Enxame de partículas aplicado ao agrupamento de textos

• Ano de defesa: 2010
• Autor(a) principal: Prior, Ana Karina Fontes
• Orientador(a): Silva, Leandro Nunes de Castro
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Presbiteriana Mackenzie
• Palavras-chave em Português: enxame de partículas; mineração de textos; mineração de dados; agrupamento de textos; agrupamento de dados
• Palavras-chave em Inglês: particle swarms; text mining; data mining; clustering
• Área do conhecimento CNPq: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA
• Link de acesso: http://dspace.mackenzie.br/handle/10899/24314

A grande quantidade de dados gerados por pessoas e organizações tem estimulado a pesquisa sobre métodos efetivos e automáticos de extração de conhecimentos a partir de bases de dados. Essa dissertação propõe duas novas técnicas bioinspiradas, denominadas cPSC e oPSC, baseadas no algoritmo de otimização por enxame de partículas (PSO - Particle Swarm Optimization) para resolver problemas de agrupamento de dados. Os algoritmos propostos são aplicados a problemas de agrupamento de dados e textos, e seus desempenhos são comparados com outros propostos na literatura específica. Os resultados obtidos nos permitem concluir que os algoritmos propostos são competitivos com aqueles já disponíveis na literatura, porém trazem outros benefícios como a determinação automática do número de grupos nas bases e a efetuação de uma busca pelo melhor particionamento possível da base considerando uma função de custo explícita.