[en] AUTOMATIC CLASSIFICATION OF SEMI-STRUCTURED DATA

• Ano de defesa: 2009
• Autor(a) principal: BERNARDO PEREIRA NUNES
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: MAXWELL
• Palavras-chave em Português: [pt] CLASSIFICACAO; [pt] ALGORITMO DE CLASSIFICACAO; [pt] CLASSIFICACAO HIERARQUICA; [en] CLASSIFICATION
• 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

[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.