Algoritmos de aprendizado associativo para classificação (Quasi-)contígua


O objetivo geral deste projeto é desenvolver novos algoritmos de classificação associativa, que levem em consideração a proximidade dos atributos nos dados de treino. Para isso, listamos os seguintes objetivos específicos:  explorar informação de contiguidade entre os atributos no conjunto de treino.  relaxar a enumeração de estruturas contendo padrões compostos por atributos aproximadamente contíguos no conjunto de treino.  adequar funções kernel de forma a serem aplicáveis a dados sequenciais e integradas aos algoritmos de classificação associativa.  avaliar a efetividade os algoritmos desenvolvidos em diferentes cenários de aplicação, e mediante diferentes tipos de objetos (i.e., documento Web, imagens, trajetórias etc.). 


Sigla:CONT-CLASS

Início: 2013
Término: 2016
Coordenador: Adriano Alonso Veloso
Agência: CNPq
Programa: Edital CNPq 014/2013 - Universal 2013
Processo: 48633/2013-2
Situação: Encerrado