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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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