Bibliographic citations
Vilca, E., (2021). Network-based high-level classification using betweenness centrality and attribute-attribute interaction [Disertación de maestría, Universidade de São Paulo]. https://renati.sunedu.gob.pe/handle/sunedu/3633408
Vilca, E., Network-based high-level classification using betweenness centrality and attribute-attribute interaction [Disertación de maestría]. BR: Universidade de São Paulo; 2021. https://renati.sunedu.gob.pe/handle/sunedu/3633408
@mastersthesis{renati/7558,
title = "Network-based high-level classification using betweenness centrality and attribute-attribute interaction",
author = "Vilca Zuñiga, Esteban Wilfredo",
publisher = "Universidade de São Paulo",
year = "2021"
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La accesibilidad tecnológica gracias a internet, la computación en la nube y las redes sociales ha generado un aumento significativo en la cantidad de datos disponibles. El aprendizaje automático, una rama de la inteligencia artificial, extrae conocimientos valiosos de estos datos. En particular, el aprendizaje supervisado utiliza datos etiquetados para predecir etiquetas futuras. En este contexto, los algoritmos de clasificación de alto nivel se basan en la estructura y relaciones entre los datos en lugar de características físicas como la distancia. Las redes complejas, estructuras de datos que evalúan la conectividad y dispersión de la información, son fundamentales. Este estudio propone nuevas técnicas de clasificación de alto nivel: primero, usando la centralidad de intermediación para capturar características de red, reduciendo el número de métricas evaluadas y mejorando la precisión. Luego, empleando una metodología innovadora de construcción de redes complejas basada en interacciones atributo-atributo, combinando atributos de manera ponderada. Los resultados, analizados en conjuntos de datos sintéticos y reales, muestran promesas como la reducción de métricas, la adaptabilidad a datos no normalizados y una nueva métrica de evaluación de red.
File | Description | Size | Format | |
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VilcaZunigaEW.pdf Restricted Access | Disertación | 1.92 MB | Adobe PDF | View/Open Request a copy |
Autorizacion.pdf Restricted Access | Autorización del registro | 186.76 kB | Adobe PDF | View/Open Request a copy |
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