Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2010 |
| Autor(a) principal: |
Horta, Danilo |
| Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
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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: |
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| Link de acesso: |
http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-08042010-150736/
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Resumo: |
O agrupamento de dados é uma técnica fundamental em aplicações de diversos campos do mercado e da ciência, como, por exemplo, no comércio, na biologia, na psiquiatria, na astronomia e na mineração da Web. Ocorre que em um subconjunto desses campos, como engenharia industrial, ciências sociais, engenharia sísmica e recuperação de documentos, as bases de dados são usualmente descritas apenas pelas proximidades entre os objetos (denominadas bases de dados relacionais). Mesmo em aplicações nas quais os dados não são naturalmente relacionais, o uso de bases relacionais permite que os dados em si sejam mantidos sob sigilo, o que pode ser de grande valia para bancos ou corretoras, por exemplo. Nesta dissertação é apresentada uma revisão de algoritmos de agrupamento de dados que lidam com bases de dados relacionais, com foco em algoritmos que produzem partições rígidas (hard ou crisp) dos dados. Particular ênfase é dada aos algoritmos evolutivos, que têm se mostrado capazes de resolver problemas de agrupamento de dados com relativa acurácia e de forma computacionalmente eficiente. Nesse contexto, propõe-se nesta dissertação um novo algoritmo evolutivo de agrupamento capaz de operar sobre dados relacionais e também capaz de estimar automaticamente o número de grupos nos dados (usualmente desconhecido em aplicações práticas). É demonstrado empiricamente que esse novo algoritmo pode superar métodos tradicionais da literatura em termos de eficiência computacional e acurácia |
