Navegando por Palavras-chave "medidas de centralidade"

Agora exibindo 1 - 1 de 1
  • Imagem de Miniatura
    Item
    Acesso aberto (Open Access)
    Seleção de elementos rotulados para o aprendizado semissupervisionado baseado em grafos
    (Universidade Federal de São Paulo, 2020-10-02) Y. Sato, Thiago [UNIFESP]; Berton, Lilian [UNIFESP]; http://lattes.cnpq.br/9064767888093340; http://lattes.cnpq.br/9773763424412768
    A escassez de dados rotulados tem aumentado o interesse no aprendizado semissupervi- sionado, o qual emprega uma proporção pequena de dados rotulados e uma proporção grande de dados não-rotulados para realizar classificação em grandes bases de dados. Este trabalho tem como objetivo analisar a influência de elementos rotulados no aprendizado semissupervisionado. Buscamos melhorar a performance de modelos semissupervisionados baseados em grafos a partir da seleção de elementos rotulados. As seleções foram baseadas na importância do nó dentro do grafo, utilizando-se de medidas de centralidade, dentre essas medidas, a métrica betweeness teve destaque. Também analisamos a distribuição de elementos rotulados por comunidades e notamos que quando essa distribuição é balanceada há um aumento na acurácia.