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dc.contributor.authorFidelis, Paula Virgínia Simões-
dc.contributor.authorMachado, Lorranna Caroline da Silva-
dc.date.accessioned2019-06-10T22:36:01Z-
dc.date.available2019-06-10T22:36:01Z-
dc.date.issued2018-12-23-
dc.identifier.urihttp://dspace.uniube.br:8080/jspui/handle/123456789/542-
dc.description.abstractO 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.pt_BR
dc.subjectRede Neuralpt_BR
dc.subjectBig Datapt_BR
dc.subjectClusterpt_BR
dc.subjectLVQpt_BR
dc.subjectKDDpt_BR
dc.subjectClassespt_BR
dc.titleDescoberta de Conhecimento em Big Data Usando Aprendizagem por Quantização Vetorialpt_BR
dc.typeArticlept_BR
Aparece nas coleções:2017/1

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