| Processo: | 13/08741-0 |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Brasil - Iniciação Científica |
| Data de Início da vigência: | 01 de junho de 2013 |
| Data de Término da vigência: | 31 de maio de 2014 |
| Área de conhecimento: | Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação |
| Pesquisador responsável: | Adriane Beatriz de Souza Serapião |
| Beneficiário: | Guilherme Sanchez Corrêa |
| Instituição Sede: | Instituto de Geociências e Ciências Exatas (IGCE). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Rio Claro. Rio Claro , SP, Brasil |
| Assunto(s): | Programação paralela Inteligência computacional Inteligência coletiva Mineração de dados Agrupamento de dados Metodologia e técnicas de computação |
| Palavra(s)-Chave do Pesquisador: | Agrupamento de Dados (clustering) | Inteligência Coletiva | Mineração de Dados | Programação em GPU | Programação paralela | Inteligência Computacional |
Resumo A análise de agrupamento (clustering) é um conjunto de técnicas computacionais não-supervisionadas frequentemente utilizado em aplicações voltadas à busca por padrões, como por exemplo, Mineração de Dados. Algoritmos de agrupamento visam separar objetos em grupos (clusters) úteis ou significativos, de acordo com as características dos objetos, de modo a maximizar a similaridade de objetos dentro de um mesmo grupo e minimizar a similaridade de objetos entre grupos distintos, usando uma métrica pré-determinada. O presente projeto pretende adaptar um recente método de otimização inspirado em cardumes de peixes, denominado Fish School Search, para realizar a tarefa de agrupamentos com dados numéricos. A proposta é utilizar esse método bioinspirado juntamente com a abordagem de particionamento de grupos. Duas implementações distintas para examinar o algoritmo de agrupamento são propostas: uma sequencial em CPU e outra paralela com programação em GPU no ambiente CUDA, cujos resultados serão comparados entre si para avaliação de desempenho na tarefa de agrupamento de dados. (AU) | |
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