Fronteiras da Mineração de Dados

FRONTEIRAS DA MINERAÇÃO DE DADOS

 

Ministrantes: Prof. Dr. Alípio M. Jorge – Universidade do Porto, Portugal; Prof. Dr. Bruno Gonçalves – University of New York
Resp.: Prof. Dra. Solange Oliveira Rezende e Prof. Dr.Thiago Alexandre Salgueiro Pardo

 
Objetivos

Apresentar ao aluno aplicações de mineração de dados na fronteira do conhecimento, abordando questões atuais, mais especificamente, sistemas de recomendação e mineração de dados sociais, com exemplos de aplicações, possibilitando o uso dessa tecnologia na solução de problemas e na tomada de decisão.

 
Justificativa

A área de mineração de dados, em suas mais variadas frentes, tem tido grande relevância frente aos desafios de se gerenciar e processar a grande quantidade de dados disponíveis, principalmente online, tanto estruturados quanto não estruturados. Dominar os conceitos e as técnicas envolvidos nessa área é essencial para o real proveito dos dados disponíveis, quer de uso geral, quer de domínios especializados.

 
Conteúdo

Introdução aos sistemas de recomendação. Recomendação baseada em dados de utilização. Algoritmos: Regras de associação, abordagens baseadas em distâncias, fatorização de matrizes. Questões de escalabilidade. Algoritmos incrementais. Avaliação de sistemas de recomendação. Ferramentas (R, Python). Conceitos básicos de redes complexas. Estruturas de redes. Métricas topológicas. Análise e mineração de redes sociais. Introdução à API do Twitter. Comportamento em microblogs e uso da linguagem. Visualização e análise de dados do Twitter.

 
Bibliografia básica
  • Faceli, K.; Lorena, A.C.; Gama, J.; Carvalho, A.C.P.L.F. (2011). Inteligência Artificial. Uma Abordagem de Aprendizado de Máquina. Editora LTC.
  • Jurafsky, D. and Martin, J.H. (2009). Speech and Language Processing: An Introduction to Natural Language Processing, Computational Linguistics and Speech Recognition. Prentice Hall.
  • Liu, B. (2012). Sentiment Analysis and Opinion Mining. Morgan & Claypool Publishers.
    Rezende, S.O. (org.) (2003). Sistemas Inteligentes: Fundamentos e Aplicações. Editora Manole.
  • Witten, I.H.; Frank, E.; Hall, M.A. (2011). Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques. Morgan Kaufmann.

Última modificação em Sexta, 14 Abril 2017 16:04