HTILDE-RT: Um algoritmo para aprender Árvores de Regressão Relacionais em grandes conjuntos de dados - Menezes, Glauber M. C.; Zaverucha, Gerson (Anais do Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC), 2011)
Atualmente, organizações modernas armazenam seus dados sob a forma de bancos de dados relacionais que crescem numa velocidade superior à capacidade de hardware. Entretanto, extrair informações destas bases tornou-se crucial. Neste trabalho propomos o HTILDE-RT, um algoritmo capaz de aprender árvores de regressão relacionais em grandes massas de dados. O algoritmo é baseado no sistema ILP TILDE e no sistema proposicional VFDT. O algoritmo usa o limitante de Hoeffding para acelerar o aprendizado. Comparamos o HTILDE-RT com o TILDE-RT em dois conjuntos de dados grandes, com dois milhões de exemplos cada, obtendo tempos de aprendizado mais de três vezes mais rápidos sem diferenças significativas no coeficiente Pearson.