Gerenciamento de documentação técnica para ambientes de engenharia/CAD com suporte a versões

Ambientes de engenharia apresentam a forte característica da necessidade de cooperação entre projetistas na concepção de projetos CAD, o que provoca uma série de problemas em relação aos ambientes usuais encontrados em aplicações convencionais. Na busca de solucionar tais problemas, vários recursos e mecanismos relativos às gerências de dados e do processo de projeto são apresentados em vários estudos encontrados na literatura. Boa parte desses recursos estão embutidos nesse trabalho, que visa apresentar um sistema gerenciador de documentação técnica para ambientes de engenharia/CAD chamado GerDoc Ábacus. A proposta da construção do GerDoc Ábacus é baseada na busca da solução dos problemas relativos à consistência dos dados de projetos e da integração de tarefas de projetistas que interagem em ambientes distribuídos de projeto. Unindo vários mecanismos, é proposta uma interface totalmente interativa, objetivando manter a harmonia entre projetistas que fazem parte de equipes de projetos que são mantidos em atividade durante longos períodos de tempo, além de documentar todos os passos realizados acerca de cada um desses projetos. Dessa forma, o GerDoc Ábacus é uma ferramenta organizacional e administrativa para projetos de engenharia, sendo de fácil operacionalização, buscando altos níveis de integridade dos dados mantidos.

Modelo temporal de versões

O objetivo principal desse trabalho é apresentar uma alternativa para a união de um modelo de versões e dados temporais. O resultado, o Modelo Temporal de Versões – TVM (Temporal Versions Model), é capaz de armazenar as versões do objeto e, para cada versão, o histórico dos valores das propriedades e dos relacionamentos dinâmicos. Esse modelo difere de outros modelos de dados temporais por apresentar duas diferentes ordens de tempo, ramificado para o objeto e linear para cada versão. O usuário pode também especificar, durante a modelagem, classes normais sem tempo e versionamento, o que permite a integração deste modelo com outros modelos existentes. A utilização de um modelo de dados temporal semanticamente rico não requer necessariamente a existência de um SGBD próprio para este modelo. A tendência é implementar o modelo sobre banco de dados convencionais, através do mapeamento das informações temporais para atributos explícitos. Como objetivo complementar, é apresenta do um ambiente para o suporte do TVM e de todas suas características. Especificamente, são detalhados o mapeamento da hierarquia base do modelo para um banco de dados objeto-relacional e sua implementação em um banco de dados comercial. Desse ambiente, foi implementado um protótipo da ferramenta para o auxílio na especificação de classes da aplicação.

Orpheo : uma estrutura de trabalho para integração dos paradigmas de aprendizado supervisionado e não-supervisionado

Esta tese apresenta contribuições ao processo de Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados (DCBD). DCBD pode ser entendido como um conjunto de técnicas automatizadas – ou semi-automatizadas – otimizadas para extrair conhecimento a partir de grandes bases de dados. Assim, o já, de longa data, praticado processo de descoberta de conhecimento passa a contar com aprimoramentos que o tornam mais fácil de ser realizado. A partir dessa visão, bem conhecidos algoritmos de Estatística e de Aprendizado de Máquina passam a funcionar com desempenho aceitável sobre bases de dados cada vez maiores. Da mesma forma, tarefas como coleta, limpeza e transformação de dados e seleção de atributos, parâmetros e modelos recebem um suporte que facilita cada vez mais a sua execução. A contribuição principal desta tese consiste na aplicação dessa visão para a otimização da descoberta de conhecimento a partir de dados não-classificados. Adicionalmente, são apresentadas algumas contribuições sobre o Modelo Neural Combinatório (MNC), um sistema híbrido neurossimbólico para classificação que elegemos como foco de trabalho. Quanto à principal contribuição, percebeu-se que a descoberta de conhecimento a partir de dados não-classificados, em geral, é dividida em dois subprocessos: identificação de agrupamentos (aprendizado não-supervisionado) seguida de classificação (aprendizado supervisionado). Esses subprocessos correspondem às tarefas de rotulagem dos itens de dados e obtenção das correlações entre os atributos da entrada e os rótulos. Não encontramos outra razão para que haja essa separação que as limitações inerentes aos algoritmos específicos. Uma dessas limitações, por exemplo, é a necessidade de iteração de muitos deles buscando a convergência para um determinado modelo. Isto obriga a que o algoritmo realize várias leituras da base de dados, o que, para Mineração de Dados, é proibitivo. A partir dos avanços em DCBD, particularmente com o desenvolvimento de algoritmos de aprendizado que realizam sua tarefa em apenas uma leitura dos dados, fica evidente a possibilidade de se reduzir o número de acessos na realização do processo completo. Nossa contribuição, nesse caso, se materializa na proposta de uma estrutura de trabalho para integração dos dois paradigmas e a implementação de um protótipo dessa estrutura utilizando-se os algoritmos de aprendizado ART1, para identificação de agrupamentos, e MNC, para a tarefa de classificação. É também apresentada uma aplicação no mapeamento de áreas homogêneas de plantio de trigo no Brasil, de 1975 a 1999. Com relação às contribuições sobre o MNC são apresentados: (a) uma variante do algoritmo de treinamento que permite uma redução significativa do tamanho do modelo após o aprendizado; (b) um estudo sobre a redução da complexidade do modelo com o uso de máquinas de comitê; (c) uma técnica, usando o método do envoltório, para poda controlada do modelo final e (d) uma abordagem para tratamento de inconsistências e perda de conhecimento que podem ocorrer na construção do modelo.

