Fazendo as melhores escolhas - um estudo sobre aprendizado de máquina e a utilização de foco de algoritmos em desenho de grafos

Submitted by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2015-11-12T12:16:34Z No. of bitstreams: 2 Dissertacao - Raissa dos Santos Vieira - 2015.pdf: 1881110 bytes, checksum: 45839b9f148ac7ad37509a799c65c385 (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) === Approved f...

Full description

Bibliographic Details
Main Author: Vieira, Raissa dos Santos
Other Authors: Nascimento, Hugo Alexandre Dantas do
Format: Others
Language:Portuguese
Published: Universidade Federal de Goiás 2015
Subjects:
Online Access:http://repositorio.bc.ufg.br/tede/handle/tede/4884
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Ações de usuários
Raciocínio baseado em casos
Graph drawing
User actions
Case-based reasoning
CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
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Vieira, Raissa dos Santos
Fazendo as melhores escolhas - um estudo sobre aprendizado de máquina e a utilização de foco de algoritmos em desenho de grafos
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spelling ndltd-IBICT-oai-repositorio.bc.ufg.br-tede-48842019-01-21T22:34:18Z Fazendo as melhores escolhas - um estudo sobre aprendizado de máquina e a utilização de foco de algoritmos em desenho de grafos Making the best choices - a study on machine learning and using focus of algorithms Vieira, Raissa dos Santos Nascimento, Hugo Alexandre Dantas do Nascimento, Hugo Alexandre Dantas do Laureano, Gustavo Teodoro Ribeiro, Marcela Xavier Desenho de grafos Ações de usuários Raciocínio baseado em casos Graph drawing User actions Case-based reasoning CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO Submitted by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2015-11-12T12:16:34Z No. of bitstreams: 2 Dissertacao - Raissa dos Santos Vieira - 2015.pdf: 1881110 bytes, checksum: 45839b9f148ac7ad37509a799c65c385 (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) Approved for entry into archive by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2015-11-12T12:18:36Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Dissertacao - Raissa dos Santos Vieira - 2015.pdf: 1881110 bytes, checksum: 45839b9f148ac7ad37509a799c65c385 (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) Made available in DSpace on 2015-11-12T12:18:36Z (GMT). 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The goal was to determine whether the reuse of these actions made by users could lead to an effective strategy for improvement graph drawings. Experiments were performed with the database and algorithms, described along with the framework, in order to evaluate the proposal approach through the statistical analysis of results obtained. The analysis showed promising strategies, among them an algorithm that matches a preexisting genetic algorithm running on the entire graph drawing, and the combination of this genetic algorithm with a new algorithm that can produces better graph drawings. Such facts motivate further research in this area. O problema de desenho de grafos consiste em construir representações geométricas de grafos de modo a obter bons desenhos, que atendam às expectativas dos usuários. O problema se torna complexo pelo fato do conceito de “bom desenho” ser subjetivo e relativo, ou seja, poder variar de acordo com as preferências e/ou necessidades de cada usuário. Este trabalho apresenta uma revisão de literatura de abordagens que buscaram aplicar técnicas de aprendizado de máquina para desenho de grafos. Em seguida, é proposto um framework para coletar ações de usuários a partir de interações com um software de desenho de grafos e reaproveitá-las utilizando raciocínio baseado em casos. O framework foi testado com uma base de dados de interação envolvendo foco de um algoritmo genético. O objetivo foi verificar se o reaproveitamento de ações de foco feitas por usuários poderia levar a uma estratégia efetiva de melhoria de desenhos de grafos. Foram realizadas experimentações com a base de dados e com algoritmos, descritos junto com o framework, a fim de avaliar a abordagem proposta por meio da análise estatística dos resultados obtidos. 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Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Goiás, Goiânia, 2015. http://repositorio.bc.ufg.br/tede/handle/tede/4884 por -3303550325223384799 600 600 600 600 -7712266734633644768 3671711205811204509 -961409807440757778 http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ info:eu-repo/semantics/openAccess application/pdf Universidade Federal de Goiás Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação (INF) UFG Brasil Instituto de Informática - INF (RG) reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFG instname:Universidade Federal de Goiás instacron:UFG