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Análise de dados por meio de agrupamento fuzzy semi-supervisionado e mineração de textos

Medeiros, Debora Maria Rossi De

Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP; Universidade de São Paulo; Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação 2010-12-08

Acesso online. A biblioteca também possui exemplares impressos.

  • Título:
    Análise de dados por meio de agrupamento fuzzy semi-supervisionado e mineração de textos
  • Autor: Medeiros, Debora Maria Rossi De
  • Orientador: Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de
  • Assuntos: Agrupamento Fuzzy Semi-Supervisionado; Mineração De Textos; Otimização Baseada Em População; Population-Based Optimization; Semisupervised Fuzzy Clustering; Text Mining
  • Notas: Tese (Doutorado)
  • Descrição: Esta Tese apresenta um conjunto de técnicas propostas com o objetivo de aprimorar processos de Agrupamento de Dados (AD). O principal objetivo é fornecer à comunidade científica um ferramental para uma análise completa de estruturas implícitas em conjuntos de dados, desde a descoberta dessas estruturas, permitindo o emprego de conhecimento prévio sobre os dados, até a análise de seu significado no contexto em que eles estão inseridos. São dois os pontos principais desse ferramental. O primeiro se trata do algoritmo para AD fuzzy semi-supervisionado SSL+P e sua evolução SSL+P*, capazes de levar em consideração o conhecimento prévio disponível sobre os dados em duas formas: rótulos e níveis de proximidade de pares de exemplos, aqui denominados Dicas de Conhecimento Prévio (DCPs). Esses algoritmos também permitem que a métrica de distância seja ajustada aos dados e às DCPs. O algoritmo SSL+P* também busca estimar o número ideal de clusters para uma determinada base de dados, levando em conta as DCPs disponíveis. Os algoritmos SSL+P e SSL+P* envolvem a minimização de uma função objetivo por meio de um algoritmo de Otimização Baseado em População (OBP). Esta Tese também fornece ferramentas que podem ser utilizadas diretamente neste ponto: as duas versões modificadas do algoritmo Particle Swarm Optimization (PSO), DPSO-1 e DPSO-2 e 4 formas de inicialização de uma população inicial de soluções. O segundo ponto principal do ferramental proposto nesta Tese diz respeito à análise de clusters resultantes de um processo de AD aplicado a uma base de dados de um domínio específico. É proposta uma abordagem baseada em Mineração de Textos (MT) para a busca em informações textuais, disponibilizadas digitalmente e relacionadas com as entidades representadas nos dados. Em seguida, é fornecido ao pesquisador um conjunto de palavras associadas a cada cluster, que podem sugerir informações que ajudem a identificar as relações compartilhadas por exemplos atribuídos ao mesmo cluster
  • DOI: 10.11606/T.55.2010.tde-15022011-092004
  • Editor: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP; Universidade de São Paulo; Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação
  • Data de criação/publicação: 2010-12-08
  • Formato: Adobe PDF
  • Idioma: Português
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