Um estudo comparativo entre técnicas de geração semiautomática de tabelas de probabilidades de nós em redes bayesianas.

• Ano de defesa: 2019
• Autor(a) principal: BEZERRA, João Batista Nunes.
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Campina Grande; Brasil; Centro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEI; PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO; UFCG
• Palavras-chave em Português: Redes Bayesianas; Probabilidade; Tabela de Probabilidade de Nós; Bayesian Networks; Probability; Node Probability Table; Ciência da Computação
• Link de acesso: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/6319

Um dos desafios para o uso de redes Bayesianas refere-se à construção das Tabelas de Probabilidade dos Nós (TPN). Dado que a complexidade para definição de TPN cresce exponencialmente, para redes Bayesianas de larga escala torna-se impraticável a definição manual das TPN. Existem diversas técnicas que abordam este problema, dentre elas, métodos de construção semiautomática de TPN. O objetivo deste trabalho é mensurar e comparar a capacidade de modelagem de TPN e acurácia de alguns destes métodos: Weighted Sum Algorithm (WSA), Ranked Nodes Method (RNM), uma adaptação do Analytic Hierarchy Process (AHP) para o contexto de redes Bayesianas, e uma combinação do WSA com o AHP. Dessa forma, um estudo de caso com duas unidades de análise e um experimento controlado foram realizados. No estudo de caso participaram quatro especialistas de domínio e foram construídas quatro redes Bayesianas para estimativa de valor com os métodos WSA e RNM. A acurácia dos métodos foi avaliada com dados históricos e cenários simulados. No que se refere ao experimento controlado, foi adotado um Delineamento em Blocos Casualizados Completo (DBC). Participaram do experimento dez desenvolvedores de software que aplicaram os métodos para quantificar incertezas em uma rede Bayesiana. Estes mesmos desenvolvedores definiram manualmente TPN que serviram como referência para medir a capacidade de modelagem e acurácia dos métodos semiautomáticos. Foram utilizadas as seguintes medidas de similaridade para medir a capacidade de modelagem dos métodos: Brier Score (BS), Distância Euclidiana (ED) e Erro Médio Absoluto (EM). Para medir a acurácia foi utilizado a Proporção de Acertos (PA) dos métodos. A principal limitação deste estudo foi o escopo reduzido para quatro métodos, decorrente dos altos custos envolvidos na aplicação dos mesmos. A partir dos resultados obtidos, foi possível concluir que há diferenças estatisticamente significativas entre os métodos e o método de melhor desempenho é o RNM, seguido do WSA, WSA-AHP e AHP.