Cost-optimal constrained correlation clustering via weighted partial Maximum Satisfiability

Peer reviewe

Combinando semi-supervisão e hubness para aprimorar o agrupamento de dados em alta dimensão

The curse of dimensionality turns the high-dimensional data analysis a challenging task for data clustering techniques. Recent works have efficiently employed an aspect inherent to high-dimensional data in the proposal of clustering approaches guided by hubs which provide information about the distribution of the data instances among the K-nearest neighbors. Though, hubs can not well reflect the implicit semantics of the data, leading to an unsuitable data partition. In order to cope with both issues (i.e., high-dimensional data and meaningful clusters), this dissertation presents a clustering approach that explores the combination of two strategies: semi-supervision and density estimation based on hubness scores. The experimental results conducted with 23 real datasets show that the proposed approach has a good performance when applied on datasets with different characteristics.CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível SuperiorCNPq - Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoDissertação (Mestrado)A chamada maldição da dimensionalidade faz com que a análise de dados em alta dimensão seja uma tarefa desafiadora para técnicas de agrupamento de dados. Para tratar desta questão, trabalhos recentes têm empregado de forma eficiente um aspecto inerente de dados de alta dimensão na realização de processos de agrupamentos de dados. Esse aspecto, denominado hubness, consiste na tendência de algumas instâncias de dados, chamadas hubs, ocorrerem com maior frequência nas listas dos K-vizinhos mais próximos de outras instâncias. Contudo, os hubs podem não refletir a semântica implícita dos dados, levando a uma partição de dados inadequada. Esta dissertação apresenta uma abordagem de agrupamento que explora a combinação de duas estratégias: semi-supervisão e estimativa de densidade baseada em pontuações hubness. Os resultados dos experimentos realizados com 23 conjuntos de dados reais mostram que a abordagem proposta tem um desempenho superior quando aplicada em conjuntos de dados com características diferentes

Evolução da semissupervisão em detecção online de agrupamentos

The huge amount of currently available data puts considerable constraints on the task of information retrieval. Automatic methods to organize data, such as clustering, can be used to help with this task allowing timely access. Semi-supervised clustering approaches employ some additional information to guide the clustering performed based on data attributes to a more suitable data partition. However, this extra information may change over time imposing a shift in the manner by which data is organized. In order to help cope with this issue, this dissertation proposes the framework called CABESS (Cluster Adaptation Based on Evolving Semi-Supervision), for online clustering. This framework is able to deal with evolving semi-supervision obtained through user binary feedbacks. To validate the approach, the experiments were run over seven hierarchical labeled datasets considering clustering splits and merges over time. The experimental results show the potential of the proposed framework for dealing with evolving semi-supervision. Moreover, they also show that the framework is faster than traditional semi-supervised clustering algorithms using lower standard semi-supervision.CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível SuperiorCNPq - Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoFAPEMIG - Fundação de Amparo a Pesquisa do Estado de Minas GeraisUFU - Universidade Federal de UberlândiaDissertação (Mestrado)A disponibilidade abundante de dados torna inviável a busca manual por informações relevantes. Os métodos automáticos para organizar os dados, como a detecção de agrupamentos, podem ser úteis para ajudar nesta tarefa propiciando o acesso à informação desejada em tempo hábil. As abordagens de detecção semissupervisionada de agrupamentos empregam alguma informação adicional para guiar o processo baseado nos atributos dos dados de forma a obter uma organização mais próxima da desejada pelo usuário. Todavia, a informação extra pode mudar ao longo do tempo impondo uma mudança na maneira como os dados devem ser organizados. Para ajudar a lidar com esse problema, propõe-se o framework CABESS (Cluster Adaptation Based on Evolving Semi-Supervision), para detecção online de agrupamentos semissupervisionada. O framework é capaz de lidar com a evolução da semissupervisão obtida a partir de feedbacks binários do usuário. Para validar a abordagem, os experimentos foram executados sobre sete conjuntos de dados com rótulos baseados em hierarquia considerando a especialização e generalização dos agrupamentos ao longo do tempo. Os resultados experimentais mostram o potencial do framework proposto para lidar com a evolução da semissupervisão. Além disso, eles também mostram que o framework é mais rápido que os tradicionais algoritmos de detecção de agrupamentos semissupervisionados, mesmo usando um tipo pobre de especificação da semissupervisão