Avaliação de ferramentas de mineração de dados como fonte de dados relevantes para a tomada de decisão : aplicação na rede Unidão de supermercados, São Leopoldo-RS

Esta pesquisa tem como tema a avaliação de ferramentas de mineração de dados disponíveis no mercado, de acordo com um site de descoberta do conhecimento, chamado Kdnuggets (http://www.kdnuggets.com). A escolha deste tema justifica-se pelo fato de tratar-se de uma nova tecnologia de informação que vem disponibilizando diversas ferramentas com grandes promessas e altos investimentos, mas que, por outro lado, ainda não é amplamente utilizada pelos tomadores de decisão das organizações. Uma das promessas desta tecnologia é vasculhar grandes bases de dados em busca de informações relevantes e desconhecidas e que não poderiam ser obtidas através de sistemas chamados convencionais. Neste contexto, realizar uma avaliação de algumas destas ferramentas pode auxiliar a estes decisores quanto à veracidade daquilo que é prometido sem ter de investir antes de estar seguro do cumprimento de tais promessas. O foco da pesquisa é avaliar sistemas que permitem a realização da análise de cesta de supermercado (market basket analysis) utilizando bases de dados reais de uma rede de supermercados. Os seus objetivos são: avaliar ferramentas de mineração de dados como fonte de informações relevantes para a tomada de decisão; identificar, através da revisão de literatura, as promessas da tecnologia e verificar se tais promessas são cumpridas pelas ferramentas; identificar e caracterizar ferramentas de mineração de dados disponíveis no mercado e comparar os tipos de resultados gerados pelas diferentes ferramentas e relatar problemas encontrados durante a aplicação destas ferramentas. O desenvolvimento do trabalho segue o método estudo de caso múltiplo: os dados foram coletados a partir da aplicação das ferramentas às bases de dados e da entrevista com tomadores de decisão da empresa. Foram seguidos procedimentos já utilizados de avaliação de sistemas para a realização desta pesquisa. A partir da análise dos dados coletados, pôde-se conhecer alguns problemas apresentados pelas ferramentas e concluiu-se que as ferramentas, que foram utilizadas neste trabalho, não estão prontas para serem disponibilizadas no mercado.

Utilização de técnicas de mineração de dados considerando aspectos temporais

Atualmente, o enorme volume de informações armazenadas em bancos de dados de organizações ultrapassa a capacidade dos tradicionais métodos de análise dos dados baseados em consultas, pois eles se tornaram insuficientes para analisar o conteúdo quanto a algum conhecimento implícito e importante na grande massa de dados. A partir disto, a mineração de dados tem-se transformado em um tópico importante de pesquisa, porque provê um conjunto de técnicas e ferramentas capazes de inteligente e automaticamente assistir o ser humano na análise de uma enorme quantidade de dados à procura de conhecimento relevante e que está encoberto pelos demais dados. O presente trabalho se propõe a estudar e a utilizar a mineração de dados considerando os aspectos temporais. Através de um experimento realizado sobre os dados da Secretaria da Saúde do Estado do Rio Grande do Sul, com a aplicação de uma metodologia para a mineração de dados temporais, foi possível identificar padrões seqüenciais nos dados. Este experimento procurou descobrir padrões seqüenciais de comportamento em internações médicas, objetivando obter modelos de conhecimento dos dados temporais e representá-los na forma de regras temporais. A descoberta destes padrões seqüenciais permitiu comprovar tradicionais comportamentos dos tratamentos médicos efetuados, detectar situações anômalas, bem como, acompanhar a evolução das doenças existentes.

Mineração de dados utilizando aprendizado não-supervisionado: um estudo de caso para bancos de dados da saúde

