[pt] CLASSIFICAÇÃO DE OFERTAS DE PRODUTOS

• Ano de defesa: 2014
• Autor(a) principal: FELIPE REIS GOMES
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: MAXWELL
• Palavras-chave em Português: [pt] APRENDIZADO DE MAQUINA; [pt] CLASSIFICACAO DE PRODUTOS; [pt] FRAMEWORK APRENDIZADO DE MAQUINA; [pt] WEKA; [pt] CLASSIFICACAO DE ENTIDADES; [pt] APRENDIZADO SUPERVISIONADO; [en] MACHINE LEARNING; [en] SUPERVISED LEARNING
• Link de acesso: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=22577&idi=1; https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=22577&idi=2; http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.22577

[pt] Este trabalho apresenta o EasyLearn, um framework para apoiar o desenvolvimento de aplicações voltadas ao aprendizado supervisionado. O EasyLearn define uma camada intermediaria, de simples configuração e entendimento, entre a aplicação e o WEKA, um framework de aprendizado de máquina criado pela Universidade de Waikato. Todos os classificadores e filtros implementados pelo WEKA podem ser facilmente encapsulados para serem utilizados pelo EasyLearn. O EasyLearn recebe como entrada um conjunto de arquivos de configuração no formato XML contendo a definição do fluxo de processamento a ser executado, além da fonte de dados a ser processada, independente do formato. Sua saída é adaptável e pode ser configurada para produzir, por exemplo, relatórios de acurácia da classificação, a própria da fonte de dados classificada, ou o modelo de classificação já treinado. A arquitetura do EasyLearn foi definida após a análise detalhada dos processos de classificação, permitindo identificar inúmeras atividades em comum entre os três processos estudados aprendizado, avaliação e classificação). Através desta percepção e tomando as linguagens orientadas a objetos como inspiração, foi criado um framework capaz de comportar os processos de classificação e suas possíveis variações, além de permitir o reaproveitamento das configurações, através da implementação de herança e polimorfismo para os seus arquivos de configuração. A dissertação ilustra o uso do framework criado através de um estudo de caso completo sobre classificação de produtos do comércio eletrônico, incluindo a criação do corpus, engenharia de atributos e análise dos resultados obtidos.