| 1. Identificação | |
| Tipo de Referência | Resumo em Evento (Conference Proceedings) |
| Site | plutao.sid.inpe.br |
| Código do Detentor | isadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S |
| Identificador | J8LNKAN8RW/3AFKS9S |
| Repositório | dpi.inpe.br/plutao/2011/09.22.16.13.18 |
| Última Atualização | 2015:03.24.11.57.04 (UTC) administrator |
| Repositório de Metadados | dpi.inpe.br/plutao/2011/09.22.16.13.19 |
| Última Atualização dos Metadados | 2018:06.05.00.01.23 (UTC) administrator |
| Rótulo | lattes: 9922863822347014 5 FrançaLimSanFraVij:2011:SiWEDe |
| Chave de Citação | FrançaLimSanFraVij:2011:SiWESu |
| Título | Sistema WEB de Suporte à Decisão para Segurança Pública  |
| Formato | DVD |
| Ano | 2011 |
| Data de Acesso | 18 maio 2024 |
| Tipo Secundário | PRE CN |
| Número de Arquivos | 1 |
| Tamanho | 495 KiB |
| 2. Contextualização | |
| Autor | 1 França, Arilene Santos de 2 Lima, João Gabriel Rodrigues de Oliveira 3 Santana, Ádamo Lima de 4 Francês, Carlos Renato Lisboa 5 Vijaykumar, Nandamudi Lankalapalli |
| Grupo | 1 2 3 4 5 LAC-CTE-INPE-MCT-BR |
| Afiliação | 1 Universidade Federal do Pará (UFPA) 2 Universidade Federal do Pará (UFPA) 3 Universidade Federal do Pará (UFPA) 4 Universidade Federal do Pará (UFPA) 5 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) |
| Endereço de e-Mail do Autor | 1 arilene.sf@gmail.com 2 jgabriel.ufpa@gmail.com 3 adamo@ufpa.br 4 rfrances@ufpa.br 5 vijay@lac.inpe.br |
| Endereço de e-Mail | vijay@lac.inpe.br |
| Nome do Evento | Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional, 43 (SBPO). |
| Localização do Evento | Ubatuba, SP |
| Data | 15-18 ago. |
| Título do Livro | Resumos |
| Histórico (UTC) | 2011-09-22 16:13:19 :: lattes -> administrator :: 2011-09-22 22:02:13 :: administrator -> lattes :: 2011 2011-09-23 14:11:15 :: lattes -> secretaria.cpa@dir.inpe.br :: 2011 2011-09-27 18:09:20 :: secretaria.cpa@dir.inpe.br -> administrator :: 2011 2018-06-05 00:01:23 :: administrator -> marciana :: 2011 |
| 3. Conteúdo e estrutura | |
| É a matriz ou uma cópia? | é a matriz |
| Estágio do Conteúdo | concluido |
| Transferível | 1 |
| Tipo do Conteúdo | External Contribution |
| Tipo de Versão | publisher |
| Palavras-Chave | Redes Bayesianas Suporte à Decisão Algoritmos Genéticos Bayesian Networks. Decision Support. Genetic Algorithms |
| Resumo | No setor de segurança pública, a capacidade de planejamento estratégico é um dos focos principais, no que diz respeito à busca de soluções viáveis no combate ao aumento da criminalidade e pontos críticos existentes, por este motivo a produção do conhecimento a partir de informações existentes depende do potencial do analista. Entretanto, a imensa quantidade de dados pode tornar o trabalho demorado e suscetível a falhas, por isso, o uso de tecnologias que auxiliem o gestor no processo de análise e tomada de decisão em bases de dados é de extrema importância. A integridade das soluções apresentadas pelo sistema depende, principalmente, das informações inseridas na ferramenta, portanto, os dados precisam ser trabalhados de forma a evitar incoerências que possam gerar falhas no processo decisório. Para isso foram empregadas técnicas de descoberta de conhecimento em bases de dados que envolvem fases de seleção, pré-processamento e mineração nos boletins de ocorrência provenientes do setor de segurança pública do Governo do Estado do Pará. Com base nisso, este artigo objetiva apresentar uma ferramenta para realização de análises probabilísticas, que envolvem o uso de métodos e modelos computacionais para extrair conhecimento de grandes conjuntos de dados, e apresentar os resultados obtidos através de uma interface gráfica que facilite o processo decisório do usuário especialista, permitindo que ele tenha uma visão diferenciada do ambiente de estudo. A partir da utilização do sistema, é possível correlacionar os dados extraídos da base, separando-os de acordo com sua categoria; dando ao usuário possibilidade de criar vários cenários de análise para a aplicação dos modelos computacionais de acordo com as condições desejadas. Além da utilização de novas técnicas e recursos disponíveis, este trabalho inova tecnicamente ao trazer uma nova abordagem de trabalho em analisar cenários com redes bayesianas e algoritmos genéticos usando extensas bases de dados, explorando a estrutura de um banco de dados SQL, que contribui significativamente para melhoria do desempenho das análises combinatórias, considerando o enorme volume de informações e a complexidade dos algoritmos, além de permitir uma melhora na eficiência do processo decisório do gestor, pois conta com recursos que permitem elevar o nível de abstração dos dados outrora dispostos em forma de planilhas contendo um imenso