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Título: UMA ABORDAGEM MULTIAGENTE PARA PROCESSOS DE MINERAÇÃO DE DADOS: APLICAÇÕES NA ÁREA DA SAÚDE
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Autor(es): REINIER MOREJON NOVALES

Colaborador(es):  CARLOS JOSE PEREIRA DE LUCENA - Orientador
Número do Conteúdo: 34660
Catalogação:  02/08/2018 Idioma(s):  INGLÊS - ESTADOS UNIDOS

Tipo:  TEXTO Subtipo:  TESE
Natureza:  PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
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=34660@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=34660@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.34660

Resumo:
A mineração de dados é um tema em alta que atrai pesquisadores de diferentes áreas, como bancos de dados, aprendizado de máquina e sistemas multiagentes. Como consequência do crescimento do volume de dados, há uma necessidade crescente de obter conhecimento desses grandes conjuntos de dados que são muito difíceis de manipular e processar com os métodos tradicionais. Os agentes de software podem desempenhar um papel significativo ao executar processos de mineração de dados de maneira mais eficiente. Por exemplo, eles podem trabalhar para realizar seleção, extração, pré-processamento e integração de dados, bem como mineração paralela, distribuída ou de múltiplas fontes. Este trabalho propõe uma abordagem (na forma de um framework) que usa agentes de software para gerenciar processos de mineração de dados. Para testar sua aplicabilidade, utilizamos vários conjuntos de dados relacionados ao domínio de saúde, representando alguns cenários de uso (hipotireoidismo, diabetes e arritmia).

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