Extração Descentralizada de Regras de Associação em Bases de Dados Embarcadas de Dispositivos Internet das Coisas - Alencar, Márcio; Barreto, Raimundo; Fernandes, Horácio; Souto, Eduardo; Pazzi, Richard (Anais Estendidos do Simpósio Brasileiro de Engenharia de Sistemas Computacionais (SBESC), 2020)
Embora extração de conhecimento de bases de dados seja geralmente realizada em arquiteturas centralizadas, sua execução em cenário descentralizado é um desafio computacional importante, especialmente quando realizadas no contexto da Internet das Coisas onde há as rigorosas restrições de armazenamento e processamento nos dispositivos. Para contornar tais restrições, este artigo apresenta um método para minerar correlações implícitas entre as ações disponíveis nos dispositivos IoT através da análise associativa embarcada. Baseada nas variações das métricas support, lift e confidence, o método proposto identifica as correlações mais relevantes entre pares de ações de diferentes dispositivos e sugere-as ao usuário como forma de integração através de requisições HTTP. Os experimentos mostraram que, em média, as regras mais relevantes foram as mesmas em ambas arquiteturas para 99.75% dos casos. Além disso, o método proposto foi capaz de identificar correlações relevantes que não foram identificadas pela arquitetura centralizada, reforçando assim o entendimento positivo de que a análise do padrão de ações dos dispositivos é uma abordagem eficiente para prover um ambiente IoT altamente integrado e inteligente apesar das restrições existentes em cenários descentralizados.