COMPARATIVO ENTRE A TÉCNICA DE PADRÕES SEQUENCIAIS E CLUSTERIZAÇÃO PARA MINERAÇÃO DE CONTEÚDO APLICADA NA DETECÇÃO DE CONTEXTO EM AMBIENTE EDUCACIONAL

Abstract

Sistemas educacionais a distancia têm sido utilizados amplamente nos dias de hoje. A modalidade EAD a qual utiliza interface Web possui diversos recursos e ferramentas que são utilizados no processo de aprendizagem sendo considerada uma ótima alternativa ao usual método de ensino presencial. Entretanto, devido a infinidade de informações disponível na internet, muitas vezes torna-se uma árdua tarefa encontrar a mesma de forma precisa e confiável. Para tal problema destacam-se as técnicas de mineração de dados, mais especificamente a mineração web que se define como o desenvolvimento de técnicas e ferramentas para obtenção de conteúdo relevante útil na internet. No presente trabalho foram estudadas as técnicas de classificação e clusterização onde implementou-se os algoritmos de mineração de conteúdo Generalized Sequential Pattern algorithm (GSP) e Microsoft Clustering a fim de agrupar perfis semelhantes buscando similaridades entre eles, para assim, recomendar materiais educacionais.