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metadata.dc.type: Trabalho de Conclusão de Curso - Graduação
Title: Descoberta de padrões no período reprodutivo de macacos da espécie Saimiri Collinsi através da mineração de dados
metadata.dc.creator: SANTOS, Sandio Maciel dos
metadata.dc.contributor.advisor1: ARAÚJO, Fabíola Pantoja Oliveira
Issue Date: 16-Oct-2017
Citation: SANTOS, Sandio Maciel dos. Descoberta de padrões no período reprodutivo de macacos da espécie Saimiri Collinsi através da mineração de dados. 2017. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Sistemas de Informação) – Faculdade de Computação, Campus Universitário de Castanhal, Universidade Federal do Pará, Castanhal, 2017. Disponível em: https://bdm.ufpa.br:8443/jspui/handle/prefix/3791. Acesso em:.
metadata.dc.description.resumo: Ainda hoje algumas das análises em bases de dados têm sido realizadas de forma manual ou quase sem uso de tecnologias especializadas, como é o caso dos pesquisadores de Medicina Veterinária da Universidade Federal do Pará – campus Castanhal, que realizam suas análises através de cálculos estatísticos por meio de planilhas, demando bastante tempo em suas análises até que as informações úteis sejam de fato detectadas. Assim o presente trabalho descreve aplicação do processo de descoberta de conhecimento em base de dados sob o conjunto de dados dos pesquisadores de Medicina Veterinária para resolver um problema real relacionado à detecção de padrões através dos características físicas e morfológicas dos macacos da espécie Saimiri Collinsi que vivem em cativeiro. Com ênfase na etapa de mineração de dados visando solucionar as seguintes premissas: determinar quais características físicas (dobras cutâneas do braço e tórax, peso e o volume testicular) têm maior influência na estação reprodutiva dos animais. Após é feita uma nova análise sob os parâmetros de qualidade seminal com o objetivo de identificar qual o melhor período para a coleta do sêmen dos macacos. Todo esse processo foi realizado através das regras de associação por meio dos algoritmos Apriori e o FP-Growth, para uma melhor performance dos resultados obtidos através de uma comparação algorítmica. Vale ressaltar, que houver a necessidade de gerar dados sintéticos (DS) devido à pouca quantidade de dados disponíveis para realizar o treinamento dos algoritmos. Sendo assim cada resultado obtido nessa pesquisa foi analisado e avaliado juntamente aos especialistas da área, para que não houvessem dúvidas, nem interpretações equivocadas garantindo, assim, a integridade dos resultados.
Abstract: Even today, some of the basic analyzes have been performed manually or almost without using specialized technologies, such as the Veterinary Medicine researchers of the Federal University of Pará - Campus Castanhal, who carry out their analyzes through statistical calculations using spreadsheets, taking enough time to analyze them until useful information is actually detected. Thus, the present work describes application knowledge discovery in Database’s process under dataset of researchers of Veterinary Medicine to solve a real problem related to the detection of patterns through the physical and morphological characteristics of monkeys of the species Saimiri Collinsi living in captivity. With emphasis on the data mining stage, the following assumptions are determined: determine which physical characteristics (arm and chest skinfolds, weight and testicular volume) have a greater influence on the reproductive season of animals. After, a new analysis under the parameters of seminal quality is made as the objective is to identify the best period for the collection of semen of the monkeys. All this process was performed through the association rules through the Apriori and the FP-Growth algorithms, for a better performance of the results obtained through an algorithmic comparison. It is worth mentioning that there is a need to generate synthetic data (DS) due to the small amount of data available to perform the algorithm training. Thus, each result obtained in this research was analyzed and evaluated together with the experts of the area, so that there were no doubts or misinterpretations thus ensuring their integrity.
metadata.dc.subject.cnpq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
Keywords: Mineração de dados
Base de dados
Veterinária
Macaco
Data mining
Databases
Veterinary Medicine
Monkeys
metadata.dc.rights: Acesso Aberto
metadata.dc.source.uri: Disponível via internet no e-mail: bibufpacastanhal@gmail.com
Appears in Collections:Faculdade de Sistemas de Informação - CCAST

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