ANÁLISE DE MÉTODOS DE SIMILARIDADE EM TABELAS DE DECISÃO ADAPTATIVA COM APLICAÇÃO EM RECOMENDAÇÕES NUTRICIONAIS PARA DOENTES RENAIS CRÔNICOS

• Ano de defesa: 2014
• Autor(a) principal: Barroso Filho, Haroldo Gomes
• Orientador(a): LABIDI, Sofiane
• Banca de defesa: Abdelouahab, Zair
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal do Maranhão
• Programa de Pós-Graduação: PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DE ELETRICIDADE/CCET
• Departamento: Engenharia
• País: BR
• Palavras-chave em Português: Tabela de Decisão Adaptativa; Recuperação de informação; Software para recomendação nutricional - Avaliação
• Palavras-chave em Inglês: Adaptive Decision Table; Information retrieval; Software for nutritional recommendation - Evaluation
• Área do conhecimento CNPq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
• Link de acesso: http://tedebc.ufma.br:8080/jspui/handle/tede/518

The information retrieval have been shown to be a technique or great efficiency in decision making process and is used from beginning to end of a process of software development, directly impacting their usability and optimization. There is what one might consider paradigms in a information retrieval, the Classical Model and Retrieval by similarity. The Classical Model makes use of features of logical databases and their query languages, matched against the Information Retrieval by similarity, is based on cases where there are similar attributes for a decision, in this paper we used if this paradigm to analyze and evaluate which method of similarity has a better performance in a nutritional recommendation through a Adaptive Decisio