Seleção Local de Características em Agrupamento Hierárquico de Documentos - Ribeiro, Marcelo N.; R. Neto, Manoel J.; Prudêncio, Ricardo B. C. (Anais do Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC); 2009: Anais do VII Encontro Nacional de Inteligência Artificial, 2009)
O uso de seleção de características é capaz de melhorar a precisão e tempo de execução dos algoritmos de agrupamento de documentos. A seleção global de características tenta identificar um único subconjunto de características que é relevante para todos os grupos. No entanto, o processo de agrupamento pode ser melhorado considerando diferentes subconjuntos de características que descrevam localmente cada grupo. Neste trabalho, é introduzido o método ZOOM-IN para realizar seleção local de características para agrupamento hierárquico divisivo de documentos. O método proposto explora a diversidade de grupos retornados por um algoritmo hierárquico, selecionando um número variável de características de acordo com o tamanho dos grupos. Experimentos foram conduzidos na base Reuters, avaliando o algoritmo bisecting K-means com ambas as abordagens global e local para seleção de características. Os resultados dos experimentos mostraram uma melhora no desempenho do agrupamento com o uso do método local proposto.