insertionsort

Implementação em Java de um Algoritmo de Árvore de Decisão Acoplado a um SGBD Relacional
Mauricio Onoda & Nelson F. F. Ebecken
COPPE/UFRJ – Universidade Federal do Rio de Janeiro [e-mail] [e-mail]

Resumo
Atualmente um dos tópicos mais pesquisados em data mining é a sua integração com banco de dados. Os reflexos destes esforços já aparecem nos grandes bancos de dados comerciais, que estão fornecendo soluções integradas de data mining. Este trabalho avalia o acoplamento de um algoritmo de árvore de decisão não usual com um sistema gerenciador de banco de dados relacional e analisa o desempenho da sua implementação em
Java.

Abstract
Nowadays one of the most researched topics in data mining is its integration with database. The reflexes of these efforts already appear in the major commercial databases, which are supplying integrated solutions of data mining. This work evaluates the coupling of an unusual decision tree algorithm to a relational database management system, and analyzes the performance of the implementation in Java.

1. Introdução
As pesquisas iniciais em data mining foram concentradas na definição de novas operações de mineração e no desenvolvimento de algoritmos, sendo a maioria dos sistemas de data mining implementada utilizando sistema de arquivos e estrutura de dados específica.
Estes sistemas que operam diretamente num arquivo de dados (normalmente todo carregado na memória principal) tornaram-se insuficientes à medida que as aplicações envolveram a mineração de grandes data warehouses. Apesar da utilização de SGBD (Sistema Gerenciador de Banco de Dados) em data mining não ser nova, a maioria das aplicações ainda utiliza a arquitetura fracamente acoplada, onde os dados são lidos diretamente do banco de dados, tupla a tupla, usando a interface de cursor do SGBD. Este acoplamento fraco caracteriza-se pelo sistema de banco de dados ser executado num espaço de endereçamento diferente do processo de