Um Arcabouço para Desenvolvimento de Algoritmos da Análise Formal de Conceitos

Sérgio Mariano Dias; Newton José Vieria

doi:10.22456/2175-2745.15126

Authors

Sérgio Mariano Dias UFMG/SERPRO
Newton José Vieria UFMG

DOI:

https://doi.org/10.22456/2175-2745.15126

Abstract

Este trabalho apresenta um arcabouço para o desenvolvimento de algoritmos da análise formal de conceitos (AFC). Seu principal componente é um gerador de contextos formais sintéticos cujos parâmetros podem ser ajustados de forma a permitir testar os algoritmos em situações de interesse. Presentes também no arcabouço estão alguns algoritmos básicos da AFC e alguns contextos formais obtidos a partir de bases de dados reais, desde um relativamente pequeno a um muito grande, este último normalmente impraticável em sua forma original. Para exemplificar a avaliação do desempenho de algoritmos via o arcabouço, seus algoritmos básicos são avaliados por meio de dados sintéticos e reais. Originalmente desenvolvido para servir como instrumento de auxílio ao aprendizado dos principais algoritmos da AFC, nada impede que o mesmo possa ser usado para avaliação de novos algoritmos. Para isto é de especial importância o fato de que os parâmetros na geração de dados são ajustáveis de forma a cobrir situações de interesse.

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Author Biographies

Sérgio Mariano Dias, UFMG/SERPRO

Atualmente é servidor público no serviço federal de processamento de dados (SERPRO) atuando como provedor de soluções para o processo de ETL (extract, transform and load) do DW (data warehouse) do sistema público de escrituração digital (SPED). Também desenvolve pesquisas na área de análise formal de conceitos com aplicações em mineração de dados e representação do conhecimento com pesquisadores da Universidade Federal de Minas Gerais e da Pontifícia Universidade Católica de Minas Gerais. É mestre em ciência da computação pela Universidade Federal de Minas Gerais (2008-2010) e bacharel em ciência da computação pela Pontifícia Universidade Católica de Minas (2003-2007). Possui experiência na área de ciência da computação, atuando principalmente nos seguintes temas: análise de sistemas, análise formal de conceitos, reticulados conceituais, redes neurais artificiais, aprendizado baseado em aprendizado de máquina e mineração de dados.