A mineração de dados constitui o processo de descoberta de conhecimento interessante, com a utilização de métodos e técnicas que permitem analisar grandes conjuntos de dados para a extração de informação previamente desconhecida, válida e que gera ações úteis, de grande ajuda para a tomada de decisões estratégicas. Dentre as tarefas de mineração de dados, existem aquelas que realizam aprendizado não-supervisionado, o qual é aplicado em bases de dados não-classificados, em que o algoritmo extrai as características dos dados fornecidos e os agrupa em classes. Geralmente, o aprendizado não-supervisionado é aplicado em tarefas de agrupamento, que consistem em agrupar os dados de bancos de dados volumosos, com diferentes tipos de dados em classes ou grupos de objetos que são similares dentro de um mesmo grupo e dissimilares em diferentes grupos desses bancos de dados, de acordo com alguma medida de similaridade. Os agrupamentos são usados como ponto de partida para futuras investigações. Este trabalho explora, mediante a realização de um estudo de caso, o uso de agrupamento como tarefa de mineração de dados que realiza aprendizado nãosupervisionado, para avaliar a adequação desta tecnologia em uma base de dados real da área de saúde. Agrupamento é um tema ativo em pesquisas da área pelo seu potencial de aplicação em problemas práticos. O cenário da aplicação é o Sistema de Informações Hospitalares do SUS, sob a gestão da Secretaria Estadual de Saúde do Rio Grande do Sul. Mensalmente, o pagamento de um certo número de internações é bloqueado, uma vez que a cobrança de internações hospitalares é submetida a normas do SUS e a critérios técnicos de bloqueio estabelecidos pela Auditoria Médica da SES para verificar a ocorrência de algum tipo de impropriedade na cobrança dos procedimentos realizados nessas internações hospitalares. A análise de agrupamento foi utilizada para identificar perfis de comportamentos ou tendências nas internações hospitalares e avaliar desvios ou outliers em relação a essas tendências e, com isso, descobrir padrões interessantes que auxiliassem na otimização do trabalho dos auditores médicos da SES. Buscou-se ainda compreender as diferentes configurações de parâmetros oferecidos pela ferramenta escolhida para a mineração de dados, o IBM Intelligent Miner, e o mapeamento de uma metodologia de mineração de dados, o CRISP-DM, para o contexto específico deste estudo de caso. Os resultados deste estudo demonstram possibilidades de criação e melhora dos critérios técnicos de bloqueio das internações hospitalares que permitem a otimização do trabalho de auditores médicos da SES. Houve ainda ganhos na compreensão da tecnologia de mineração de dados com a utilização de agrupamento no que se refere ao uso de uma ferramenta e de uma metodologia de mineração de dados, em que erros e acertos evidenciam os cuidados que devem ser tomados em aplicações dessa tecnologia, além de contribuírem para o seu aperfeiçoamento.

O Uso de ícones na visualização de informações

A visualização de informações congrega um conjunto de técnicas que têm por objetivo facilitar o entendimento de informações a partir de representações visuais. Nesta área, parte-se do pressuposto de que uma representação visual de dados ou informações proporciona uma forma mais simples e intuitiva de entendê-los e, com isso, inferir mais rapidamente e com maior precisão o seu significado. Normalmente, a tarefa de análise de dados é realizada com o auxílio de ferramentas de acordo com a natureza dos dados e do estudo sendo realizado. As técnicas de visualização de dados e informações não substituem ferramentas de análise específicas. Elas podem ser usadas como primeira aproximação do processo de análise, quando sintetizam de forma visual uma grande massa de dados, permitindo escolher partes do volume de dados para análise mais detalhada, ou como forma de apresentação de dados já reduzidos. Quando o subconjunto dos dados de interesse está disponível, a utilização de uma ferramenta de visualização proporciona maior agilidade nas análises e padrões na massa de dados podem ser descobertos visualmente. Uma das classes de técnicas de visualização utilizada nesta área é a icônica. Um ícone (ou glifo) é um objeto com geometria e aparência paramétricas, as quais podem ser arbitrariamente vinculadas a dados. A função de um ícone é agir como uma representação simbólica, que mostra as características essenciais de um domínio de dados ao qual o ícone se refere. Assim é possível obter uma visualização dos dados de uma forma mais clara e compacta. Em geral, ícones são utilizados para representar dados multidimensionais, ou seja, múltiplos atributos associados a uma posição num espaço qualquer, ou a entidades em estudo. O presente trabalho analisa o uso de ícones na visualização de informações. São discutidos os conceitos fundamentais de visualização de informações e sua relação com a área de mineração de dados. O uso de ícones em diversos trabalhos apontados na literatura é apresentado, sendo abordada a questão de geração automática de ícones, mais flexível do que os conjuntos fixos providos pelos sistemas de visualização estudados. Uma proposta para gerar ícones de forma automática baseada numa especificação paramétrica dos ícones é utilizada em um conjunto de dados característicos de espécimes animais estudados por biólogos do Departamento de Genética da UFRGS.

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.

