MINERAÇÃO DE DADOS NA BASE DE DADOS ABERTA DA CÂMARA LEGISLATIVA FEDERAL BRASILEIRA: ÊNFASE NA ANÁLISE DOS DADOS DA LEGISLATURA 54 (2011-2013)

Vanessa Lourenço Mattede Formigoni; Icaro Henrique Honorato; Silvia das Dores Rissino

Autores/as

Vanessa Lourenço Mattede Formigoni Universidade Federal do Espirito Santo Autor/a
Icaro Henrique Honorato Universidade Federal do Espirito Santo Autor/a
Silvia das Dores Rissino Universidade Federal do Espirito Santo Autor/a

Resumen

A descoberta de conhecimentos em bases de dados tem por objetivo encontrar padrões e relações ocultas em grandes volumes de dados através das suas etapas operacionais. O objetivo deste trabalho é aplicar as técnicas de mineração de dados na base de dados aberta da câmara legislativa federal brasileira e encontrar padrões nos gastos gerados pelos partidos políticos na legislatura 54 (2011-2013) usando ferramenta WEKA. Na mineração de dados utiliza-se dois algoritmos: c4.5 (algoritmo supervisionado) e o apriori (algoritmo não supervisionado). É possível inferir que o algoritmo não supervisionado apriori apresenta os melhores resultados para o problema proposto em relação ao algoritmo supervisionado c4.5.

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Biografía del autor/a

Vanessa Lourenço Mattede Formigoni, Universidade Federal do Espirito Santo

Aluna de egenharia de computação

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