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Campo DCValorIdioma
dc.contributor.advisor1Matsubara, Edson Takashi-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/1842905075999080pt_BR
dc.contributor.advisor-co1Nogueira, Bruno Magalhães-
dc.contributor.advisor-co1Latteshttp://lattes.cnpq.br/0544106600515308pt_BR
dc.creatorRodrigues, Lucas de Souza-
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/6266978921240941pt_BR
dc.date.accessioned2020-05-11T13:55:25Z-
dc.date.available2020-05-11T13:55:25Z-
dc.date.issued2016-06-29-
dc.identifier.citationRODRIGUES, Lucas de Souza. FlexRank: um rankeador lexicográfico rápido. 2016. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) – Faculdade de Computação, Universidade Federal do Mato Grosso do Sul, Dourados, MS, 2016.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufgd.edu.br/jspui/handle/prefix/2995-
dc.description.resumoO uso de Aprendizado de Máquina (AM), tem sido amplamente utilizado em problemas reais nos últimos anos. Este trabalho propõe o uso de técnicas em AM para problemas com dados textuais, com abordagem em algoritmos baseados em regras lexicográficas e legitimamente rankeadores. Com a popularização dos dados em meio digitais, torna-se interessante aplicar técnicas de AM para melhor organizar as informações contidas neste vasto campo de bases textuais. O aprendizado supervisionado, uma área de AM, com uso de algoritmos de rankeamento é uma alternativa viável para ambientes que possuem poucos dados rotulados. Logo, para alcançar os desafios deste trabalho é proposto o algoritmo FLEXRANK que tem o objetivo de rankear conjuntos textuais massivos. Para realizar tal feito FLEXRANK conta com uma estratégia simples que utiliza apenas atributos relevantes e por conseguinte realiza lexicograficamente a ordenação dos exemplos em um conjunto de dados. Deste modo, inicialmente são apresentados os tipos de algoritmos de AM, medidas de avaliação em algoritmos de classificação, rankeamento e abordagem dos algoritmos LEXRANK e FLEXRANK proposto neste trabalho. Trabalhos que possuem correlação de ranking de textos, especialmente aqueles que atuam em mineração de textos, são abordados neste estudo. Destaca-se também estudos anteriores com foco a balizar os experimentos e resultados acalçados ao longo deste trabalho. FLEXRANK foi avaliado empiricamente sobre uma série de conjuntos de dados em comparação com os algoritmos SVM, Árvores de Decisão, Naive Bayes, KNN e LEXRANK. Os resultados demonstram que para os problemas de classificação de textos massivos, FLEXRANK tem resultados comparáveis, por meio de Curva ROC AUC, a SVM e mais rápido do que Árvores de Decisão para classificar novos exemplos.pt_BR
dc.description.provenanceSubmitted by Alison Souza (alisonsouza@ufgd.edu.br) on 2020-05-11T13:55:25Z No. of bitstreams: 1 UFMS - LucasdeSouzaRodrigues.pdf: 1157548 bytes, checksum: 52f2713e25abf67fb05dfd9f8179b42d (MD5)en
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2020-05-11T13:55:25Z (GMT). No. of bitstreams: 1 UFMS - LucasdeSouzaRodrigues.pdf: 1157548 bytes, checksum: 52f2713e25abf67fb05dfd9f8179b42d (MD5) Previous issue date: 2016-06-29en
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Mato Grosso do Sulpt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentFaculdade de Computaçãopt_BR
dc.publisher.programPrograma de pós-graduação em Ciência da Computaçãopt_BR
dc.publisher.initialsUFMSpt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectAprendizado de máquinapt_BR
dc.subjectMachine learningen
dc.subjectAlgoritmopt_BR
dc.subjectAlgorithmsen
dc.subjectLexicografiapt_BR
dc.subjectLexicographyen
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOpt_BR
dc.titleFlexRank: um rankeador lexicográfico rápidopt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR
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