Um Mecanismo de notificação e propagação de mudanças para um modelo de versões

Um dos requisitos naturais na modelagem de diversas aplicações na área de banco de dados é a utilização de um mecanismo para controle de versões. Esse mecanismo fornece suporte a um processo evolutivo. Tal suporte permite armazenar os diferentes estágios de uma entidade em tempos distintos, ou sob diferentes pontos de vista. Estudos recentes nessa área mostram a importância de incorporar ao modelo conceitual de banco de dados, um mecanismo para auxiliar no controle da evolução de versões. A evolução de versões apresenta problemas principalmente quando ocorre em uma hierarquia de composição. Por exemplo, se existem objetos compostos fazendo referência à objetos componentes que representam versões, então modificações nos componentes podem causar alterações nos objetos que os referenciam. Normalmente as ações relativas a essas modificações são a notificação ou a propagação de mudanças. Algumas propostas adicionam mecanismos de notificação e propagação ao modelo conceitual utilizado por aplicações não convencionais. Isso é importante porque mecanismos deste tipo auxiliam no controle da integridade de dados e na divulgação de informações sobre as mudanças realizadas no banco de dados. O objetivo do trabalho aqui descrito é apresentar um mecanismo de notificação e propagação, que trata da evolução de dados, para um modelo de versões. É definido um modelo de classes com propriedades e operações que permitem manter e manipular subscrições de eventos referentes à evolução de objetos e versões e reagir diante da ocorrência destes eventos. Para atender os requisitos das diferentes aplicações, esta proposta especifica três estratégias. Cada uma delas apresenta diferentes funcionalidades: notificação ativa (enviar mensagens sobre mudanças ocorridas); notificação passiva (armazenar informações sobre mudanças ocorridas) e propagação (alterar o conteúdo do banco de dados automaticamente). Para validar o mecanismo proposto, uma implementação é apresentada para o sistema Oracle 8.

