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https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/27001| Document type: | Trabalho de Conclusão de Curso |
| Access type: | Acesso Aberto |
| Title: | Um estudo comparativo entre algoritmos de classificação para fluxos contínuos de dados |
| Author: | Julia, Etienne da Silva |
| First Advisor: | Paiva, Elaine Ribeiro de Faria |
| First member of the Committee: | Lima, Maria Adriana Vidigal de |
| Second member of the Committee: | Sanches Miani, Rodrigo |
| Summary: | A proposta desse projeto de pesquisa é a realização de um estudo analítico e comparativo entre alguns algoritmos de classificação que já existem em fluxos contínuos de dados (do inglês “data streams”), com o objetivo de julgar e determinar as vantagens e desvantagens de cada um deles para bases de dados reais e artificiais. A comparação foi realizado por meio da ferramenta MOA (Massive Online Analysis), que é, atualmente, o software open source mais utilizado para mineração de fluxos contínuos de dados. Os resultados dos experimentos indicaram que a incorporação de medidas para tratar as especificidades associadas à tarefa de classificação em Fluxos Contínuos de Dados melhora significativamente o desempenho de um classificador, tal como corroborado pelos resultados obtidos pelo algoritmo Very Fast Decision Tree. |
| Keywords: | Mineração de dados Classificação Algoritmo Fluxo contínuo de dados Comparação |
| Area (s) of CNPq: | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA |
| Language: | por |
| Country: | Brasil |
| Publisher: | Universidade Federal de Uberlândia |
| Quote: | JULIA, Etienne da Silva. Um estudo comparativo entre algoritmos de classificação para fluxos contínuos de dados. 2018. 72 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) – Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2019. |
| URI: | https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/27001 |
| Date of defense: | 12-Jul-2018 |
| Appears in Collections: | TCC - Ciência da Computação |
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| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| EstudoComparativoAlgoritmos.pdf | 25.8 MB | Adobe PDF | ![]() View/Open |
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