Use este identificador para citar ou linkar para este item: http://dspace.uniube.br:8080/jspui/handle/123456789/542
Título: Descoberta de Conhecimento em Big Data Usando Aprendizagem por Quantização Vetorial
Autor(es): Fidelis, Paula Virgínia Simões
Machado, Lorranna Caroline da Silva
Palavras-chave: Rede Neural
Big Data
Cluster
LVQ
KDD
Classes
Data do documento: 23-Dez-2018
Resumo: O trabalho apresenta uma forma não convencional de mineração de dados para a obtenção de conhecimento. A proposta foi a de implementar uma rede neural LVQ que realiza a construção de classes através do seu vetor de pesos que agrupa dados que possuem padrões análogos. O método foi aplicado para determinar os clientes alvo que frequentam uma academia localizada na cidade de Uberaba- MG, desta forma foi possível compreender a característica padrão de seus clientes e, através disso, gerar estratégias de marketing para otimizar a delização e a busca de novos clientes.
URI: http://dspace.uniube.br:8080/jspui/handle/123456789/542
Aparece nas coleções:2017/1

Arquivos associados a este item:
Arquivo Descrição TamanhoFormato 
Paula Virgínia Simões Fidelis e Lorranna Caroline da Silva Machado.pdfDescoberta de Conhecimento em Big Data Usando Aprendizagem por Quantização Vetorial1,3 MBAdobe PDFThumbnail
Visualizar/Abrir


Os itens no repositório estão protegidos por copyright, com todos os direitos reservados, salvo quando é indicado o contrário.