Aplicação de técnicas de descoberta de conhecimento em base de dados : um estudo no grammy song of the year database

Abstract

Resumo : Estudo da aplicação de métodos de descoberta de conhecimento em dados de músicas indicadas ao prêmio Canção do Ano do GRAMMY Awards. Disponibilizou-se a base com dados de 300 canções participantes das 59 edições da premiação para acesso pela internet. Seguiram-se as etapas do processo de KDD, extraindo-se quatro diferentes configurações de tabelas atributo-valor no pré-processamento das letras das canções e aplicando-se os algoritmos J48 e SMO para a classificação dos registros conforme indicados e vencedores do prêmio. As taxas de precisão das classificações figuraram entre 67,46% e 80,14%. Considerando-se apenas as canções vencedoras, as melhores taxas de precisão foram de 18,96% com o J48 e 25,86% com o SMO. Os resultados foram satisfatórios do ponto de vista da Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados, mas não são suficientes para a predição de canções vencedoras. Trabalhos futuros podem considerar outras variáveis, como popularidade das canções, ou ainda outras categorias do GRAMMY, como Melhor Canção de Rock ou Melhor Canção de Pop, por exemplo.