Embora extração de conhecimento de bases de dados seja geralmente realizada em arquiteturas centralizadas, sua execução em cenário descentralizado é um desafio computacional importante, especialmente quando realizadas no contexto da Internet das Coisas onde há as rigorosas restrições de armazenamento e processamento nos dispositivos. Para contornar tais restrições, este artigo apresenta um método para minerar correlações implícitas entre as ações disponíveis nos dispositivos IoT através da

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... se associativa embarcada. Baseada nas variações das métricas support, lift e confidence, o método proposto identifica as correlações mais relevantes entre pares de ações de diferentes dispositivos e sugere-as ao usuário como forma de integração através de requisições HTTP. Os experimentos mostraram que, em média, as regras mais relevantes foram as mesmas em ambas arquiteturas para 99.75% dos casos. Além disso, o método proposto foi capaz de identificar correlações relevantes que não foram identificadas pela arquitetura centralizada, reforçando assim o entendimento positivo de que a análise do padrão de ações dos dispositivos é uma abordagem eficiente para prover um ambiente IoT altamente integrado e inteligente apesar das restrições existentes em cenários descentralizados.