Uma Infra-estrutura para controle de versões e adaptação de páginas web

Conforme os sites Web crescem em número de páginas, sua manutenção torna-se mais complicada. Assim, os administradores dos sites de métodos e ferramentas que tornem sua manutenção mais organizada e automatizada. Entretanto, a criação de tais mecanismos é dificultada pelo formato das páginas Web (HTML), que mistura o conteúdo e a formatação da página em um mesmo arquivo. Uma solução usual para esse problema é separar estes componentes da página em documentos XML (conteúdo) e folhas de estilo XSLT (formatação). Pode-se notar várias semelhanças entre páginas Web e programas de computador (software), pois ambos têm componentes de tipos diferentes que evoluem com o tempo. Assim, técnicas oriundas da área de Gerência de Configuração de Software, como controle de versões, podem ser adaptadas para auxiliar a manuutenção de sites. Além da melhoria na manutenção, outra necessidade cada vez mais comum aos sites é a adaptação automática das páginas. Por meio desta, páginas podem ser automaticamente adequadas (adaptadas) e determinado usuário, o que potencialmente atrai um maior número de visitantes ao site. Se forem mantidas versões de cada componente de página, pode-se combiná-las para gerar muitas páginas alternativas. Através da escolha cuidadosa das versões dos ocmponentes que compõem uma página, é possível obter páginas adaptadas automaticamente. Na área de Gerência de Configuração de Software, o chamado proceesso de configuração é responsável por selecionar automaticamente versões de módulos para compor um programa completo. O presente trabalho propõe uma infra-estrutura para um servidor Web que realiza controle de versões e suporta a adaptação de páginas Web de forma transparente ao visitante. Para tanto, é projetado um modelo de versões de páginas que separa conteúdo e formatação em componentes distintos. É proposto um processo de configuração que é responsável pela geração de páginas dinâmicas, o que é suportado por informações presentes no modelo de versões. Os autores de páginas e o próprio servidor Web podem interferir nas escolhas doprocesso de configuração, fornecendo critérios de seleção de versões. Esses critérios guiam as escolhas do processo de configuração, pois representam características que as versões escolhidas devem (necessariamente ou preferencialmente) apresentar.

Access Miner : uma proposta para a extração de regras de associação aplicada à mineração do uso da web

Este trabalho é dedicado ao estudo e à aplicação da mineração de regras de associação a fim de descobrir padrões de navegação no ambiente Web. As regras de associação são padrões descritivos que representam a probabilidade de um conjunto de itens aparecer em uma transação visto que outro conjunto está presente. Dentre as possibilidades de aplicação da mineração de dados na Web, a mineração do seu uso consiste na extração de regras e padrões que descrevam o perfil dos visitantes aos sites e o seu comportamento navegacional. Neste contexto, alguns trabalhos já foram propostos, contudo diversos pontos foram deixados em aberto por seus autores. O objetivo principal deste trabalho é a apresentação de um modelo para a extração de regras de associação aplicado ao uso da Web. Este modelo, denominado Access Miner, caracteriza-se por enfocar as etapas do processo de descoberta do conhecimento desde a obtenção dos dados até a apresentação das regras obtidas ao analista. Características específicas do domínio foram consideradas, como a estrutura do site, para o pósprocessamento das regras mineradas a fim de selecionar as potencialmente mais interessantes e reduzir a quantidade de regras a serem apreciadas. O projeto possibilitou a implementação de uma ferramenta para a automação das diversas etapas do processo, sendo consideradas, na sua construção, as características de interatividade e iteratividade, necessárias para a descoberta e consolidação do conhecimento. Finalmente, alguns resultados foram obtidos a partir da aplicação desta ferramenta em dois casos, de forma que o modelo proposto pôde ser validado.

Um Algoritmo para indução de árvores e regras de decisão

A classificação é uma das tarefas da Mineração de Dados. Esta consiste na aplicação de algoritmos específicos para produzir uma enumeração particular de padrões. Já a classificação é o processo de gerar uma descrição, ou um modelo, para cada classe a partir de um conjunto de exemplos dados. Os métodos adequados e mais utilizados para induzir estes modelos, ou classificadores, são as árvores de decisão e as regras de classificação. As regras e árvores de decisão são populares, principalmente, por sua simplicidade, flexibilidade e interpretabilidade. Entretanto, como a maioria dos algoritmos de indução particionam recursivamente os dados, o processamento pode tornar-se demorado, e a árvore construída pode ser muito grande e complexa, propensa ao overfitting dos dados, que ocorre quando o modelo aprende detalhadamente ao invés de generalizar. Os conjuntos de dados reais para aplicação em Mineração de Dados são, atualmente, muito grandes, e envolvem vários milhares de registros, sendo necessária, também, uma forma de generalizar estes dados. Este trabalho apresenta um novo modelo de indução de classificadores, em que o principal diferencial do algoritmo proposto é a única passada pelo conjunto de treinamento durante o processo de indução, bem como a sua inspiração proveniente de um Sistema Multiagente. Foi desenvolvido um protótipo, o Midas, que foi validado e avaliado com dados de repositórios. O protótipo também foi aplicado em bases de dados reais, com o objetivo de generalizar as mesmas. Inicialmente, foi estudado e revisado o tema de Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados, com ênfase nas técnicas e métodos de Mineração de Dados. Neste trabalho, também são apresentadas, com detalhes, as árvores e regras de decisão, com suas técnicas e algoritmos mais conhecidos. Finalizando, o algoritmo proposto e o protótipo desenvolvido são apresentados, bem como os resultados provenientes da validação e aplicação do mesmo.

