Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: |
2016 |
Autor(a) principal: |
Migon, Eduardo Xavier Ferreira Glaser |
Orientador(a): |
Amorim Neto, Octavio |
Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
Tipo de documento: |
Tese
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Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
Idioma: |
por |
Instituição de defesa: |
Não Informado pela instituição
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Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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Departamento: |
Não Informado pela instituição
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País: |
Não Informado pela instituição
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Palavras-chave em Português: |
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Link de acesso: |
http://hdl.handle.net/10438/17844
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Resumo: |
Trata-se de tese que tem por finalidade explorar as possibilidades de aplicação de algoritmos de análise estrutural de dados recentemente introduzidos na literatura. Em termos conceituais, a pesquisa é exploratória, na medida em as técnicas utilizadas ainda estão em fase mais inicial de implementação e que a abordagem utilizada é inédita, e aplicada, em consequência de tratar-se de esforço empírico de extração de dados reais. Em termos metodológicos a pesquisa é mista, com preponderância quantitativa, consequência das técnicas de investigação utilizadas, os algoritmos Affinity Propagation (FREY; DUECK, 2007b) e Kemp & Tenenbaum (KEMP; TENENBAUM, 2008a), e da base de dados pesquisada, o Fragile (Failed) States Index (FSI). A tese está estruturada em três artigos, sendo o primeiro destes de introdução às técnicas e os demais de aplicação da técnica. Inicia-se, portanto, com o estudo de viabilidade associado à utilização dos algoritmos, em contexto onde se faz a apresentação destes, a descrição da metodologia e a análise dos mesmos, concluindo-se pela validade dos instrumentos de pesquisa. Em seguida, e em artigos independentes entre si, expõe-se a metodologia e procedimentos de aplicação utilizados, assim como se discutem os resultados alcançados. Conclui-se com a percepção geral de que ambos os instrumentos são viáveis, havendo indícios sugestivos de que o algoritmo Kemp & Tenenbaum (KT) é de maior utilidade ao caso concreto estudado, ao mesmo tempo em que se sugere esforços de prosseguimento quanto à pesquisa com o Affinity Propagation (AP). |