Clusterização de dados utilizando técnicas de detecção de comunidades em redes complexas

• Processo: 06/56023-5
• Linha de fomento: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Vigência (Início): 01 de setembro de 2006
• Vigência (Término): 31 de agosto de 2008
• Área do conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Sistemas de Computação
• Pesquisador responsável: Zhao Liang
• Beneficiário: Thiago Christiano Silva
• Instituição-sede: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
• Assunto(s): Redes complexas

Resumo

Clusterização de dados é uma técnica importante para mineração de dados, reconhecimento de padrões e processamento de imagens, entre outros. A maioria dos algoritmos de clusterização de dados não possui as seguintes características desejadas no mesmo tempo: habilidade de determinação de formas de clusters variadas e representação hierárquica de clusters. Neste projeto, tentaremos desenvolver um novo algoritmo de clusterização de dados, que possui as duas características supracitadas, baseado no algoritmo CHAMELEON. Especificamente, o conjunto de dados de entrada é representado por um grafo e os clusters são formados por meio de participação do grafo, a qual, neste novo algoritmo, será realizada utilizando técnicas de determinação de comunidades em redes complexas. (AU)