Algoritmos de classificação baseados em análise formal de conceitos

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dc.creatorJoao Paulo Domingos Silva
dc.date.accessioned2019-08-11T02:18:35Z
dc.date.accessioned2025-09-08T23:28:00Z
dc.date.available2019-08-11T02:18:35Z
dc.date.issued2007-02-23
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/1843/RVMR-78RHNV
dc.languagePortuguês
dc.publisherUniversidade Federal de Minas Gerais
dc.rightsAcesso Aberto
dc.subjectAlgoritmos de computador
dc.subjectComputação
dc.subjectMineração de dados (Computação)
dc.subjectSistemas de recuperação da informação
dc.subject.otheralgoritmos
dc.titleAlgoritmos de classificação baseados em análise formal de conceitos
dc.typeDissertação de mestrado
local.contributor.advisor1Newton Jose Vieira
local.contributor.referee1Luiz Enrique Zarate
local.contributor.referee1Jose Lopes de Siqueira Neto
local.description.resumoO ser humano sempre procura mais conhecimento. Esse é essencial em âmbitos pessoal e também profissional. Para conseguir mais conhecimento, o ser humano armazena volumosos repositórios de dados, dos quais tem que extrair informação. Contudo, a quantidade de dados e a complexidade desses podem prejudicar a extração de informação adequada. Para solucionar tal problema, recorre-se à chamada mineração de dados. Essa fornece um conjunto de métodos para processamento dos dados e extração de informação. Dentre tais métodos, esté a chamada classificação, de especial interesse para este trabalho. Existem diversas propostas de algoritmos de classificação. Algumas são clássicas (bastante conhecidas), como a chamada árvore de decisão. Outras, assunto principal deste trabalho, são propostas alternativas, baseadas por exemplo em análise formal de conceitos. Essas últimas propostas executam a tarefa de classificação por meio de estruturas chamadas reticulados de conceitos; e conseguem bons resultados. Este trabalho apresenta diferentes algoritmos para classificação baseados em análise formal de conceitos, sendo alguns desses propostas inéditas, publicados aqui pela primeira vez. Tais algoritmos têm boas precisões de classificação, mas apresentam alguns desafios, como os custos computacionais.
local.publisher.initialsUFMG

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