Pré-processamento no processo de descoberta de conhecimento em banco de dados

A Descoberta de Conhecimento em Banco de Dados (DCBD) é uma nova área de pesquisa que envolve o processo de extração de conhecimento útil implícito em grandes bases de dados. Existem várias metodologias para a realização de um processo de DCBD cuja essência consiste basicamente nas fases de entendimento do domínio do problema, pré-processamento, mineração de dados e pós-processamento. Na literatura sobre o assunto existem muitos trabalhos a respeito de mineração de dados, porém pouco se encontra sobre o processo de pré-processamento. Assim, o objetivo deste trabalho consiste no estudo do pré-processamento, já que é a fase que consome a maior parte do tempo e esforço de todo o processo de DCBD pois envolve operações de entendimento, seleção, limpeza e transformação de dados. Muitas vezes, essas operações precisam ser repetidas de modo a aprimorar a qualidade dos dados e, conseqüentemente, melhorar também a acurácia e eficiência do processo de mineração. A estrutura do trabalho abrange cinco capítulos. Inicialmente, apresenta-se a introdução e motivação para trabalho, juntamente com os objetivos e a metodologia utilizada. No segundo capítulo são abordadas metodologias para o processo de DCBD destacando-se CRISP-DM e a proposta por Fayyad, Piatetsky-Shapiro e Smyth. No terceiro capítulo são apresentadas as sub-fases da fase de pré-processamento contemplando-se entendimento, seleção, limpeza e transformação de dados, bem como os principais métodos e técnicas relacionados às mesmas. Já no quarto capítulo são descritos os experimentos realizados sobre uma base de dados real. Finalmente, no quinto capítulo são apresentadas as considerações finais sobre pré-processamento no processo de DCBD, apontando as dificuldades encontradas na prática, contribuições do presente trabalho e pretensões da continuidade do mesmo. Considera-se como principais contribuições deste trabalho a apresentação de métodos e técnicas de pré-processamento existentes, a comprovação da importância da interatividade com o especialista do domínio ao longo de todo o processo de DCBD, mas principalmente nas tomadas de decisões da fase de pré-processamento, bem como as sugestões de como realizar um pré-processamento sobre uma base de dados real.

Um estudo sobre detecção de desvios: aplicação em bancos de dados da Secretaria da Saúde do Rio Grande do Sul

A mineração de dados é o núcleo do processo de descoberta de conhecimento em base de dados. Durante a mineração podem ser aplicadas diversas técnicas para a extração de conhecimento. Cada técnica disponível visa à realização de um objetivo e é executada de uma forma em particular. O foco desta dissertação é uma destas técnicas conhecida como detecção de desvios. A detecção de desvios é baseada no reconhecimento do padrão existente nos dados avaliados e a capacidade de identificar valores que não suportem o padrão identificado. Este trabalho propõe uma sistemática de avaliação dos dados, com o objetivo de identificar os registros que destoam do padrão encontrado. Para este estudo são aplicadas algumas técnicas de avaliação estatística. Inicialmente é apresentada uma revisão bibliográfica sobre descoberta de conhecimento em base de dados (DCBD) e mineração de dados (MD). Na seqüência, são apresentados os principais conceitos que auxiliam na definição do que é um desvio, quais as técnicas utilizadas para a detecção e a forma de avaliação do mesmo. Dando continuidade ao trabalho, a sistemática CRISP_DM é descrita por ser aplicada aos estudos de casos realizados. A seguir, são descritos os estudos de casos realizados que utilizaram as bases da Secretaria da Saúde do Rio Grande do Sul (SES). Finalmente, são apresentados as conclusões do estudo e possíveis trabalhos futuros.

Aprendizado relacional por um modelo neural

As técnicas que formam o campo da Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados (DCBD) surgiram devido à necessidade de se tratar grandes volumes de dados. O processo completo de DCBD envolve um elevado grau de subjetividade e de trabalho não totalmente automatizado. Podemos dizer que a fase mais automatizada é a de Mineração de Dados (MD). Uma importante técnica para extração de conhecimentosa partir de dados é a Programação Lógica Indutiva (PLI), que se aplica a tarefas de classificação, induzindo conhecimento na forma da lógica de primeira ordem. A PLI tem demonstrado as vantagens de seu aparato de aprendizado em relação a outras abordagens, como por exemplo, aquelas baseadas em aprendizado proposicional Os seus algorítmos de aprendizado apresentam alta expressividade, porém sofrem com a grande complexidade de seus processos, principalmente o teste de corbertura das variáveis. Por outro lado, as Redes Neurais Artificiais (RNs) introduzem um ótimo desempenho devido à sua natureza paralela. às RNs é que geralmente são "caixas pretas", o que torna difícil a obtenção de um interpretação razoável da estrutura geral da rede na forma de construções lógicas de fácil compreensão Várias abordagens híbridas simbólico-conexionistas (por exemplo, o MNC MAC 890 , KBANN SHA 94 , TOW 94 e o sistema INSS OSO 98 têm sido apresentadas para lidar com este problema, permitindo o aprendizado de conhecimento simbólico através d euma RN. Entretanto, estas abordagens ainda lidam com representações atributo-valor. Neste trabalho é apresentado um modelo que combina a expressividade obtida pela PLI com o desempenho de uma rede neural: A FOLONET (First Order Neural Network).

