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Campo DCValorIdioma
dc.creatorPedrosa, Klebber de Araújo-
dc.date.accessioned2015-05-14T12:36:56Z-
dc.date.accessioned2018-07-21T00:15:24Z-
dc.date.available2010-09-22-
dc.date.available2018-07-21T00:15:24Z-
dc.date.issued2010-08-10-
dc.identifier.citationPEDROSA, Klebber de Araújo. GeoMiningVisualQL: uma linguagem de consulta visual para mineração de dados geográficos. 2010. 155 f. Dissertação (Mestrado em Informática) - Universidade Federal da Paraí­ba, João Pessoa, 2010.por
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/tede/6146-
dc.description.abstractSeveral areas of knowledge domain, such as remote sensing systems, transportation, telecommunication, digital mapping, among others, make use of large amounts of geographic data. Typically, these data are stored in Management Systems Geographic Database (SGBDGeo), through which can be often manipulated by Geographic Information Systems (GIS). However, these systems are not able to extract new information, previously unknown to users, which may be embedded within the database field analysed and that, somehow, represent new and userful knowledge, for example, for decision making. In this case, it is necessary to make use of specific techniques of Knowledge Discovery in Databases (KDD). Moreover, spatial data present inherently visual characteristics that, often, can be associated with geometric and pictographic visual representations. In this context, there are few visual query languages for spatial data. However, few of this treat mining methods among the spatial data. Thus, this paper proposes the construction of an environment for data mining tasks performed under certain geographical areas, beyond the formal specification of a visual query language to be used in this environment. These queries are formulated through pictorial representations of geographic features, operators, and spatial relationships between these data. To this end, we use metaphorical abstractions on the metadata of the geographical environment, and the approach defined as "flowing stream" in which the user focuses attention on certain stages of the mining process, facilitating the construction of these consultations a number of them. Thus, the proposed environment aims to simplify the tasks of consultations on mining spatial data, making them more user friendly, providing more efficiency and speed when compared to textual queries scripts.eng
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2015-05-14T12:36:56Z (GMT). No. of bitstreams: 1 parte1.pdf: 1854774 bytes, checksum: 9564eb94b101d580f9879bf9c9422f98 (MD5) Previous issue date: 2010-08-10eng
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2018-07-21T00:15:24Z (GMT). No. of bitstreams: 2 parte1.pdf: 1854774 bytes, checksum: 9564eb94b101d580f9879bf9c9422f98 (MD5) parte1.pdf.jpg: 2143 bytes, checksum: c7e15b1bb0b0b2c0365a9e119a364e3d (MD5) Previous issue date: 2010-08-10en
dc.description.sponsorshipCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior-
dc.formatapplication/pdfpor
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Federal da Paraí­bapor
dc.rightsAcesso abertopor
dc.subjectBancos de Dados Geográficospor
dc.subjectDescoberta de Conhecimentopor
dc.subjectLinguagem de Consulta Visualpor
dc.subjectGeographic Databaseseng
dc.subjectKnowledge Discoveryeng
dc.subjectVisual Query Languageeng
dc.titleGeoMiningVisualQL: uma linguagem de consulta visual para mineração de dados geográficospor
dc.typeDissertaçãopor
dc.contributor.advisor1Soares, Valéria Gonçalves-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/0187018118567986por
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/1375411228653684por
dc.description.resumoDiversas áreas de domínio de conhecimento, tais como os sistemas de sensoriamente remoto, transportes, telecomunicações, cartografia digital, entre outras, fazem uso de uma grande quantidade de dados geográficos. Normalmente, esses dados são armazenados em Sistemas Gerenciadores de Banco de Dados Geográficos (SGBDGeo), através dos quais, muitas vezes, podem ser manipulados por Sistemas de Informações Geográficas (SIG). Entretanto, esses sistemas não são capazes de extrair novas informações, previamente desconhecidas pelos usuários, as quais podem estar embutidas dentro da base de dados do domínio analisado e que, de certo modo, representam algum conhecimento novo e de grande utilidade, por exemplo, para tomadas de decisões. Neste caso, é necessário fazer uso de técnicas específicas de Descoberta de Conhecimento em Banco de Dados (DCBD ou KDD, Knowledge Discovery in Database). Além disso, os dados geográficos apresentam características inerentemente visuais que, muitas vezes, podem ser associados a representações visuais geométricas ou pictográficas. Nesse contexto, existem algumas linguagens de consultas visuais para dados geográficos. Todavia, poucas delas tratam métodos de mineração espacial entre os dados. Desta forma, este trabalho propõe a construção de um ambiente para as tarefas de mineração de dados realizada sob certos domínios geográficos, além da especificação formal de uma linguagem de consulta visual a ser usada neste ambiente. Estas consultas são formuladas através de representações pictóricas de feições geográficas, operadores e relacionamentos espaciais existentes entre estes dados. Para tal, utilizam-se abstrações metafóricas sobre os metadados do ambiente geográfico, além da abordagem definida como fluxo corrente na qual o usuário foca a sua atenção em determinadas etapas do processo de mineração, facilitando a construção destas consultas por parte dos mesmos. Desta forma, o ambiente proposto tem como objetivo simplificar as consultas sobre tarefas de mineração de dados geográficos, tornando-as mais amigáveis aos usuários, concedendo mais eficiência e rapidez quando se comparado aos scripts textuais de consultas.por
dc.publisher.countryBRpor
dc.publisher.departmentInformáticapor
dc.publisher.programPrograma de Pós Graduação em Informáticapor
dc.publisher.initialsUFPBpor
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOpor
dc.thumbnail.urlhttp://tede.biblioteca.ufpb.br:8080/retrieve/14888/parte1.pdf.jpg*
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