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https://bdm.unb.br/handle/10483/19987
Título: | Aplicação do algoritmo Apriori para detectar relacionamentos entre empresas nos processos licitatórios do Governo Federal |
Autor(es): | Baldomir, Rebeca Andrade |
Orientador(es): | Ralha, Célia Ghedini |
Assunto: | Licitação pública Fraude Mineração de dados |
Data de apresentação: | 14-Dez-2017 |
Data de publicação: | 23-Abr-2018 |
Referência: | BALDOMIR, Rebeca Andrade. Aplicação do algoritmo Apriori para detectar relacionamentos entre empresas nos processos licitatórios do Governo Federal. 2017. x, 39 f., il. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Ciência da Computação)—Universidade de Brasília, Brasília, 2017. |
Resumo: | A mineração de dados tem sido uma área de alta visibilidade nos últimos anos e de muitas pesquisas que mostraram boa eficiência dessa área para encontrar informações em grandes bases de dados. Esse trabalho propõe usar a mineração de dados nas bases digitais de licitações públicas do Governo Federal Brasileiro. O objetivo é encontrar indícios de fraudes, tais como conluios e cartéis. Essa tarefa é complexa para os auditores dado que a quantidade de dados disponíveis é muito grande e dada a dificuldade de correlacionar esses dados. Como resultado desse trabalho espera-se que os auditores possam ter um auxílio na tarefa de auditoria de licitações na Controladoria Geral da União (CGU). |
Abstract: | Data mining has been an area of high visibility in recent years and many researches have shown good efficiency in this area to find information in large databases. This project proposes to use data mining in the digital databases of public bidding of the Brazilian Federal Government. The aim is to find evidence of fraud, such as stunts and cartels. This task is complex for auditors since the amount of data available is very large and given the difficulty of correlating this data. As a result of this work it is expected that the auditors can have an aid in the task of auditing bids in the Controladoria Geral da União (CGU). |
Informações adicionais: | Trabalho de Conclusão de Curso (graduação)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2017. |
Aparece na Coleção: | Ciência da Computação
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