Avaliando Fatores de Influência sobre Algoritmos de Aprendizado de Máquina na Etapa de Classificação da Resolução de Entidades - Santos, Milena Macedo; Nascimento, Dimas Cassimiro (Anais do Simpósio Brasileiro de Banco de Dados (SBBD); 2023: Anais do XXXVIII Simpósio Brasileiro de Bancos de DadosDO - 10.5753/sbbd.2023.232401, 2023)
A resolução de entidades é um processo que busca identificar pares de registros em bases de dados que correspondem à mesma entidade no mundo real. Neste trabalho, são avaliados diversos algoritmos de classificação baseados em Aprendizagem de Máquina (AM) no contexto de resolução de entidades. Os seguintes algoritmos foram explorados: Adaboost, MLP, SVM, Random Forest e XGboost. No processo de avaliação dos algoritmos de AM, são analisados o impacto do balanceamento e desbalanceamento das classes no conjunto de treinamento sobre a eficácia dos algoritmos. Com base nos resultados experimentais obtidos, o algoritmo Random Forest obteve resultado mais promissor, além do modelo XGboost ter apresentado resultados também competitivos.