Estudo Sobre Os Algoritmos De Clusterização Hierarchical Clusterer E Simple K-means Aplicados No Agrupamento De Padrões Similares
Year: 2019
Type: article
Abstract: O quantitativo de informações disponíveis na internet faz com que os usuários busquem na tecnologia da informação ferramentas para auxiliar na execução de suas tarefas, com isso, emerge a técnica de mineração de dados. O presente estudo tem o objetivo de implementar e comparar dois algoritmos de mineração de dados Simple K-Means e Hierarchical Clusterer, medindo sua eficiência na identificação de padrões similares entre sub- área, palavras-chave e artigos acadêmicos, gerando assim clusters baseando-se na similaridade de interesses entre usuários e obras consultadas. Busca-se ainda elucidar a seguinte problemática: De que forma a Mineração de Dados pode contribuir para a identificação de padrões similares entre grande área, área, subárea, palavras-chave e artigos acadêmicos. Conclui-se com o estudo que o algoritmo de clusterização Hierarchical Clusterer apresentou maior eficiência no agrupamento de dados similares em uma base de dados.
Institutions: University of Cruz Alta, Universidade Federal de Santa Maria
Language: Portuguese
Subfield: Artificial Intelligence
Field: Computer Science
Domain: Physical Sciences
Open Access status: diamond
OpenAlex ID: W2931844738