volume de informações e, por isso, inviáveis de serem analisados manualmente. Ressalta-se ainda que, embora o sistema tenha sido desenvolvido inicialmente com o intuito de trabalhar com dados de segurança pública, pode ser utilizado nos outros setores da gestão governamental. Um dos objetos de trabalhos futuros é incluir módulos ao sistema que objetivam prover aos órgãos gestores, uma estrutura capaz de expandir sua utilização acrescentando informações de natureza social, econômica, de forma a enriquecer ainda mais as análises. ABSTRACT: At the Public Safety sector, the ability of strategic planning is one of the main points with regard to searching for possible solutions to fight the increasing crime rates and eliminate existent critical areas, for this reason the knowledge discovery from existing information depends on the potential of the analyst. However, the immense amount of data can make the process time-consuming and susceptible to many failures; thus, the use of technologies that can assist the manager in the process of analysis and decision making in databases is extremely important. The integrity of the solutions presented by the system depends, mainly, on the information inserted into the tool, so the data need to be treated to avoid inconsistencies that may result in failures in the decision making process. For this purpose, Knowledge Discovery in Databases techniques, which is characterized by the steps of selection, preprocessing and data mining, were used in the police reports provided by the public safety sector of the State government of Pará. Based on the presented, this paper presents a tool for performing probabilistic analysis, involving the use of computational methods and models in order to extract knowledge from large datasets, presenting the results by using a graphical interface that facilitates the decision making process for expert users, providing them with a different perspective on the learning environment. With the systems functionalities, it is possible to correlate the data extracted from the database, by separating them according to their category, giving to users the ability to create multiple scenarios of analysis for the application of computational models, according to the desired conditions. In addition to providing the use of new techniques for managers in this domain, the work innovates technically by bringing a new approach of working scenarios analysis with Bayesian networks and genetic algorithms using extensive databases. It explores the structure of a SQL database, which contributes significantly to improving the performance of combinatorial analysis, considering the high amount of information and complexity of the algorithms, besides allowing an improvement in the efficiency of decision making process; raising the level of data abstraction, previously arranged in a spreadsheet containing a huge volume of information and, therefore, unfeasible for manual analysis. It is highlighted that, although the system was initially developed in order to work with data from the public safety sector, it can be used in other sectors of government management, such as health and education. One object of future works is to add modules to the system aiming to provide, to the managers, a structure capable of to expand their use by adding other exogenous variables, like social and economic information, in order to further enrich the analysis. |
| Área | COMP |
| Arranjo | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > LABAC > Sistema WEB de... |
| Conteúdo da Pasta doc | acessar |
| Conteúdo da Pasta source | não têm arquivos |
| Conteúdo da Pasta agreement | não têm arquivos |
| 4. Condições de acesso e uso | |
| URL dos dados | http://urlib.net/ibi/J8LNKAN8RW/3AFKS9S |
| URL dos dados zipados | http://urlib.net/zip/J8LNKAN8RW/3AFKS9S |
| Idioma | pt |
| Arquivo Alvo | franca_sistema.pdf |
| Grupo de Usuários | lattes administrator secretaria.cpa@dir.inpe.br marciana |
| Grupo de Leitores | administrator marciana |
| Visibilidade | shown |
| Permissão de Leitura | allow from all |
| Permissão de Atualização | não transferida |
| 5. Fontes relacionadas | |
| Unidades Imediatamente Superiores | 8JMKD3MGPCW/3ESGTTP |
| Acervo Hospedeiro | dpi.inpe.br/plutao@80/2008/08.19.15.01 |
| 6. Notas | |
| Campos Vazios | archivingpolicy archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination doi edition editor isbn issn lineage mark mirrorrepository nextedition notes numberofvolumes orcid organization pages parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project publisher publisheraddress resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype type url volume |
| 7. Controle da descrição | |
| e-Mail (login) | marciana |
| atualizar | |