dc.contributor.advisor | Charao, Andrea Schwertner | |
dc.creator | Pinto, Vinícius Garcia | |
dc.date.accessioned | 2022-07-18T14:12:47Z | |
dc.date.available | 2022-07-18T14:12:47Z | |
dc.date.issued | 2010-12-07 | |
dc.date.submitted | 2010 | |
dc.identifier.uri | http://repositorio.ufsm.br/handle/1/25376 | |
dc.description | Trabalho de conclusão de curso (graduação) - Universidade Federal de Santa
Maria, Centro de Tecnologia, Curso de Ciência da Computação, RS, 2010. | por |
dc.description.abstract | Technological development have allowed the generation and recording of data volumes
increasing. Data mining consists in apply algorithms over large data bases to extract
them useful knowledge. The database size and the complexity of the techniques involved
makes necessary use of distributed solutions in the data mining process. WEKA (Waikato
Environment for Knowledge Analysis) is a centralized data mining environment that has
been used as a basis to parallel and distributed data mining tools. The purpose of this work
is explore, through a case study, Grid WEKA, a tool based on WEKA. In this context are
identified included techniques, the available of parallelism and distribution and analyzed
and discussed the performance using different data mining techniques in different aspects
of the distributed environment. | eng |
dc.language | por | por |
dc.rights | Acesso Aberto | por |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | * |
dc.subject | Mineração de dados | por |
dc.subject | Mineração de dados distribuída | por |
dc.subject | Mineração de dados paralela | por |
dc.subject | Weka | eng |
dc.title | Mineração de dados paralela e distribuída baseada no ambiente Weka | por |
dc.type | Trabalho de Conclusão de Curso de Graduação | por |
dc.degree.local | Santa Maria, RS, Brasil. | por |
dc.description.resumo | O desenvolvimento tecnológico tem permitido a geração e o registro de volumes de
dados cada vez maiores. A Mineração de Dados, de uma maneira geral, consiste na aplicação
de algoritmos sobre grandes bases de dados com a finalidade de extrair conhecimento
útil não trivial dessas. Devido ao tamanho das bases de dados atuais e a complexidade
das técnicas envolvidas, torna-se vantajoso o uso de soluções distribuídas para o processo
de mineração de dados. O WEKA (Waikato Environment for Knowledge Analysis) é um
ambiente de mineração de dados centralizado que tem sido usado como base para ferramentas
de mineração de dados paralelas e distribuídas. O presente trabalho tem por
objetivo explorar, através de um estudo de caso, a ferramenta de processamento paralelo
e distribuído Grid WEKA. Nesse contexto, são identificadas as técnicas implementadas,
a disponibilidade de paralelismo e distribuição e é feita a análise e discussão do desempenho
da ferramenta utilizando diferentes técnicas de mineração de dados em diferentes
configurações do ambiente distribuído. | por |
dc.publisher.country | Brasil | por |
dc.publisher.initials | UFSM | por |
dc.subject.cnpq | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO | por |
dc.publisher.unidade | Centro de Tecnologia | por |