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A minera‡Æo de dados vem despertando um crescente interesse em todas as áreas e comunidades, pois toda empresa necessita de informa‡äes. Dentre os principais tipos de informa‡äes que podem ser mineradas destaca-se a extra‡Æo de regras de associa‡Æo, que consiste em encontrar conjunto de regras de itens que ocorram simultaneamente e de forma frequente em uma base de dados. Diversos tipos de associa‡äes foram definidos e diferentes algoritmos têm sido propostos para tratar cada uma destas varia‡äes. Dentre estes tipos, encontra-se a extra‡Æo de regras de associa‡äes negativas, que é o tema desse livro. Regras negativas sÆo regras que analisam eventos que nÆo ocorreram em um determinado contexto, como, por exemplo, um cliente que compra certo produto nÆo compra outro produto. Nesse livro é implementado um algoritmo para extra‡Æo de regras negativas, que é executado sobre uma base de dados cujos resultados sÆo apresentados. Esta implementa‡Æo foi realizada como uma adapta‡Æo do já conhecido algoritmo para extra‡Æo de regras de associa‡äes: o APRIORI.

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Paulo Alceu: Mestre em Ciência da Computa‡Æo pela Universidade Federal de Juiz de Fora/UFJF - Atualmente é funcionário público na UFJF.Carlos Rodrigo Dias: Mestre em Computa‡Æo pela Universidade Federal Fluminense, atualmente é tecnologista do Centro de Desenvolvimento da Tecnologia Nuclear (CDTN) da ComissÆo Nacional de Energia Nuclear (CNEN).

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