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Classificação multirrótulo em fluxo contínuo de dados

Processo: 17/11513-0
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Mestrado
Vigência (Início): 01 de março de 2018
Vigência (Término): 01 de julho de 2019
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação
Convênio/Acordo: Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
Pesquisador responsável:Ricardo Cerri
Beneficiário:Joel David Costa Júnior
Instituição-sede: Centro de Ciências Exatas e de Tecnologia (CCET). Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR). São Carlos , SP, Brasil
Bolsa(s) vinculada(s):18/11321-6 - Avaliação de algoritmos de detecção de novidade para classificação multirrótulo em fluxos contínuos de dados, BE.EP.MS
Assunto(s):Aprendizado computacional   Mineração de dados   Fluxo de dados   Classificação hierárquica multirrótulo

Resumo

Fluxo contínuo de dados (FCDs) são sequências de dados de tamanho ilimitado, geradas de forma contínua, não-estacionária, e em muitos casos, em alta velocidade. Detecção de novidade é uma tarefa de classificação que consiste em reconhecer que um exemplo ou conjunto de exemplos em um fluxo de dados diferem significativamente de conceitos conhecidos. Essa é uma importante tarefa para FCDs, principalmente porque novos conceitos podem aparecer, desaparecer ou evoluir ao longo do tempo (evolução de conceito). O MINAS é um algoritmo de detecção de novidades em FCD que considera a tarefa de classificação como multi-classe e é capaz de detectar os tipos de mudanças citadas anteriormente. A maioria das aplicações envolvendo FCDs abordam problemas multirrótulo, no entanto, na literatura há poucos trabalhos sobre classificação multirrótulo em FCDs. Com isso, o objetivo deste projeto é adaptar o algoritmo MINAS para classificação multirrótulo considerando mudanças e evoluções de conceitos. Além disso, técnicas que reconheçam dependências entre rótulos serão estudadas para melhorar a performance do classificador. Os métodos propostos serão comparados com os existentes na literatura e avaliados por meio de medidas de metodologias específicas para problemas de classificação multirrótulo e detecção de evolução de conceitos. (AU)