Clusterizacao de dados utilizando tecnicas de deteccao de comunidades em redes complexas.

• Processo: 06/56023-5
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de setembro de 2006
• Data de Término da vigência: 31 de agosto de 2008
• Área de 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
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Clusterizacao De Dados | Determinacao De Comunidades | Formacao De Grafo | Particao De Grafo | 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)