Selecao de Atributos No Processo de Kdd

Dois temas de grande importancia para a computacao estao sendo utilizados conjuntamente de uma forma cada vez mais aparente: a Descoberta de Conhecimento em Bancos de Dados (Knowledge Discovery in Databases - KDD) e as Ontologias. A Descoberta de Conhecimento em Banco de Dados pode ser beneficiada com Ontologias que apresentam a capacidade para armazenar o "conhecimento," segundo um modelo de alta expressividade semantica, sobre determinados dominios. As ontologias permitem que o conhecimento seja recuperado atraves de inferencias nas classes, descricoes, propriedades e restricoes. Nas fases existentes no processo de descoberta do conhecimento, a Selecao de Atributos permite que o espaco de analise para os algoritmos de Mineracao de Dados possa ser melhorado com atributos mais relevantes para o problema analisado. Porem, algumas vezes esses metodos de selecao nao eliminam de forma satisfatoria os atributos irrelevantes, pois nao permitem uma analise previa sobre o dominio tratado. Este trabalho propoe um sistema que utiliza uma abordagem semantica com ontologias para selecao de atributos no dominio medico."