Investigação de técnicas de computação evolutiva em problemas de agrupamento de dados

• Processo: 07/59204-3
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Doutorado
• Data de Início da vigência: 01 de março de 2008
• Data de Término da vigência: 31 de julho de 2010
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
• Pesquisador responsável: Ricardo José Gabrielli Barreto Campello
• Beneficiário: Murilo Coelho Naldi
• Instituição Sede: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
• Assunto(s): Computação evolutiva Algoritmos evolutivos Mineração de texto Agrupamento de dados Expressão gênica
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Algoritmos Evolutivos | Analise De Expressoes Genicas | Combinacao De Tecnicas | Mineracao De Textos | Tecnicas De Agrupamento | Validacao De Agrupamentos

Resumo

A quantidade de dados geradas em diversas áreas do conhecimento gera a necessidade do desenvolvimento de técnicas de mineração cada vez mais robustas e com bom desempenho. Técnicas de agrupamento têm sido utilizas com sucesso em várias áreas, especialmente áreas onde não há conhecimento prévio da organização dos dados. Entretanto, encontrar um agrupamento, ou um conjunto de agrupamentos, que satisfaça vários critérios distintos ainda é objeto de estudo e um desafio para a área de aprendizado de máquina. Algoritmos evolutivos executam uma busca paralela e global pelas melhores soluções em uma população, o que resulta em um conjunto de soluções em potencial capazes de satisfazer um conjunto de critérios. Por isso, esses algoritmos são utilizados com sucesso no problema agrupamento. Assim como o conjunto de soluções que resulta de um algoritmo evolutivo pode ser combinado em comitês para gerar um resultado mais robusto, critérios de validação de agrupamento também podem ser combinados para resultar em uma avaliação mais robusta destes agrupamentos. Os principais objetivos deste projeto de doutorado consistem em pesquisar e desenvolver metodologias a serem utilizadas para combinação de agrupamentos e critérios de validação para os mesmos. Estas metodologias serão utilizadas para propor técnicas de agrupamento evolutivo de dados que possam combinar diferentes partições resultantes e diferentes critérios de validação, com o objetivo de resultar em agrupamentos de dados mais eficazes, por meio de procedimentos computacionais eficientes e escaláveis. (AU)

Publicações acadêmicas

(Referências obtidas automaticamente das Instituições de Ensino e Pesquisa do Estado de São Paulo)

NALDI, Murilo Coelho. Técnicas de combinação para agrupamento centralizado e distribuído de dados. 2011. Tese de Doutorado - Universidade de São Paulo (USP). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC/SB) São Carlos.