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metadata.teses.dc.title: Aplicação de redes bayesianas a dois problemas atuais
metadata.teses.dc.creator: Souza, Leandro Alves de
metadata.teses.dc.contributor.advisor1: Sampaio, Rudini Menezes
metadata.teses.dc.contributor.referee1: Castro, Cristiano Leite de
Rodrigues, Thiago de Souza
metadata.teses.dc.description.concentration: Inteligência artificial
metadata.teses.dc.subject: Redes bayesianas
Sistemas de recomendação
Teste de paternidade
Bayesian network
Paternity test
Recommender system
metadata.teses.dc.date.issued: 2015
metadata.teses.dc.identifier.citation: SOUZA, L. A. de. Aplicação de redes bayesianas a dois problemas atuais. 2008. 74 p. Monografia (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2008.
metadata.teses.dc.description.resumo: Problemas encontrados em diversas áreas do conhecimento podem ter soluções com o auxílio da matemática e da computação. Neste trabalho foram abordados dois problemas. O primeiro, da área biológica, trata de testes de paternidade. O objetivo foi elaborar um modelo, e implementá-lo em software que atendesse também situações nas quais o suposto pai é desconhecido. O segundo problema aborda a contrução de sistemas de recomendação. Trabalhos encontrados na literatura tem demonstrado ineficiência das arquiteturas já existentes para construção destes sistemas. Foi proposto um modelo que minimizasse essas dificuldades encontradas. Para abordagem dos dois problemas, foi proposto a utilização das Redes Bayesianas. Estas são grafos que expressam variáveis e distribuições de probabilidade e possui capacidade de lidar com a incerteza.
metadata.teses.dc.description.abstract: Problems found in various areas of knowledge may have solutions with the aid of mathematics and computing. In this work were addressed two problems. The first, the biological area, comes to a paternity test. The objective was to develop a model, and implement it in software to take account also situations where the supposed father is unknown. The second issue deals with the construction of recommendation systems. Papers found in the literature has demonstrated inefficiency of existing architectures for building these systems. It was proposed a model that minimizes the difficulties encountered. To approach the two problems, was offered the use of Bayesian Networks. These are graphs that express variables and probability distributions, and has capacity to deal with the uncertainty.
metadata.teses.dc.identifier.uri: http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/5118
metadata.teses.dc.language: pt_BR
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