância
Suporte/Confiança Cogumelo
sem HC
20% / 98%
0.9596
12% / 98%
0.9738
4% / 98%
0.9881
com HC
0.9845
0.9845
0.9845
Suporte/Confiança Adulto
sem HC
20% / 90%
0.6717
12% / 90%
0.7048
4% / 90%
0.7229
com HC
0.6762
0.7031
0.7235
Suporte: p/P
Confiança: p/(n+p) ou P(C|A)
Obs: Taxa de acerto total, sem computar os exemplos não
classificados (não cobertos por uma regra)
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Número de regras descobertas
Número de regras descobertas para o BD Cogumelo
Suporte/Confiança
4%
12%
20%
SET 2004
90%
101
87
77
70
62
52
94%
105
101
79
81
65
65
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98%
122
103
92
81
66
58
sem HC
com HC
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Conclusões
1) representação eficiente das hierarquias conceituais.
 estrutura interna de representação
 codificação da hierarquia
2) redução do número de acessos ao BD.
 uso da primitiva de contagem empregando hierarquias
conceituais
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Conclusões
4) Alterações nos valores mínimos das medidas de relevância.
 um valor maior de suporte tende a descobrir um conjunto de
regras com valores de mais alto nível.
5) O uso de hierarquias pode descobrir um conjunto menor de
regras.
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FIM