Abstract (EN):
O processo de Extracção de Conhecimento em Bases de Dados
(Knowledge Discovery in Databases - KDD) envolve a análise de
extensas bases de dados e recurso a complexos algoritmos de análise de
dados (Data Mining). Este processo requer, geralmente, recursos computacionais
dedicados e de elevado custo o que reduz signicativamente
o número de utilizadores capazes de efectuar tais análises. Neste artigo
apresentamos uma arquitectura baseada em computadores pessoais distribu
ídos numa rede de computadores de uma organização e que permite
a realização de tarefas de KDD sem recursos computacionais dedicados
e sem perturbar o funcionamento da organização. A arquitectura é denominada
Harvard - HARVesting Architecture of idle machines foR
Data mining. O Harvard utiliza uma linguagem de especicação e controlo
de tarefas baseada em XML. A linguagem XML no caso do Harvard
é imprescindível para a interoperabilidade entre os diferentes componentes
do ambiente descrevendo claramente todos os aspectos da tarefa de
KDD a ser executada de forma distribuída. Os resultados alcançados por
diferentes nós do sistema são transcritos em XML, de modo a facilitar
a apresentação ao utilizador do ambiente Harvard e ainda permitir integra
ção com outros sistemas de extracção de conhecimento.
Language:
Portuguese
Type (Professor's evaluation):
Scientific
Contact:
Rui Camacho
No. of pages:
6
License type: