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BDPA - Bases de Dados da Pesquisa Agropecuária Embrapa
 






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1.Imagem marcado/desmarcadoCAMARGO, C.; ROSA, P. S.; MACHADO, R. (coord.). Aves. In: BRASIL. Ministério da Ciência, Tecnologia e Inovação. Conselho Nacional de Controle de Experimentação Animal. Guia brasileiro de produção, manutenção ou utilização de animais em atividades de ensino ou pesquisa científica / Conselho Nacional de Controle de Experimentação Animal. Brasília, DF: Ministério da Ciência, Tecnologia e Inovação, 2023. Capítulo 12. p. 760-789.

Biblioteca(s): Embrapa Pecuária Sudeste.

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Biblioteca(s):  Embrapa Agricultura Digital.
Data corrente:  26/02/2016
Data da última atualização:  21/01/2020
Tipo da produção científica:  Artigo em Anais de Congresso
Autoria:  TÁPIAS, L. M.; OLIVEIRA, C. T. de; OLIVEIRA, S. R. de M.; MOURA, M. F.
Afiliação:  LUISA MIYASHIRO TÁPIAS, Feagri/Unicamp; CAROLINA TAVARES DE OLIVEIRA, Feagri/Unicamp; STANLEY ROBSON DE MEDEIROS OLIVEIRA, CNPTIA; MARIA FERNANDA MOURA, CNPTIA.
Título:  Extração de regras de associação em textos para apoiar a construção de portfólios tecnológicos.
Ano de publicação:  2015
Fonte/Imprenta:  In: MOSTRA DE ESTAGIÁRIOS E BOLSISTAS DA EMBRAPA INFORMÁTICA AGROPECUÁRIA, 11., 2015, Campinas. Resumos expandidos... Brasília, DF: Embrapa, 2015.
Páginas:  p. 50-55.
Idioma:  Português
Conteúdo:  O objetivo deste trabalho foi explorar o uso de técnicas para extração de regras de associação em um conjunto de textos para auxiliar a construção de portfólios tecnológicos. A metodologia adotada foi constituída de um processo de busca de documentos na literatura e um processo de mineração de textos, com a intenção de obter regras que indiquem relações entre tecnologias existentes, geolocalidades, tipos de solos, entre outras. Os resultados dos experimentos revelaram a necessidade de mudanças no processo de geração de regras, pois o formato e a quantidade dos dados utilizados resultou em matrizes altamente esparsas, com muitas classes e poucos atributos, o que não nos permitiu obter inferências com um nível de precisão aceitável. Nos próximos passos serão realizados ajustes nos experimentos para que as regras de associação geradas apresentem um nível de precisão aceitável, em termos de suporte e confiança.
Palavras-Chave:  Algoritmo Apriori; Data mining; Expressão de busca; Mineração de dados; Vocabulário controlado.
Categoria do assunto:  X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia
URL:  https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/140186/1/022-15.pdf
Marc:  Mostrar Marc Completo
Registro original:  Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA)
Biblioteca ID Origem Tipo/Formato Classificação Cutter Registro Volume Status
CNPTIA18777 - 1UMTAA - DD
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