Uso de Clusterizacao em Dados Espaciais para Extracao de Conhecimentos

摘要

Infraestruturas de Dados Espaciais (IDE) sao repositorios de grandes volumes de dados, documentados por meio de metadados padronizados. A Mineracao de Dados ("data mining") esta entre as principais tecnicas utilizadas para se extrair conhecimento de grandes quantidades de dados, devido a sua versatilidade e capacidade para lidar com conjuntos de dados de elevada dimensao. O objetivo deste artigo consiste em utilizar tecnicas de agrupamento e mineracao de dados para extrair relacionamentos e conhecimento a partir de metadados em IDEs. Com este objetivo, tecnicas de descoberta de conhecimento, agrupamento, mineracao em texto e algoritmos de mineracao de dados foram utilizados. A fim de demonstrar a eficacia do metodo proposto, um estudo de caso foi implementado para avaliar o comportamento de tecnicas de mineracao de dados neste tipo de base de dados. Os resultados apresentaram que o processo de mineracao de dados e as tecnicas de agrupamento nortearam o metodo da classificacao proposto para extrair relacionamentos e conhecimento a partir de um grupo de metadados extraido de dentro da base de dados.