Tratamento de dados faltantes empregando biclusterização com imputação múltipla

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Veroneze, Rosana, 1982-
Data de Publicação: 2011
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
Texto Completo: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1615857
Resumo: Orientadores: Fernando José Von Zuben, Fabrício Olivetti de França.
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spelling Tratamento de dados faltantes empregando biclusterização com imputação múltiplaTreatment of missing data using biclustering with multiple imputationDados faltantes (Estatística)Sistemas de recomendaçãoClusterAlgoritmos evolutivosMineração de dados (Computação)Missing data (Statistics)Recommender systemsClusterEvolutionary algorithmsData miningOrientadores: Fernando José Von Zuben, Fabrício Olivetti de França.Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de ComputaçãoResumo: As respostas fornecidas por sistemas de recomendação podem ser interpretadas como dados faltantes a serem imputados a partir do conhecimento dos dados presentes e de sua relação com os dados faltantes. Existem variadas técnicas de imputação de dados faltantes, sendo que o emprego de imputação múltipla será considerado neste trabalho. Também existem propostas alternativas para se chegar à imputação múltipla, sendo que se propõe aqui a biclusterização como uma estratégia eficaz, flexível e com desempenho promissor. Para tanto, primeiramente é realizada a análise de sensibilidade paramétrica do algoritmo SwarmBcluster, recentemente proposto para a tarefa de biclusterização e já adaptado, na literatura, para a realização de imputação única. Essa análise mostrou que a escolha correta dos parâmetros pode melhorar o desempenho do algoritmo. Em seguida, o SwarmBcluster é estendido para a implementação de imputação múltipla, sendo comparado com o bem-conhecido algoritmo NORM. A qualidade dos resultados obtidos é mensurada através de métricas diversas, as quais mostram que a biclusterização conduz a imputações múltiplas de melhor qualidade na maioria dos experimentosAbstract: The answers provided by recommender systems can be interpreted as missing data to be imputed considering the knowledge associated with the available data and the relation between the available and the missing data. There is a wide range of techniques for data imputation, and this work is concerned with multiple imputation. Alternative approaches for multiple imputation have already been proposed, and this work takes biclustering as an effective, flexible and promising strategy. To this end, firstly it is performed a parameter sensitivity analysis of the SwarmBcluster algorithm, recently proposed to implement biclustering and already adapted, in the literature, to accomplish single imputation of missing data. This analysis has indicated that a proper choice of parameters may significantly improve the performance of the algorithm. Secondly, SwarmBcluster was extended to implement multiple imputation, being compared with the well-known NORM algorithm. The quality of the obtained results is computed considering diverse metrics, which reveal that biclustering guides to imputations of better quality in the majority of the experimentsMestradoEngenharia de ComputaçãoMestre em Engenharia Elétrica[s.n.]Von Zuben, Fernando José, 1968-França, Fabrício Olivetti de, 1980-Von Zuben, Fernando José, 1968-Coelho, André Luís VasconcelosAttux, Romis Ribeiro de FaissolUniversidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Faculdade de Engenharia Elétrica e de ComputaçãoPrograma de Pós-Graduação em Engenharia ElétricaUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINASVeroneze, Rosana, 1982-2011info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdf205 p. : il.https://hdl.handle.net/20.500.12733/1615857VERONEZE, Rosana. Tratamento de dados faltantes empregando biclusterização com imputação múltipla. 2011. 205 p. Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação, Campinas, SP. Disponível em: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1615857. Acesso em: 3 set. 2024.https://repositorio.unicamp.br/acervo/detalhe/804441porreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instname:Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instacron:UNICAMPinfo:eu-repo/semantics/openAccess2017-02-18T06:20:50Zoai::804441Biblioteca Digital de Teses e DissertaçõesPUBhttp://repositorio.unicamp.br/oai/tese/oai.aspsbubd@unicamp.bropendoar:2017-02-18T06:20:50Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)false
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