O pós-processamento em extração de conhecimento de bases de dados

• Processo: 00/07939-0
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Doutorado
• Data de Início da vigência: 01 de outubro de 2000
• Data de Término da vigência: 30 de abril de 2004
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
• Pesquisador responsável: Solange Oliveira Rezende
• Beneficiário: Jaqueline Brigladori Pugliesi
• Instituição Sede: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Aprendizado De Maquina | Data Mining

Resumo

Este projeto de pesquisa tem como objetivo explorar a etapa de pós-processamento do conhecimento, que é a última etapa do processo de extração de conhecimento de bases de dados, bem como avaliá-la em problemas reais. No pós-processamento são avaliadas, entre outras, a precisão, compreensibilidade, interessabilidade e surpresa do conhecimento extraído dos dados. Este projeto visa quatro metas principais: avaliação do conhecimento extraído de amostras, investigação do conhecimento extraído através da utilização de algoritmos de bagging e boosting, exploração do uso de amostras incrementais, e investigação de mecanismos de integração de conhecimento adquirido a partir da mesma ou de diferentes amostras dos dados, utilizando tanto o mesmo quanto diferentes métodos de extração de conhecimento de dados. (AU)

Publicações acadêmicas

(Referências obtidas automaticamente das Instituições de Ensino e Pesquisa do Estado de São Paulo)

PUGLIESI, Jaqueline Brigladori. Pós-processamento de regras de regressão. 2004. Tese de Doutorado - Universidade de São Paulo (USP). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC/SB) São Carlos.