Data Mining por meio de análise de redes, no contexto de filtro colaborativo

AUTOR(ES)
DATA DE PUBLICAÇÃO

24/11/2005

RESUMO

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 que encaminha soluções parciais, depois combinadas numa solução global. Aplicado 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.

ASSUNTO(S)

análise de procrustes análise de redes escalonamento multidimensional data mining link analysis cooperação indireta distância temática filtro colaborativo teoria dos grafos mineração de dados (computação)

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