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A tool for interactive subgroup discovery using distribution rules

Título
A tool for interactive subgroup discovery using distribution rules
Tipo
Capítulo ou Parte de Livro
Ano
2007
Autores
Joel P Lucas
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Alipio M Jorge
(Autor)
FEP
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Fernando Pereira
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Ana M PernaS
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Amauri A Machado
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Classificação Científica
FOS: Ciências exactas e naturais > Ciências da computação e da informação
Outras Informações
ID Authenticus: P-004-EFH
Abstract (EN): We describe an approach and a tool for the discovery of subgroups within the framework of distribution rule mining. Distribution rules are a kind of association rules particularly suited for the exploratory study of numerical variables of interest. Being an exploratory technique, the result of a distribution mining process is typically a very large number of patterns. Exploring such results is thus a complex task and limits the use of the technique. To overcome this shortcoming we developed a tool, written in Java, which supports subgroup discovery in a post-processing step. The tool engages the analyst in an interactive process of subgroup discovery by means of a graphical interface with well defined statistical grounds, where domain knowledge can be used during the identification of such subgroups amid the population. We show a case study to analyze the results of students in a large scale university admission examination.
Idioma: Inglês
Tipo (Avaliação Docente): Científica
Notas: Part of the Lecture Notes in Computer Science book series (LNCS, volume 4874) Print ISBN: 978-3-540-77000-8
Nº de páginas: 11
Documentos
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