Enxame de partículas aplicado ao agrupamento de textos

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Tipo
Dissertação
Data
2010-12-22
Autores
Prior, Ana Karina Fontes
Orientador
Silva, Leandro Nunes de Castro
Título da Revista
ISSN da Revista
Título de Volume
Membros da banca
Silva, Leandro Augusto da
Carvalho, Marco Antônio Garcia de
Programa
Engenharia Elétrica
Resumo
A grande quantidade de dados gerados por pessoas e organizações tem estimulado a pesquisa sobre métodos efetivos e automáticos de extração de conhecimentos a partir de bases de dados. Essa dissertação propõe duas novas técnicas bioinspiradas, denominadas cPSC e oPSC, baseadas no algoritmo de otimização por enxame de partículas (PSO - Particle Swarm Optimization) para resolver problemas de agrupamento de dados. Os algoritmos propostos são aplicados a problemas de agrupamento de dados e textos, e seus desempenhos são comparados com outros propostos na literatura específica. Os resultados obtidos nos permitem concluir que os algoritmos propostos são competitivos com aqueles já disponíveis na literatura, porém trazem outros benefícios como a determinação automática do número de grupos nas bases e a efetuação de uma busca pelo melhor particionamento possível da base considerando uma função de custo explícita.
Descrição
Palavras-chave
enxame de partículas , mineração de textos , mineração de dados , agrupamento de textos , agrupamento de dados , particle swarms , text mining , data mining , clustering
Citação