Programa de Pós Graduação em Modelagem Matemática e Computacional - PPGMMC

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Navegando Programa de Pós Graduação em Modelagem Matemática e Computacional - PPGMMC por Assunto "Análise de conglomerados"

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    Aprendizado por reforço baseado em agrupamentos para recomendação na ausência de informação prévia
    (Centro Federal de Educação Tecnológica de Minas Gerais, 2017-08-02) Rodrigues, Otávio Augusto Malheiros; Lacerda, Anísio Mendes; Pádua, Flávio Luis Cardeal; http://lattes.cnpq.br/6545115051079964; http://lattes.cnpq.br/2034607422210997; http://lattes.cnpq.br/2125546646444157; Lacerda, Anísio Mendes; Pádua, Flávio Luis Cardeal; Bax, Marcelo Peixoto; Pereira, Adriano César Machado
    Atualmente, com a popularização e aumento da quantidade de páginas Web, o volume de informação compartilhada tem crescido, ampliando cada vez mais a quantidade de conteúdo disponível para os usuários dessa rede. Assim, surge a necessidade de ferramentas capazes de identificar conteúdo relevante a partir desse grande volume de informação disponível. Os sistemas de recomendação são ferramentas computacionais que possuem este objetivo, ou seja, esses sistemas focam em auxiliar os usuários a encontrar informação relacionada às suas preferências de forma personalizada. As técnicas estado-da-arte na literatura de sistemas de recomendação são baseadas no histórico de interação dos usuários com os itens disponíveis no sistema. Assim, estas técnicas são limitadas no cenário de ausência de informação prévia sobre as preferências dos usuários. Este é um problema bem conhecido na literatura de sistemas de recomendação, chamado cold-start de usuários e é o foco desta dissertação. Mais especificamente,aborda-se o problema de recomendar itens para usuários de forma contínua (i.e.,online) por meio de algoritmos baseados em aprendizado por reforço. A classe de algoritmos na qual baseia-se este trabalho é Multi-Armed Bandits (MAB) e refere-se a algoritmos de tomada de decisão sequencial com retro-alimentação. Neste trabalho, modelamos a recomendação no cenário de cold-start como um algoritmo MAB de dois passos. Assumimos que os itens podem ser agrupados considerando sua descrição textual, o que leva a agrupamentos de itens semanticamente semelhantes. Primeiramente, seleciona-se o agrupamento de itens mais relevante para o usuário-alvo da recomendação. A seguir, dado o agrupamento previamente selecionado, escolhe-se o item mais relevante dentro desse agrupamento, o qual é sugerido para o usuário-alvo. Para avaliar a qualidade do algoritmo proposto, o seu desempenho foi mensurado utilizando um conjunto de dados real. A avaliação experimental mostra que o algoritmo proposto produz melhorias significativas em termos de qualidade de recomendação em relação aos algoritmos MAB estado-da-arte.
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    Desenvolvimento de matrizes de distâncias para representar interações de proteínas combinadas com algoritmos de agrupamento
    (Centro Federal de Educação Tecnológica de Minas Gerais, 2023-08-24) Monteiro, Otaviano Martins; Rodrigues, Thiago de Souza; Dias, Sandro Renato; http://lattes.cnpq.br/5300421458375793; http://lattes.cnpq.br/4182923743939851; http://lattes.cnpq.br/5378637011361467; Rodrigues, Thiago de Souza; Dias, Sandro Renato; Gomes, Rogério Martins; Cruz, André Rodrigues da; Menezes, Gustavo Campos; Silva, Alisson Marques da
    As proteínas são macromoléculas formadas por aminoácidos e estão presentes em todos os seres vivos. Várias proteínas tiveram suas estruturas tridimensionais resolvidas experimentalmente e foram armazenadas através de arquivos de texto em bancos de dados biológicos como o Protein Data Bank (PDB). Essas informações proteicas podem ser utilizadas por softwares, como o LSQKAB, que verificam similaridades tridimensionais de proteínas através de sobreposições entre os átomos das estruturas comparadas. No entanto, a realização de sobreposições atômicas requer um alinhamento preciso entre os átomos de duas estruturas por meio de movimentos de rotação e translação. Esse procedimento é computacionalmente intensivo, sendo classificado como NP-Completo. Portanto, a realização de múltiplas sobreposições atômicas, algo frequente em softwares que propõem mutações em proteínas, acarreta em um elevado custo computacional. Assim sendo, o propósito deste estudo consiste em elaborar abordagens fundamentadas em matrizes de distâncias, combinadas com algoritmos agrupamento (clustering) com o intuito de criar conjuntos de interações de proteínas que compartilham conformações tridimensionais semelhantes. O objetivo principal é alcançar soluções de alta precisão e desempenho notável, com o propósito de minimizar a necessidade de realizar sobreposições atômicas. Com o intuito de cumprir esses objetivos, foram desenvolvidas matrizes de distâncias baseadas em diferentes abordagens. A Matriz de Ângulos (MA) foi desenvolvida a partir dos ângulos dos átomos. A Matriz de Distâncias Completa Mista (MDCM) foi desenvolvida através da fusão de diferentes técnicas. A Matriz de Distâncias Reduzida cujos Centroides são Carbonos Alfa (MDRCCA), a Matriz de Distâncias Reduzida a partir de um Ponto entre os Carbonos Alfa (MDRPCA), além da Matriz de Pontos Médios (MPM) foram desenvolvidas a partir da importância dos átomos de carbonos alfa (CA). A concepção da MPM também foi influenciada pela importância das distâncias entre todos os átomos na estrutura, uma vez que essas distâncias são cruciais para o enovelamento da mesma. Essas estratégias foram integradas a algoritmos de agrupamento e os resultados subsequentes foram comparados com o método de busca da ferramenta RID, por ser uma ferramenta especialista em trabalhar com interações de proteínas, além da atomic Cutoff Scanning Matrix (aCSM) por ser uma das versões da Cutoff Scanning Matrix (CSM), que é considerada o estado da arte na geração de assinaturas em grafos proteicos, e com a Matriz de Distâncias Completa (MDC), que apresentou resultados superiores ao método de busca da RID e aCSM, nos primeiros trabalhos deste projeto. Os resultados foram satisfatórios, principalmente os alcançados pela MPM, que superou as demais técnicas na maioria dos experimentos.