Banca de DEFESA: JULIANA BARCELLOS MATTOS

Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : JULIANA BARCELLOS MATTOS
DATA : 10/12/2021
HORA: 14:00
LOCAL: Google Meet
TÍTULO:

A SUPERVISED DESCRIPTIVE LOCAL PATTERN MINING APPROACH TO THE DISCOVERY OF SUBGROUPS WITH EXCEPTIONAL SURVIVAL BEHAVIOUR.


PALAVRAS-CHAVES:

ExceptionalModel Mining. SubgroupSearch. Supervised DescriptivePattern Mining. SurvivalAnalysis.

 


PÁGINAS: 84
RESUMO:

Há vários trabalhos na literatura dedicados a descobrir fatores associados a comportamentos de sobrevivência. No entanto, as ferramentas computacionais utilizadas para tal são modelos globais projetados para estimar se e quando um dado evento de sobrevivência ocorrerá. Em se tratando do problema de explicar diferentes respostas de sobrevivência (não usuais), tais abordagens recorrem a suposições a respeito de variáveis preditivas e a análises estratificadas. Em outras palavras, as abordagens existentes não possuem a capacidade de descobrir excepcionalidades locais nos dados nem prover novos conhecimentos a respeito de fatores associados à sobrevivência. Este trabalho tem por objetivo apresentar uma nova ferramenta computacional para identificação e caracterização (de forma simples e objetiva) das diferentes respostas de sobrevivência existentes em uma população de indivíduos.
Neste trabalho, o problema enunciado é abordado através da perspectiva da mineração supervisionada de padrões descritivos (em inglês, superviseddescriptivepattern mining) com o intuito de descobrir padrões locais associados a diferentes comportamentos de sobrevivência. Para tal, é empregada a técnica de mineração de modelos excepcionais (do inglês, Exceptional Model Mining) com o objetivo de descrever – de forma simples e concisa – subgrupos que apresentem modelos de sobrevivência (Kaplan-Meier) não usuais. Em contraste às heurísticas ‘gulosas’ prevalentes na literatura de mineração de modelos excepcionais, a abordagem introduzida neste trabalho explora o uso da meta-heurística de otimizaçãoAnt-ColonyOptimisation na busca por subgrupos. O problema de redundância de padrões também é considerado, objetivando a descoberta de um conjunto de subgrupos que sejam diversos com relação às suas descrições, coberturas e modelos.
O desempenho da abordagem apresentada é avaliada em quatorze conjuntos de dados reais. Os resultados mostram que o algoritmo proposto é capaz de descobrir padrões representativos que apresentam modelos precisos e caracterizações de simples compreensão. Adicionalmente, os subgrupos descobertos potencialmente capturam comportamentos de sobrevivência existentes nos dados. A redundância de padrões é abordada de forma bem-sucedida, tal que os resultados retornados apresentam conjuntos de subgrupos que são diversos (únicos) e excepcionais. Quando comparado a outras abordagens existentes na literatura que fornecem caracterizações de comportamentos incomuns de sobrevivência, O algoritmo apresentado se sobressai aos demais tanto em relação ao aspecto descritivo de seus resultados e quanto à diversidade de suas descobertas.


MEMBROS DA BANCA:
Externa à Instituição - GISELE LOBO PAPPA - UFMG
Externo à Instituição - RENATO VIMIEIRO - UFMG
Presidente - 2133999 - TERESA BERNARDA LUDERMIR
Notícia cadastrada em: 26/11/2021 09:17
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