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Um algoritmo genético para problemas de classificação hierárquica multirrótulo

Processo: 11/22321-8
Linha de fomento:Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Doutorado
Vigência (Início): 01 de dezembro de 2012
Vigência (Término): 31 de maio de 2013
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
Pesquisador responsável:André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Beneficiário:Ricardo Cerri
Supervisor no Exterior: Alex A. Freitas
Instituição-sede: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
Local de pesquisa : University of Kent, Inglaterra  
Vinculado à bolsa:09/17401-2 - Investigação de abordagens bioinspiradas para problemas de classificação hierárquica multirrótulo, BP.DR
Assunto(s):Aprendizado computacional   Algoritmos genéticos   Computação bioinspirada

Resumo

Em problemas convencionais de classificação, cada exemplo de um conjunto de dados pode ser associado a apenas uma dentre duas ou mais classes. No entanto, existem problemas de classificação mais complexos, nos quais as classes envolvidas no problema são estruturadas hierarquicamente, podendo incluir subclasses e superclasses. Esses problemas são conhecidos como problemas de classificação hierárquica, pois exemplos podem ser associados a classes pertencentes a um caminho de uma hierarquia de classes. Tal hierarquia pode ser estruturada como uma árvore ou como um grafo acíclico direcionado. Entre os problemas hierárquicos, existem ainda aqueles nos quais exemplos podem ser atribuídos simultaneamente a classes pertencentes a dois ou mais caminhos de uma hierarquia de classes, ou seja, exemplos podem ser classificados em várias classes localizadas em um mesmo nível hierárquico. Esses problemas são chamados de problemas de classificação hierárquica multirrótulo, podendo possuir centenas ou até milhares de classes. Além de mais complexos, esses problemas possuem características que dificultam a utilização de métodos convencionais de classificação, como alta complexidade, diversidade de soluções e difícil modelagem. Essas características podem ser melhor tratadas com a utilização de abordagens bioinspiradas, como por exemplo os Algoritmos Genéticos, pois esses são compostos por métodos probabilísticos mais eficientes, e procuram de forma global por uma ou mais soluções para problemas de busca ou otimização. Assim, durante o estágio de pesquisa no exterior, será proposto um Algoritmo Genético para a geração de regras de classificação hierárquicas multirrótulo. (AU)]

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