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dc.date.accessioned 2012-10-30T14:34:17Z
dc.date.available 2012-10-30T14:34:17Z
dc.date.issued 2001-10
dc.identifier.uri http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/23242
dc.description.abstract Atualmente há uma enorme necesidade de adaptação das empresas ao mercado globalizado. A personalização de servidores Web contribui de maneira decisiva para manutenção de clientes neste mercado. Este artigo apresenta um estudo comparativo dos algoritmos Apriori, AprioriTid, AprioriHybrid e Dense Miner que utilizam de diferentes técnicas para descobrirem regras de associação dentro dos Banco de Dados (arquivo de Log) identificando suas vantagens e desvantagens para após ser identificado o melhor e ser aplicado e implementado em uma ferramenta de Web Mining. pt
dc.language pt es
dc.subject KDD pt
dc.subject Data mining es
dc.subject base de datos es
dc.subject Algorithms es
dc.subject Web Mining pt
dc.subject Algoritmos pt
dc.subject SOFTWARE ENGINEERING es
dc.subject Banco de Dados pt
dc.title Um estudo de algoritmos para aplicação em uma ferramenta de web mining pt
dc.type Objeto de conferencia es
sedici.creator.person Peres, Ricardo Rejes es
sedici.creator.person Vernieri, Pascoal Pinto es
sedici.description.note Eje: Ingeniería de software es
sedici.subject.materias Ciencias Informáticas es
sedici.description.fulltext false es
mods.originInfo.place Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI) es
sedici.subtype Objeto de conferencia es
sedici.rights.license Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5)
sedici.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
sedici.date.exposure 2001-10
sedici.relation.event VII Congreso Argentino de Ciencias de la Computación es
sedici.description.peerReview peer-review es


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Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5) Except where otherwise noted, this item's license is described as Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5)