Mineração de regras de associação no problema da cesta de compras aplicada ao comércio varejista de confecção

A maioria das empresas interage com seus clientes através de computadores. Com o passar do tempo está armazenado nos computadores um histórico da atividade da empresa que pode ser explorado para a melhoria do processo de tomada de decisões. Ferramentas de descoberta de conhecimento em bancos de dados exploram este histórico a fim de extrair vários tipos de informação. Um dos tipos de informação que pode ser extraída destes tipos de bancos de dados são as regras de associação que consistem em relacionamentos ou dependências importantes entre itens tal que a presença de alguns itens em uma transação irá implicar a presença de outros itens na mesma transação. Neste trabalho são aplicadas técnicas de descoberta de conhecimento na área do comércio varejista de confecção. Foram detectadas algumas peculiaridades dos bancos de dados desta área sendo proposto um novo algoritmo para melhorar o desempenho da tarefa de extração de regras de associação. Para a validação dos resultados apresentados pelo algoritmo foi desenvolvido o protótipo de uma ferramenta para extração de regras de associação. Foram realizados experimentos com bancos de dados reais de uma empresa da área de comércio varejista de confecção para análise de desempenho do algoritmo.

Validação do mecanismo de tolerância a falhas do SGBD InterBase através de injeção de falhas

O presente trabalho explora a aplicação de técnicas de injeção de falhas, que simulam falhas transientes de hardware, para validar o mecanismo de detecção e de recuperação de erros, medir os tempos de indisponibilidade do banco de dados após a ocorrência de uma falha que tenha provocado um FUDVK. Adicionalmente, avalia e valida a ferramenta de injeção de falhas FIDe, utilizada nos experimentos, através de um conjunto significativo de testes de injeção de falhas no ambiente do SGBD. A plataforma experimental consiste de um computador Intel Pentium 550 MHz com 128 MB RAM, do sistema operacional Linux Conectiva kernel versão 2.2.13. O sistema alvo das injeções de falhas é o SGBD centralizado InterBase versão 4.0. As aplicações para a carga de trabalho foram escritas em VFULSWV SQL e executadas dentro de uma sessão chamada LVTO. Para a injeção de falhas foram utilizadas três técnicas distintas: 1) o comando NLOO do sistema operacional; 2) UHVHW geral no equipamento; 3) a ferramenta de injeção de falhas FIDe, desenvolvida no grupo de injeção de falhas do PPGC da UFRGS. Inicialmente são introduzidos e reforçados os conceitos básicos sobre o tema, que serão utilizados no decorrer do trabalho e são necessários para a compreensão deste estudo. Em seguida é apresentada a ferramenta de injeção de falhas Xception e são também analisados alguns experimentos que utilizam ferramentas de injeção de falhas em bancos de dados. Concluída a revisão bibliográfica é apresentada a ferramenta de injeção de falhas – o FIDe, o modelo de falhas adotado, a forma de abordagem, a plataforma de hardware e software, a metodologia e as técnicas utilizadas, a forma de condução dos experimentos realizados e os resultados obtidos com cada uma das técnicas. No total foram realizados 3625 testes de injeções de falhas. Com a primeira técnica foram realizadas 350 execuções, com a segunda técnica foram realizadas 75 execuções e com a terceira técnica 3200 execuções, em 80 testes diferentes. O modelo de falhas proposto para este trabalho refere-se a falhas de crash baseadas em corrupção de memória e registradores, parada de CPU, aborto de transações ou reset geral. Os experimentos foram divididos em três técnicas distintas, visando a maior cobertura possível de erros, e apresentam resultados bastante diferenciados. Os experimentos com o comando NLOO praticamente não afetaram o ambiente do banco de dados. Pequeno número de injeção de falhas com o FIDe afetaram significativamente a dependabilidade do SGBD e os experimentos com a técnica de UHVHW geral foram os que mais comprometeram a dependabilidade do SGBD.

