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Metadados | Descrição | Idioma |
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Autor(es): dc.contributor | Zadrozny, Bianca | - |
Autor(es): dc.contributor | CPF:33280712222 | - |
Autor(es): dc.contributor | http://lattes.cnpq.br/1058528453390010 | - |
Autor(es): dc.contributor | Carvalho, Alexandre Plastino de | - |
Autor(es): dc.contributor | CPF:30090875322 | - |
Autor(es): dc.contributor | http://lattes.cnpq.br/4985266524417261 | - |
Autor(es): dc.contributor | Garcia, Ana Cristina Bicharra | - |
Autor(es): dc.contributor | CPF:31237899422 | - |
Autor(es): dc.contributor | http://lattes.cnpq.br/4879977915136752 | - |
Autor(es): dc.contributor | Merschmann, Luiz Henrique de Campos | - |
Autor(es): dc.contributor | CPF:53112345622 | - |
Autor(es): dc.contributor | http://lattes.cnpq.br/3373541964910904 | - |
Autor(es): dc.contributor | Carvalho, Andre Carlos Ponce de Leon Ferreira de | - |
Autor(es): dc.contributor | CPF:53215995122 | - |
Autor(es): dc.contributor | http://lattes.cnpq.br/9674541381385819 | - |
Autor(es): dc.creator | Lôbo, Mariana Tasca Fontenelle | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2024-07-11T17:51:38Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2024-07-11T17:51:38Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2021-03-10 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2009-03-12 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2021-03-10 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2008-09-30 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | https://app.uff.br/riuff/handle/1/18259 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/758969 | - |
Descrição: dc.description | An important step in the knowledgediscovery in databases (KDD) process is the attribute selection step, which aims at choosing a subset of attributes that can represent the important information within the data. Most of the attribute selection methods can only handle simple attribute types, such as categorical and numerical. In particular, these methods cannot be applied to multi-valued attributes, which are attributes that take multiple values simultaneously for the same instancein the database. In many real databases, however, multi-valued attributes are present - e. g. the types of books owned by a person may be represented by a multi-valued attribute. This dissertation proposes a relevance measure for multi-valued attributes, which aims at measuring their importance for classification. The proposed measure tahes into account the ability that the attribute has in determining the instance class. In order to evaluate the proposed measure, experiments were several datavbases subimitted to multi-relational classifiers. The experiments show that the resulting accurancy values follow, in most cases, the values of the proposed relevance measure. So we can conclude that the proposed measure is a good indicator of the relevance of multi-valued attributes for classification. | - |
Descrição: dc.description | Uma etapa importante do processo de descoberta do conhecimento em base de dados é a seleção de atributos, que tem como objetivo a escolha de um subconjunto adequado de atributos que represente a informação importante contida nos dados. A maioria dos métodos existentes para a seleção de atributos leva em consideração apenas atributos de tipo simples, como categóricos e numéricos. Esses métodos não se aplicam a atributos multivlorados, que são caracterizados por poderem assumir vários valores simultaneamente por uma mesma instância da base. Porém, em muitas bases reais esses atributos estão presentes. Por exemplo, os tipos de livros que uma pessoa possui podem ser representados através de um atributo multivalorado. Esse trabalho propõe uma medida de relevância para atributos multivalorados, que tem como objetivo medir a sua importância para a classificação. A medida proposta leva em consideração a capacidade que cada atributo tem de determinar a classe da instância. Para avaliar a medida proposta, forma realizados experimentos com diversas bases de dados, submetidas a classificadores multi-relacionais. Nesses experimentos, foi possível observar que os valores de acurácia obtidos refletem, na maioria dos casos, os valores da medida de relevância proposta. Assim, pôde-se concluir que a medida proposta é um bom indicador da importância do atributo multivalorado para a classificação. | - |
Formato: dc.format | application/pdf | - |
Idioma: dc.language | pt_BR | - |
Publicador: dc.publisher | Programa de Pós-Graduação em Computação | - |
Publicador: dc.publisher | Computação | - |
Direitos: dc.rights | Acesso Aberto | - |
Direitos: dc.rights | CC-BY-SA | - |
Palavras-chave: dc.subject | Mineração multi-relacional | - |
Palavras-chave: dc.subject | Seleção de atributos | - |
Palavras-chave: dc.subject | Atributos multi-valorados | - |
Palavras-chave: dc.subject | Medidas de relevância | - |
Palavras-chave: dc.subject | Classificação | - |
Palavras-chave: dc.subject | Computer science | - |
Palavras-chave: dc.subject | Multi-relationary mining | - |
Palavras-chave: dc.subject | Election of attributes | - |
Palavras-chave: dc.subject | Multi-valorados attributes | - |
Palavras-chave: dc.subject | Measures of relevance | - |
Palavras-chave: dc.subject | Classification | - |
Palavras-chave: dc.subject | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO | - |
Título: dc.title | Uma proposta de medida de relvância de atributos multivalorados para classificação | - |
Tipo de arquivo: dc.type | Dissertação | - |
Aparece nas coleções: | Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense - RiUFF |
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