Incorporando Modelos de Conhecimento a Algoritmos de Mineração de Dados Escaláveis


O objetivo geral desse projeto é melhorar algoritmos de mineração de dados, em particular mineração de textos e grafos por meio da exploração de modelos de conhecimento para aumentar sua efetividade e paralelização, de tal que forma que eles possam escalar melhor.Neste projeto estamos propondo a integração de representações do conhecimento, mas especificamente, ontologias de domínio, com algoritmos de mineração de textos e de grafos para a resolução de problemas inerentes a esses algoritmos, tais como incerteza, alta dimensionalidade, entre outros, e com o intuito também de melhorar a efetividade desses algoritmos. Projeto de cooperação com o INRIA, foca em quatro linhas de pesquisa: (1) modelagram de conhecimento, (2) mineração de texto, (3) mineração de grafos, (4) paralelização de algoritmos de mineração de dados.O objetivo geral desse projeto é melhorar algoritmos de mineração de dados, em particular mineração de textos e grafos por meio da exploração de modelos de conhecimento para aumentar sua efetividade e paralelização, de tal que forma que eles possam escalar melhor.

Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (2) / Doutorado: (2) .

Integrantes: Wagner Meira Junior – Coordenador / Dorgival Olavo Guedes Neto – Integrante / Renato Antonio Celso Ferreira – Integrante / Marcos Andre Goncalves – Integrante / Leonardo Chaves Dutra da Rocha – Integrante / Gisele Lobo Pappa – Integrante / Clodoveu Augusto Davis Jr. – Integrante / Jugurta Lisboa Filho – Integrante.