Extensão do padrão ODMG para suportar tempo e versões

Este trabalho apresenta uma extensão do padrão ODMG para o suporte ao versionamento de objetos e características temporais. Essa extensão, denominada TV_ODMG, é baseada no Modelo Temporal de Versões (TVM), que é um modelo de dados orientado a objetos desenvolvido para armazenar as versões do objeto e, para cada versão, o histórico dos valores dos atributos e dos relacionamentos dinâmicos. O TVM difere de outros modelos de dados temporais por apresentar duas diferentes ordens de tempo, ramificado para o objeto e linear para cada versão. O usuário pode também especificar, durante a modelagem, classes normais (sem tempo e versões), o que permite a integração desse modelo com outras modelagens existentes. Neste trabalho, os seguintes componentes da arquitetura do padrão ODMG foram estendidos: o Modelo de Objetos, a ODL (Object Definition Language) e a OQL (Object Query Language). Adicionalmente, foi desenvolvido um conjunto de regras para o mapeamento do TV_ODMG para o ODMG a fim de permitir o uso de qualquer ODBMS para suportar a extensão proposta.

Data Mining no Varejo: estudo de caso para loja de materiais de construção

Este trabalho apresenta um estudo de caso de mineração de dados no varejo. O negócio em questão é a comercialização de móveis e materiais de construção. A mineração foi realizada sobre informações geradas das transações de vendas por um período de 8 meses. Informações cadastrais de clientes também foram usadas e cruzadas com informações de venda, visando obter resultados que possam ser convertidos em ações que, por conseqüência, gerem lucro para a empresa. Toda a modelagem, preparação e transformação dos dados, foi feita visando facilitar a aplicação das técnicas de mineração que as ferramentas de mineração de dados proporcionam para a descoberta de conhecimento. O processo foi detalhado para uma melhor compreensão dos resultados obtidos. A metodologia CRISP usada no trabalho também é discutida, levando-se em conta as dificuldades e facilidades que se apresentaram durante as fases do processo de obtenção dos resultados. Também são analisados os pontos positivos e negativos das ferramentas de mineração utilizadas, o IBM Intelligent Miner e o WEKA - Waikato Environment for Knowledge Analysis, bem como de todos os outros softwares necessários para a realização do trabalho. Ao final, os resultados obtidos são apresentados e discutidos, sendo também apresentada a opinião dos proprietários da empresa sobre tais resultados e qual valor cada um deles poderá agregar ao negócio.

Análise do padrão W3C / XForms 1.0

Internet. Desde a versão 2.0 do HTML, entretanto, pouco foi melhorado no modelo de formulários proposto. Ao mesmo tempo, as necessidades dos desenvolvedores e os requisitos dos usuários cresceram dramaticamente. O W3C apontou uma resposta para as necessidades levantadas, o padrão XForms. O padrão XForms visa substituir o modelo de formulários definido no HTML por um modelo que separa o propósito da apresentação, adicionando, desta forma, a característica de independência de plataforma. A proposta deste trabalho é analisar o padrão XForms em relação à utilização de formulários HTML tradicionais, e à outras soluções existentes para automação de formulários na Internet, utilizando para isto uma aplicação piloto que procure utilizar alguns dos principais recursos disponíveis no padrão. Os pontos fortes, pontos fracos, dificuldades e lições aprendidas capturadas durante o desenvolvimento da aplicação piloto formam uma base de conhecimento apresentada neste trabalho.

