Aplicação de técnicas de mineração de dados à um recorte do repositório de dados históricos sobre eleições brasileiras do Tribunal Superior Eleitoral brasileiro

Kira, Gustavo

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Campo DC	Valor	Idioma
dc.creator	Kira, Gustavo
dc.date.accessioned	2020-11-12T12:04:00Z	-
dc.date.available	2020-11-12T12:04:00Z	-
dc.date.issued	2014-03-14
dc.identifier.citation	KIRA, Gustavo. Aplicação de técnicas de mineração de dados à um recorte do repositório de dados históricos sobre eleições brasileiras do Tribunal Superior Eleitoral brasileiro. 2014. 115 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Curitiba, 2014.	pt_BR
dc.identifier.uri	http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/9291	-
dc.description.abstract	This study aims to apply a set of KDD (knowledge discovery in databases) tecniques at the historical election data repository from Superior Electoral Court (Tribunal Superior Eleitoral) as a case study. To complete this goal, five classification techiniques (C4.5, Knn-3, Knn-5, Support vector Machine, Multilayer Perceptron, Naive Bayes) and one association techinique (Apriori) were chosen. For the classification experiment, the data used was about the House elections from 2010. For the association experiment, the data used was from Mayor and City Concilmans from all cities, both from the year 2012.	pt_BR
dc.language	por	pt_BR
dc.publisher	Universidade Tecnológica Federal do Paraná	pt_BR
dc.subject	Mineração de dados (Computação)	pt_BR
dc.subject	Repositórios institucionais	pt_BR
dc.subject	Algorítmos computacionais	pt_BR
dc.subject	Data mining	pt_BR
dc.subject	Institutional repositories	pt_BR
dc.subject	Computer algorithms	pt_BR
dc.title	Aplicação de técnicas de mineração de dados à um recorte do repositório de dados históricos sobre eleições brasileiras do Tribunal Superior Eleitoral brasileiro	pt_BR
dc.type	bachelorThesis	pt_BR
dc.description.resumo	Este estudo tem como objetivo usar o repositório de dados eleitorais históricos do Tribunal Superior Eleitoral como um estudo de caso para aplicação de técnicas de descoberta de conhecimento em banco de dados. Para a execução do projeto, foram escolhidas seis técnicas de classificação (C4.5, Knn-3, Knn-5, Máquina de Suporte Vetorial, Perceptron de Múltiplas Camadas, Bayes Ingênuo) e uma técnica de associação (Apriori), representado duas das quatro tarefas clássicas da Mineração de Dados. Para as técnicas de classificação, foram usados os dados referentes aos cargos de Deputado Federal, Deputado Estadual e Deputado Distrital, todos do ano 2010. Já para a tarefa de associação, foram usados os dados sobre os cargos de Vereador e Prefeito, ambos de 2012.	pt_BR
dc.degree.local	Curitiba	pt_BR
dc.publisher.local	Curitiba	pt_BR
dc.contributor.advisor1	Kaestner, Celso Antônio Alves
dc.publisher.department	Departamento Acadêmico de Informática	pt_BR
dc.subject.cnpq	Sistemas de Informação	pt_BR
Aparece nas coleções:	CT - Sistemas de Informação

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