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 | Tamanho | Formato | |
---|---|---|---|---|
Paula Virgínia Simões Fidelis e Lorranna Caroline da Silva Machado.pdf | Descoberta de Conhecimento em Big Data Usando Aprendizagem por Quantização Vetorial | 1,3 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
Os itens no repositório estão protegidos por copyright, com todos os direitos reservados, salvo quando é indicado o contrário.