Linguagem de consulta temporal : definição e implementação

Até hoje, não existem implementações de SGBDs Temporais disponíveis no mercado de software. A tradução de linguagens de consulta temporais para o padrão SQL é uma alternativa para implementação de sistemas temporais com base em SGBDs comerciais, os quais não possuem linguagem e estrutura de dados temporais. OASIS (Open and Active Specification of Information Systems) é uma linguagem que serve como repositório de alto nível para especificação formal orientada a objetos e geração automática de software, em diversas linguagens, através da ferramenta CASE OO-Method. As aplicações geradas desta forma utilizam, como meio de persistˆencia de objetos, SGBDs comerciais baseados na abordagem relacional. A linguagem OASIS foi estendida com aspectos temporais. A extensão de OASIS com aspectos temporais requer a especificação de um modelo de dados e de uma linguagem de consulta temporais que possam ser utilizados em SGBDs convencionais. Há duas abordagens para resolver o problema. A primeira baseia-se em extensões da linguagem e/ou do modelo de dados de modo que o modelo não-temporal é preservado. A segunda, abordagem de generalização temporal, é mais radical e não preserva o modelo não-temporal. A linguagem ATSQL2 fornece recursos adequados aos conceitos encontrados na abordagem de generalização temporal. Neste trabalho utiliza-se os conceitos de generalização temporal preservando o modelo não-temporal. A presente dissertação tem por finalidade propor um modelo de dados para suporte à extensão temporal da linguagem OASIS, bem como estender a linguagem ATSQL2 para facilitar as consultas a eventos temporais. O sistema de tradução da linguagem de consulta temporal para SQL é também adaptado ao modelo de dados proposto.

Business Intelligence: comparação de ferramentas

Cada vez mais o tempo acaba sendo o diferencial de uma empresa para outra. As empresas, para serem bem sucedidas, precisam da informação certa, no momento certo e para as pessoas certas. Os dados outrora considerados importantes para a sobrevivência das empresas hoje precisam estar em formato de informações para serem utilizados. Essa é a função das ferramentas de “Business Intelligence”, cuja finalidade é modelar os dados para obter informações, de forma que diferencie as ações das empresas e essas consigam ser mais promissoras que as demais. “Business Intelligence” é um processo de coleta, análise e distribuição de dados para melhorar a decisão de negócios, que leva a informação a um número bem maior de usuários dentro da corporação. Existem vários tipos de ferramentas que se propõe a essa finalidade. Esse trabalho tem como objetivo comparar ferramentas através do estudo das técnicas de modelagem dimensional, fundamentais nos projetos de estruturas informacionais, suporte a “Data Warehouses”, “Data Marts”, “Data Mining” e outros, bem como o mercado, suas vantagens e desvantagens e a arquitetura tecnológica utilizada por estes produtos. Assim sendo, foram selecionados os conjuntos de ferramentas de “Business Intelligence” das empresas Microsoft Corporation e Oracle Corporation, visto as suas magnitudes no mundo da informática.

Extensão do framework geoframe para modelagem de processos de análise geográfica

As particularidades encontradas na modelagem de bancos de dados geográficos tornam necessário o desenvolvimento de modelos específicos. A totalidade dos modelos desenvolvidos oferece recursos para a modelagem de aspectos estáticos. Alguns dos modelos apresentam soluções parciais para a modelagem de aspectos dinâmicos. A possibilidade de executar processos de análise geográfica, que alteram o estado dos componentes do banco de dados geográficos é, de forma geral, a maior motivação para justificar os investimentos necessários para a sua construção. A formalização desses processos em um modelo conceitual, na fase de projeto, torna desnecessário o uso da terminologia específica que cada software de SIG emprega. A solução desenvolvida estende um framework conceitual (GeoFrame) com uma semântica que suporta a expressão de processos de análise geográfica, mantendo compatibilidade com a linguagem UML. Para utilizar de forma adequada os recursos do framework, uma metodologia para a elaboração do modelo do usuário é indicada. Nessa metodologia, os processos são identificados a partir da elaboração de diagramas de casos de uso e atividades, incorporados no diagrama de classes e detalhados através de diagramas de atividades contendo ações. Um levantamento sobre operações utilizadas em processos de análise geográfica abrangendo a visão conceitual, lógica e de implementação de vários autores levou à construção de um catálogo de operações geográficas. Essas operações foram modeladas utilizando os elementos de modelagem de comportamento da especificação da UML, versão 2.0. O conjunto de recursos oferecidos nesse trabalho proporciona ao projetista de bancos de dados geográficos o desenvolvimento de uma especificação em alto nível e abrangente, utilizando a linguagem UML, reconhecida como padrão em modelagem de sistemas.