COMPARATIVO ENTRE A TÉCNICA DE PADRÕES SEQUENCIAIS E CLUSTERIZAÇÃO PARA MINERAÇÃO DE CONTEÚDO APLICADA NA DETECÇÃO DE CONTEXTO EM AMBIENTE EDUCACIONAL

Autores

  • Patricia Mariotto Mozzaquatro Chicon UNICRUZ
  • Thiago Zanon Nunes UNICRUZ

DOI:

https://doi.org/10.22456/1679-1916.57645

Palavras-chave:

Mineração de dados Web. Algoritmo GSP. Algoritmo Microsoft Clustering.

Resumo

Sistemas educacionais a distancia têm sido utilizados amplamente nos dias de hoje. A modalidade EAD a qual utiliza interface Web possui diversos recursos e ferramentas que são utilizados no processo de aprendizagem sendo considerada uma ótima alternativa ao usual método de ensino presencial. Entretanto, devido a infinidade de informações disponível na internet, muitas vezes torna-se uma árdua tarefa encontrar a mesma de forma precisa e confiável. Para tal problema destacam-se as técnicas de mineração de dados, mais especificamente a mineração web que se define como o desenvolvimento de técnicas e ferramentas para obtenção de conteúdo relevante útil na internet. No presente trabalho foram estudadas as técnicas de classificação e clusterização onde implementou-se os algoritmos de mineração de conteúdo Generalized Sequential Pattern algorithm (GSP) e Microsoft Clustering a fim de agrupar perfis semelhantes buscando similaridades entre eles, para assim, recomendar materiais educacionais.

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Publicado

2015-07-28

Como Citar

MARIOTTO MOZZAQUATRO CHICON, P.; ZANON NUNES, T. COMPARATIVO ENTRE A TÉCNICA DE PADRÕES SEQUENCIAIS E CLUSTERIZAÇÃO PARA MINERAÇÃO DE CONTEÚDO APLICADA NA DETECÇÃO DE CONTEXTO EM AMBIENTE EDUCACIONAL. RENOTE, Porto Alegre, v. 13, n. 1, 2015. DOI: 10.22456/1679-1916.57645. Disponível em: https://www.seer.ufrgs.br/index.php/renote/article/view/57645. Acesso em: 29 jan. 2023.

Edição

Seção

Mineração de dados