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https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/27001
Tipo de documento: | Trabalho de Conclusão de Curso |
Tipo de acceso: | Acesso Aberto |
Título: | Um estudo comparativo entre algoritmos de classificação para fluxos contínuos de dados |
Autor: | Julia, Etienne da Silva |
Primer orientador: | Paiva, Elaine Ribeiro de Faria |
Primer miembro de la banca: | Lima, Maria Adriana Vidigal de |
Segundo miembro de la banca: | Sanches Miani, Rodrigo |
Resumen: | 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. |
Palabras clave: | Mineração de dados Classificação Algoritmo Fluxo contínuo de dados Comparação |
Área (s) del CNPq: | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA |
Idioma: | por |
País: | Brasil |
Editora: | Universidade Federal de Uberlândia |
Cita: | 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 |
Fecha de defensa: | 12-jul-2018 |
Aparece en las colecciones: | TCC - Ciência da Computação |
Ficheros en este ítem:
Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
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