Analysis of machine learning techniques to classify news for information management in coffee market

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MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.creatorLima Júnior, Paulo Oliveira-
Autor(es): dc.creatorCastro Júnior, Luiz Gonzada de-
Autor(es): dc.creatorZambalde, André Luiz-
Data de aceite: dc.date.accessioned2026-02-09T11:12:11Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2026-02-09T11:12:11Z-
Data de envio: dc.date.issued2017-02-16-
Data de envio: dc.date.issued2017-02-16-
Data de envio: dc.date.issued2015-07-
Fonte completa do material: dc.identifierhttps://repositorio.ufla.br/handle/1/12289-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://www.ewh.ieee.org/reg/9/etrans/ieee/issues/vol13/vol13issue07July2015/36OliveiraLimaJunior.htm-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1135853-
Descrição: dc.descriptionThis paper presents an empirical study of machine learn techniques to text categorization. Specifically aim to classify news about coffee market according with categories from coffee supply chain. The objective is to measure the performance of three types of algorithms: Naïve Bayes based, Tree bases and Support Vector Machine (SVM). A database with news collected from web and labeled by human expert analysts is used in a learning phase. Then automatic classify news extracted from web following the same steps and terms as human according to their relevance for each learned category. The test in a real database shows a better performance by Naïve Bayes based Algorithms for this specific case.-
Idioma: dc.languagept_BR-
Publicador: dc.publisherIEEE América Latina-
Direitos: dc.rightsrestrictAccess-
???dc.source???: dc.sourceRevista do IEEE América Latina-
Palavras-chave: dc.subjectGerenciamento de recursos de informação-
Palavras-chave: dc.subjectCafé-
Palavras-chave: dc.subjectSistema computacional-
Palavras-chave: dc.subjectÁrvore de decisão-
Palavras-chave: dc.subjectClassificador Naive Bayes-
Palavras-chave: dc.subjectMáquinas de vetores de suporte-
Palavras-chave: dc.subjectInformation resources management-
Palavras-chave: dc.subjectCoffee-
Palavras-chave: dc.subjectComputational system-
Palavras-chave: dc.subjectDecision tree-
Palavras-chave: dc.subjectNaïve Bayes classifier-
Palavras-chave: dc.subjectSupport vector machines-
Título: dc.titleAnalysis of machine learning techniques to classify news for information management in coffee market-
Título: dc.titleAnálise de técnicas de aprendizado de máquina para classificar notícias para gerencimento de informação no mercado de café-
Tipo de arquivo: dc.typeArtigo-
Aparece nas coleções:Repositório Institucional da Universidade Federal de Lavras (RIUFLA)

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