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 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.

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.

O Uso de árvores de decisão na descoberta de conhecimento na área da saúde

As árvores de decisão são um meio eficiente para produzir classificadores a partir de bases de dados, sendo largamente utilizadas devido à sua eficiência em relação ao tempo de processamento e por fornecer um meio intuitivo de analisar os resultados obtidos, apresentando uma forma de representação simbólica simples e normalmente compreensível, o que facilita a análise do problema em questão. Este trabalho tem, por finalidade, apresentar um estudo sobre o processo de descoberta de conhecimento em um banco de dados relacionado à área da saúde, contemplando todas as etapas do processo, com destaque à de mineração de dados, dentro da qual são aplicados classificadores baseados em árvores de decisão. Neste estudo, o conhecimento é obtido mediante a construção de árvores de decisão a partir de dados relacionados a um problema real: o controle e a análise das Autorizações de Internações Hospitalares (AIHs) emitidas pelos hospitais da cidade de Pelotas, conveniados ao Sistema Único de Saúde (SUS). Buscou-se encontrar conhecimentos que auxiliassem a Secretaria Municipal da Saúde de Pelotas (SMSP) na análise das AIHs, realizada manualmente, detectando situações que fogem aos padrões permitidos pelo SUS. Finalmente, os conhecimentos obtidos são avaliados e validados, possibilitando verificar a aplicabilidade das árvores no domínio em questão.

Metodologia para tratamento e manipulação de informações de comércio eletrônico

A grande disponibilidade de informações oferece um amplo potencial comercial. Contudo, o enorme volume e diversidade de oportunidades gera um problema: limitações comerciais criadas pela seleção e a manipulação manual dessa informação. O tratamento das grandes bases de dados não estruturadas e/ou semi-estruturadas (BDNE/SE), como as trazidas pela Internet, é uma fonte de conhecimento rica e confiável, permitindo a análise de mercados. O tratamento e a estruturação dessa informação permitirá seu melhor gerenciamento, a realização de consultas e a tomada de decisões, criando diferenciais competitivos de mercado. Pesquisas em Recuperação de Informação (RI), as quais culminaram nesta tese, investem na melhoria da posição competitiva de pequenas e médias empresas, hoje inseridas, pelo comércio eletrônico, em um mercado globalizado, dinâmico e competitivo. O objetivo deste trabalho é o desenvolvimento de uma Metodologia de Extração de Informações para o Tratamento e Manipulação de Informações de Comércio Eletrônico. Chamaremos essa metodologia de EI-MNBC, ou seja, Extração de Informações em Múltiplos Níveis Baseada em Conhecimento. Os usuários da EIMNBC podem rapidamente obter as informações desejadas, frente ao tempo de pesquisa e leitura manual dos dados, ou ao uso de ferramentas automáticas inadequadas. Os problemas de volume, diversidade de formatos de armazenamento, diferentes necessidades de pesquisa das informações, entre outros, serão solucionados. A metodologia EI-MNBC utiliza conhecimentos de RI, combinando tecnologias de Recuperação de Documentos, Extração de Informações e Mineração de Dados em uma abordagem híbrida para o tratamento de BDNE/SE. Propõe-se uma nova forma de integração (múltiplos níveis) e configuração (sistema baseado em conhecimento - SBC) de processos de extração de informações, tratando de forma mais eficaz e eficiente as BDNE/SE usadas em comércio eletrônico. Esse tratamento viabilizará o uso de ferramentas de manipulação de dados estruturados, como Sistemas Gerenciadores de Bancos de Dados, sobre as informações anteriormente desestruturadas. A busca do conhecimento existente em bases de dados textuais não estruturadas demanda a compreensão desses dados. O objetivo é enfatizar os aspectos cognitivos superficiais envolvidos na leitura de um texto, entendendo como as pessoas recuperam as informações e armazenando esse conhecimento em regras que guiarão o processo de extração. A estrutura da metodolo gia EI-MNBC é similar a de um SBC: os módulos de extração (máquinas de inferência) analisam os documentos (eventos) de acordo com o conteúdo das bases de conhecimento, interpretando as regras. O resultado é um arquivo estruturado com as informações extraíd as (conclusões). Usando a EI-MNBC, implementou-se o SE-MNBC (Sistema de Extração de Informações em Múltiplos Níveis Baseado em Conhecimento) que foi aplicado sobre o sistema ETO (Electronic Trading Opportunities). O sistema ETO permite que as empresas negociem através da troca de e-mails e o SE-MNBC extrai as informações relevantes nessas mensagens. A aplicação é estruturada em três fases: análise estrutural dos textos, identificação do assunto (domínio) de cada texto e extração, transformando a informação não estruturada em uma base de dados estruturada.

