[en] AUTOMATIC CLASSIFICATION OF SEMI-STRUCTURED DATA
Ano de defesa: | 2009 |
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Autor(a) principal: | |
Orientador(a): | |
Banca de defesa: | |
Tipo de documento: | Tese |
Tipo de acesso: | Acesso aberto |
Idioma: | por |
Instituição de defesa: |
MAXWELL
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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: | |
Link de acesso: | https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=14382&idi=1 https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=14382&idi=2 http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.14382 |
Resumo: | [pt] O problema da classificação de dados remonta à criação de taxonomias visando cobrir áreas do conhecimento. Com o surgimento da Web, o volume de dados disponíveis aumentou várias ordens de magnitude, tornando praticamente impossível a organização de dados manualmente. Esta dissertação tem por objetivo organizar dados semi-estruturados, representados por frames, sem uma estrutura de classes prévia. A dissertação apresenta um algoritmo, baseado no K-Medóide, capaz de organizar um conjunto de frames em classes, estruturadas sob forma de uma hierarquia estrita. A classificação dos frames é feita a partir de um critério de proximidade que leva em conta os atributos e valores que cada frame possui. |