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| Metadados | Descrição | Idioma |
|---|---|---|
| Autor(es): dc.contributor | Borges, Helyane Bronoski | - |
| Autor(es): dc.contributor | Borges, Helyane Bronoski | - |
| Autor(es): dc.contributor | Schmitke, Luiz Rafael | - |
| Autor(es): dc.contributor | Matos, Simone Nasser | - |
| Autor(es): dc.creator | Correa, Douglas Baldon | - |
| Data de aceite: dc.date.accessioned | 2025-08-29T12:45:44Z | - |
| Data de disponibilização: dc.date.available | 2025-08-29T12:45:44Z | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2025-07-02 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2025-07-02 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2024-06-04 | - |
| Fonte completa do material: dc.identifier | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/37303 | - |
| Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1101390 | - |
| Descrição: dc.description | This work presents an approach to simplify the complexity in hierarchical multi-label classification problems, where an instance can be categorized into multiple classes organized in a Directed Acyclic Graph (DAG) structure. These problems are commonly encountered in domains such as bioinformatics, image recognition, and text classification, where class granularity and imbalance can lead to computational and prediction accuracy challenges. The project developed a preprocessing method to reduce class hierarchy, aiming to simplify redundancies and complexity. The proposed approach was evaluated through tests on ten hierarchical multi-label classification datasets. After reducing the classes, the datasets were tested using the Clus-HMC hierarchical classifier and compared with results from the literature. Using the Wilcoxon statistical test, it was observed that the reduction in class hierarchy resulted in statistically significant improvements in AUPRC (Area Under the Precision-Recall Curve) values. This indicates that the proposed preprocessing method effectively simplified hierarchical structures, consequently increasing the accuracy and efficiency of hierarchical multi-label classification models. | - |
| Descrição: dc.description | Em problemas de classificação hierárquica multirrótulo, a complexidade surge quando uma instância pode ser categorizada em múltiplas classes organizadas em uma estrutura hierárquica do tipo DAG (Directed Acyclic Graph). Tais problemas são comumente enfrentados em domínios como bioinformática, reconhecimento de imagens e classificação de texto, onde a granularidade e o desbalanceamento de classes podem levar a desafios computacionais e de precisão de predição. Este trabalho desenvolveu um método de pré-processamento que reduz a hierarquia de classes, visando simplificar as redundâncias e a complexidade da hierarquia. A abordagem desenvolvida foi avaliada por meio de testes em dez bases de dados de classificação hierárquica multirrótulo. Após a redução das classes, as bases de dados foram testadas por meio do classificador hierárquico Clus-HMC e comparadas com os resultados da literatura. Por meio do teste estatístico de Wilcoxon, observou-se que a redução da hierarquia de classes resultou em melhorias estatisticamente significativas nos valores de AUPRC (Área Sob a Curva de Precisão- Recall). Isso indica que o método de pré-processamento proposto foi eficaz em simplificar as estruturas hierárquicas e, consequentemente, aumentar a precisão e a eficiência dos modelos de classificação hierárquica multirrótulo. | - |
| Formato: dc.format | application/pdf | - |
| Idioma: dc.language | pt_BR | - |
| Publicador: dc.publisher | Universidade Tecnológica Federal do Paraná | - |
| Publicador: dc.publisher | Ponta Grossa | - |
| Publicador: dc.publisher | Brasil | - |
| Publicador: dc.publisher | Departamento Acadêmico de Informática | - |
| Publicador: dc.publisher | Ciência da Computação | - |
| Publicador: dc.publisher | UTFPR | - |
| Direitos: dc.rights | openAccess | - |
| Direitos: dc.rights | http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Aprendizado do computador | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Classificação | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Hierarquias | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Teoria dos grafos | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Machine learning | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Classification | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Hierarchies | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Graph theory | - |
| Palavras-chave: dc.subject | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO | - |
| Título: dc.title | Abordagem para redução da hierarquia de classes em problemas de classificação hierárquica | - |
| Título: dc.title | Approach to class hierarchy reduction in hierarchical classification problems | - |
| Tipo de arquivo: dc.type | livro digital | - |
| Aparece nas coleções: | Repositorio Institucional da UTFPR - RIUT | |
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