Mineração e a questão ambiental : estudo do caso da mina de carvão de Candiota-RS

As grandes reservas de carvão existentes no Estado do Rio Grande do Sul e as crescentes necessidades energéticas do país estabelecem o cenário para um incremento no aproveitamento deste bem mineral. A presente pesquisa trata-se de um estudo de caso abordando o processo de recuperação ambiental de áreas mineradas na mina de carvão da Companhia Riograndense de Mineração, em Candiota, RS, através do levantamento da atual situação ambiental e dos impactos causados pelo empreendimento, além de procurar identificar as percepções que a empresa e a comunidade têm do atual desempenho ambiental da mineração. Os resultados visam amostrar tendências comportamentais que podem contribuir para o estabelecimento de políticas e ações no sentido de melhorar o relacionamento entre a mineração e a comunidade onde está inserida. Por fim, são apresentadas recomendações para a empresa, a partir dos dados levantados em campo, bem como sugestões para futuros trabalhos nesta área.

Um metamodelo da linguagem de modelagem real time UML, de suporte à criação de dicionário de dados para ferramentas de modelagem de sistema tempo real, visando a verificação de consistência dos modelos

A computação de tempo real é uma das áreas mais desafiadoras e de maior demanda tecnológica da atualidade. Está diretamente ligada a aplicações que envolvem índices críticos de confiabilidade e segurança. Estas características, inerentes a esta área da computação, vêm contribuindo para o aumento da complexidade dos sistemas tempo real e seu conseqüente desenvolvimento. Isto fez com que mecanismos para facilitar especificação, delimitação e solução de problemas passem a ser itens importantes para tais aplicações. Este trabalho propõe mecanismos para atuarem no desenvolvimento de sistemas de tempo real, com o objetivo de serem empregados como ferramenta de apoio no problema da verificação de presença de inconsistências, que podem vir a ocorrer nos vários modelos gerados partir da notação da linguagem de modelagem gráfica para sistemas de tempo real - UML-RT(Unified Modeling Language for Real Time). Estes mecanismos foram projetados através da construção de um metamodelo dos conceitos presentes nos diagramas de classe, de objetos, de seqüência, de colaboração e de estados. Para construir o metamodelo, utiliza-se a notação do diagrama de classes da UML (Unified Modeling Language). Contudo, por intermédio das representações gráficas do diagrama de classes não é possível descrever toda a semântica presente em tais diagramas. Assim, regras descritas em linguagem de modelagem OCL (Object Constraint Language) são utilizadas como um formalismo adicional ao metamodelo. Com estas descrições em OCL será possível a diminuição das possíveis ambigüidades e inconsistências, além de complementar as limitações impostas pelo caráter gráfico da UML. O metamodelo projetado é mapeado para um modelo Entidade&Relacionamento. A partir deste modelo, são gerados os scripts DDL (Data Definition Language) que serão usados na criação do dicionário de dados, no banco de dados Oracle. As descrições semânticas escritas através de regras em OCL são mapeadas para triggers, que disparam no momento em que o dicionário de dados é manipulado. O MET Editor do SiMOO-RT é a ferramenta diagramática que faz o povoamento dos dados no dicionário de dados. SiMOO-RT é uma ferramenta orientada a objetos para a modelagem, simulação e geração automática de código para sistemas de tempo real.