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Mineração da Base de Dados de um Processo Seletivo Universitário

Vídeos Gerados por Usuários: Caracterização de Tráfego

Aracele G. OliveiraDenise F. Garcia

Marcelo A. MaiaVirgílio AlmeidaJussara Almeida

O presente artigo descreve testes realizados e os resultados obtidos com a aplicação das etapas iniciais do Processo de Descoberta de Conhecimento (KDD) e a técnica de Regras de Associação da etapa de Data Mining. Elas foram utilizadas sobre os dados relacionados ao Questionário Sócio-Econômico-Cultural aplicado durante o Processo Seletivo do Centro Universitário de Formiga no ano de 2004. O objetivo maior do projeto aqui relatado é encontrar informações úteis que possam se transformar em conhecimento estratégico e que possam estar escondidas dentro da base de dados do Processo Seletivo do UNIFOR. Objetiva, também, demonstrar a importância dos cursos de computação universitários frente às aplicações dessas tecnologias como fator de apoio à competitividade dentro do mercado econômico atual. The growth of Internet traffic derived from the user generated videos motivated this work. We seek to understand characteristics of users and videos from four online video sharing systems. We focus on traffic origin and temporal evolution of both recently added and already popular videos. The most recent videos experience on average a number of requests on their first days comparable to some of the most popular videos, indicating that these recent videos are potential candidates to be served from cache. We propose a two-level caching strategy that exploits both popularity and recency to reduce request traffic.

http://www.dcc.ufla.br/infocomp/artigos/v3.2/art07.pdf

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