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Data Mining em grandes redes: superfícies de coesão sobre base multidimensionalmente escalonada (2003)

  • Authors:
  • USP affiliated authors: ARANHA FILHO, FRANCISCO JOSE ESPOSITO - IME
  • USP Schools: IME
  • Sigla do Departamento: MAE
  • Subjects: ANÁLISE MULTIVARIADA
  • Language: Português
  • Abstract: Tendo como motivação o desenvolvimento de uma representação gráfica de redes com grande número de vértices, útil para aplicações de Filtro Colaborativo, este trabalho propõe a utilização de superfícies de coesão sobre uma base temática multidimensionalmente escalonada. Para isso, utiliza uma combinação de Escalonamento Multidimensional Clássico e Análise de Procrustes, em algoritmo iterativo [sic] que encaminha soluções parciais, depois combinadas numa solução global. Aplicando a um exemplo de transações de empréstimo de livros pela biblioteca Karl A. Boedecker, o algoritmo proposto produz saídas interpretáveis e coerentes tematicamente, e apresenta um stress menor que a solução por Escalonamento Clássico
  • Imprenta:
  • Data da defesa: 11.04.2003

  • How to cite
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    • ABNT

      ARANHA FILHO, Francisco José Espósito; BARROSO, Lúcia Pereira. Data Mining em grandes redes: superfícies de coesão sobre base multidimensionalmente escalonada. 2003.Universidade de São Paulo, São Paulo, 2003.
    • APA

      Aranha Filho, F. J. E., & Barroso, L. P. (2003). Data Mining em grandes redes: superfícies de coesão sobre base multidimensionalmente escalonada. Universidade de São Paulo, São Paulo.
    • NLM

      Aranha Filho FJE, Barroso LP. Data Mining em grandes redes: superfícies de coesão sobre base multidimensionalmente escalonada. 2003 ;
    • Vancouver

      Aranha Filho FJE, Barroso LP. Data Mining em grandes redes: superfícies de coesão sobre base multidimensionalmente escalonada. 2003 ;

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