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metadata.dc.type: Dissertação
metadata.dc.rights: Acesso Aberto
Title: Mineração de preferências contextuais fuzzy
metadata.dc.creator: Costa, Juliete Aparecida Ramos
metadata.dc.contributor.advisor1: Amo, Sandra Aparecida de
metadata.dc.contributor.referee1: Santos, Marilde Terezinha Prado
metadata.dc.contributor.referee2: Guliato, Denise
metadata.dc.description.resumo: Nos últimos anos, muitas pesquisas na área de mineração de preferências são focadas no desenvolvimento de métodos para minerar um modelo de preferência a partir de representa ções de preferências crisp, tais como, conjunto de pares de tuplas, ranking de tuplas e funções score. Nesta pesquisa, é apresentado o algoritmo FuzzyPrefMiner, desenvolvido para minerar um modelo de preferência contextual fuzzy a partir de uma representação de preferência denominada relação de preferência fuzzy. Este tipo de representação é composta por um conjunto de triplas do tipo (u; v; n), onde u e v são tuplas avaliadas pelo usuário e n é o grau de preferência da tupla u sobre a tupla v . As relações de preferências fuzzy possibilitam ainda, o estudo da consistência das preferências dos usuários e neste contexto, são apresentados dois métodos de reparação de inconsistência dessas relações, nomeados: Range Voting Não Incremental e Range Voting Incremental. Ambos os métodos são baseados em uma técnica de sistema de votação e são utilizados para reparar a inconsistência das relações de preferências fuzzy inferidas pelo FuzzyPrefMiner. Uma série de experimentos em dados reais foram realizados, para validar a proposta do algoritmo FuzzyPrefMiner e dos métodos de reparação de inconsistência. Os resultados obtidos se mostram bastante satisfatórios, quando comparados com o estado da arte em relação a algoritmos de mineração de preferências e métodos de reparação de inconsistência.
Abstract: In recent years, much researches in Preference Mining has focused on development of methods for mining a preference model from crisp pairwise representation. In this research, is presented the FuzzyPrefMiner algorithm, developed for mining fuzzy contextual preference model from fuzzy preference relation. This type of preference representation is composed by a set of triples (u; v; n), where, u and v are tuples evaluated by user and n is the degree of preference of tuple u with respect to v. The fuzzy preference relations enable the study of the consistency of users and in this context, are presented two methods for repair inconsistency of these relations: No Incremental Range Voting and Incremental Range Voting. Both methods are based on technical Voting System and are used for repair the inconsistency of fuzzy preference relations inferred by FuzzyPrefMiner. A set of experiments in real data were performed to validate the FuzzyPrefMiner algorithm and the methods for repair inconsistency. The results quite satisfactory when compared with the state of the art regarding Preference Mining Algorithms and Methods for Repair Inconsistency.
Keywords: Preferências contextuais
Relações de preferências fuzzy
Mineração de preferências
Métodos de reparação de inconsistência
Contextual preferences
Fuzzy preference relations
Preference mining
Methods for repair inconsistency
Mineração de dados (Computação)
Algoritmos de computador
metadata.dc.subject.cnpq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
metadata.dc.language: por
metadata.dc.publisher.country: BR
Publisher: Universidade Federal de Uberlândia
metadata.dc.publisher.initials: UFU
metadata.dc.publisher.department: Ciências Exatas e da Terra
metadata.dc.publisher.program: Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação
Citation: COSTA, Juliete Aparecida Ramos. Mineração de preferências contextuais fuzzy. 2014. 111 f. Dissertação (Mestrado em Ciências Exatas e da Terra) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2014.
URI: https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/12563
Issue Date: 23-May-2014
Appears in Collections:PPGCC - Mestrado em Ciência da Computação

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