Pós-processamento de regras de Associação e CRISP-DM na descoberta de conhecimento em dados de ocorrências policiais
Neste trabalho foi minerada a base de dados de ocorrências policiais das Delegacias de Polícia Civil da Região Metropolitana de Fortaleza (RMF). Nesta mineração foi utilizada a técnica de Regras de Associação e a metodologia de Mineração de Dados CRISP-DM. O objetivo foi encontrar regras interessant...
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| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2009 |
| País: | Brasil |
| Institución: | Universidade Estadual do Ceará |
| Repositorio: | Repositório Institucional da UECE |
| Idioma: | portugués |
| OAI Identifier: | oai:uece.br:58128 |
| Acceso en línea: | https://siduece.uece.br/siduece/trabalhoAcademicoPublico.jsf?id=58128 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Computação Aplicada Crisp-Dm Mineracao de Daods |
| Sumario: | Neste trabalho foi minerada a base de dados de ocorrências policiais das Delegacias de Polícia Civil da Região Metropolitana de Fortaleza (RMF). Nesta mineração foi utilizada a técnica de Regras de Associação e a metodologia de Mineração de Dados CRISP-DM. O objetivo foi encontrar regras interessantes utilizando métricas objetivas, e, a partir destas regras, encontrar o padrão do crime que ocorre na RMF. Foi desenvolvida uma ferramenta de Pós-processamento de Regras de Associação para selecionar as regras interessantes de acordo com as métricas SUPORTE, CONFIANÇA, LIFT, RI e CONVICÇÃO. Os resultados obtidos confirmam que é possível a utilização dos dados de ocorrências policiais na geração de regras que levem a descoberta do padrão do comportamento para o crime na RMF. Palavras-chaves: Mineração de dados, Regras de Associação, CRISP-DM, Dados de ocorrências policiais. |
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