Uma Abordagem para Geração e Visualização de Regras de Associação de Acesso a Conteúdos de Portal de Notícias

Título: Uma Abordagem para Geração e Visualização de Regras de Associação de Acesso a Conteúdos de Portal de Notícias

Autores: Tayna Arruda Câmara da Silva, Prof. Dr. Luiz Affonso Guedes

Resumo: This paper aims to develop and visually association rules through a data mining project approach, using a data set of history navigation contents of an online news portal of a Brazilian magazine. The rules found allow us to understand users and subscribers access trends sequences through frequent items by applying the Apriori algorithm. To achieve this objective, the concepts of exploratory data analysis – EDA, scientific data visualization, knowledge discovery in databses – KDD and association rules were used. The result is a dataset and and visualization using parallel bar diagrams for the association rules found which bring together the main features of publications to frequently read together in sequence

Palavras-chave: Data Mining, Association Rules, Apriori, Visual data mining, history content navigation

Páginas: 8

Código DOI: 10.21528/CBIC2023-039

Artigo em pdf: CBIC_2023_paper039.pdf

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