Aplicação de conceitos de redes complexas para a descoberta de formação de grupos em mapas auto-organizáveis
Tipo
Dissertação
Data de publicação
2021-09-22
Periódico
Citações (Scopus)
Autores
Rolemberg, Thiago Mesquita
Orientador
Silva, Leandro Augusto da
Título da Revista
ISSN da Revista
Título de Volume
Membros da banca
Monteiro, Luiz Henrique Alves
Kitani, Edson Caoru
Kitani, Edson Caoru
Programa
Engenharia Elétrica e Computação
Resumo
Redes Neurais do tipo Mapas Auto-Organizáveis ou SOM (do inglês Self-Organizing Maps), em particular, se destaca como um algoritmo que permite analisar as características de agrupamento e a relação topológica dos dados, a partir de um reticulado
de neurônios. Contudo, ainda há uma lacuna de pesquisa que consiste em descobrir a relação por de trás dos atributos que levam a formação de grupos. Neste sentido, propõe-se neste trabalho o uso de conceitos de redes complexas no sentido de usar os neurônios do reticulado para a geração de um grafo e complementar a análise no contexto de comunidade, analisando a formação de grupos por medidas de centralidade. Experimentos em três bases de dados demonstram a viabilidade da proposta.
Descrição
Palavras-chave
mapa auto-organizado , redes neurais , redes complexas , grafos , medidas de centralidades , u-matrix , dendrogramas , aprendizado de máquina , agrupamento , aprendizado de máquina , não supervisionado