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Coleção Digital

Avançada


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Título: AUTOMATIC CLASSIFICATION OF SEMI-STRUCTURED DATA
Autor: BERNARDO PEREIRA NUNES
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):  MARCO ANTONIO CASANOVA - ADVISOR
Nº do Conteudo: 14382
Catalogação:  14/10/2009 Idioma(s):  PORTUGUESE - BRAZIL
Tipo:  TEXT Subtipo:  THESIS
Natureza:  SCHOLARLY PUBLICATION
Nota:  Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=14382@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=14382@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.14382

Resumo:
The problem of data classification goes back to the definition of taxonomies covering knowledge areas. With the advent of the Web, the amount of data available has increased several orders of magnitude, making manual data classification impossible. This dissertation proposes a method to automatically classify semi-structured data, represented by frames, without any previous knowledge about structured classes. The dissertation introduces an algorithm, based on K-Medoid, capable of organizing a set of frames into classes, structured as a strict hierarchy. The classification of the frames is based on a closeness criterion that takes into account the attributes and their values in each frame.

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