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Aplicação de programação genética gramatical multiobjetiva no estudo do efeito de múltiplas infecções e ambiente no desenvolvimento de atopia e fenótipos de asmaVeiga, Rafael Valente 08 March 2017 (has links)
Submitted by isabela.moljf@hotmail.com (isabela.moljf@hotmail.com) on 2017-07-04T16:01:12Z
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Previous issue date: 2017-03-08 / Nas últimas décadas os casos de asma e demais doenças alérgicas tiveram grande aumento em todo o mundo, sendo atualmente um grande problema de saúde pública. As causas do aumento da prevalência destas patologias são desconhecidas, porém a hipótese mais aceita é que seja oriunda da redução de infecções na infância como consequência da recente melhora nas condições de higiene. Esta redução das infecções pode levar ao desenvolvimento anômalo do sistema imune, aumentando assim a chance de desenvolver alergias e a asma. Tanto a asma como as demais alergias são patologias complexas, causadas por fatores genéticos e ambientais, de modo que o uso de ferramentas computacionais, tais como a programação genética podem contribuir para a compreensão destas doenças. Aplicou-se a técnica de Programação Genética Gramatical Multiobjetivo (MGGP) em dados obtidos de um coorte de 1445 crianças entre 4 e 11 anos para gerar modelos os quais possam representar como as relações entre infecções e ambiente podem explicar o desenvolvimento
de atopia e asma. Para avaliar a presença de asma foi usado um questionário do ISAAC fase II e para avaliar atopia foram realizadas medições de anticorpos IgE contra alérgenos comuns e teste de reatividade cutânea. Os resultados obtidos mostram que os modelos gerados pela MGGP apresentam desempenho em acurácia competitivos aos obtidos pelo algoritmo C4.5 e regressão logística múltipla para os diferentes desfechos. Os resultados obtidos pela MGGP são de fácil interpretação, e capazes de encontrar relações complexas relevantes para o entendimento destas patologias, sendo assim, a MGGP é uma poderosa ferramenta para ajudar a compreender essas condições. / In the last decades cases of asthma and other allergic diseases have increased greatly throughout the world, being nowadays a major public health problem. The causes of this increased prevalence are unknown, however the most accepted hypothesis is that it comes from the reduction of childhood infections as a consequence of the recent improvement in hygiene conditions. This reduction of infections can lead to anomalous development of the immune system, thus increasing the chance of developing allergies, including asthma. Asthma and other allergies are complex pathologies caused by genetical and environmental factors, so the use of computational tools such as genetic programming can contribute
to the understanding of these diseases. We applied the Multiobjective Grammatical Genetic Programming (MGGP) technique to data obtained from a cohort of 1445 children to generate models which may represent how the relationships between infections and environment may explain the development of allergies and asthma. To assess the presence of asthma, a questionnaire was used and allergy measurements were performed on IgE antibodies against common allergens and skin reactivity test. The results obtained show that the models generated by MGGP show a performance in accuracy that is competitive with those obtained by the algorithm C4.5 and multiple logistic regression for the different
outcomes. The results obtained by MGGP are easy to interpret, and capable of finding complex relationship relevant to the understanding of these complex pathologies, therefore MGGP is a powerful tool to help understand these conditions.
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Anotação automática de imagens utilizando regras de associação / Automatic image annotation using associative rulesArmigliatto, Guilherme Moraes 19 August 2018 (has links)
Orientador: Ricardo da Silva Torres / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-19T16:06:22Z (GMT). No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 2011 / Resumo: Com os avanços tecnológicos, grandes coleções de imagens são geradas, manipuladas e armazenadas em bancos de dados. Dado o grande tamanho destes bancos, verifica-se a necessidade de se criar ferramentas para gerenciá-los de forma eficiente e eficaz. Uma das tarefas mais demandadas deste gerenciamento é a recuperação das imagens, e uma forma de fazê-la é baseada no uso de anotações textuais associadas às imagens (por exemplo, palavras-chave e categorias). Entretanto, a anotação manual de grandes coleções de imagens apresenta vários problemas, como o alto consumo de tempo e a não padronização dos termos utilizados. Desse modo, esta dissertação apresenta quatro novos métodos para anotação automática de imagens, que visam amenizar estes problemas. Estes métodos utilizam as abordagens de descritores de imagens, dicionários visuais, programação genética e regras de associação. Os descritores e os dicionários são utilizados para representar as propriedades visuais das imagens, a programação genética é usada para combinar estas características e as regras de associação são usadas para relacioná-las com anotações. A principal contribuição desta dissertação consiste na análise do comportamento das regras de associação utilizadas para anotação de imagens em um conjunto de experimentos. Resultados experimentais demonstraram que os métodos propostos apresentam desempenho comparável ou superior ao de técnicas tradicionais da literatura / Abstract: With technological advances, large collections of images are generated, handled and, stored in databases. Given the large size of these collections, there is a need for tools to manage efficiently and effectively these images. One of the most demanding tasks of this management is the retrieval of images from databases, usually based on the use of textual annotations associated with images (for example, keywords and categories). However, manual annotation of large images collections face a lot of problems related to the huge time required to annotate and the lack of standardization of used terms. This work presents four new methods for automatic image annotation. These methods rely on the use of image descriptors, visual dictionaries, genetic programming, and association rules. The descriptors and dictionaries are used to represent the visual properties of images, genetic programming is used to combine extracted visual features, and association rules are used to associate them with annotations. The main contribution of this work is views on the analyze the behavior of association rules used for annotating images on a set of experiments. Experimental results demonstrated that the proposed methods have performance comparable or superior to traditional techniques of literature / Mestrado / Ciência da Computação / Mestre em Ciência da Computação
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Combinação de descritores locais e globais para recuperação de imagens e vídeos por conteúdo / Local and global descriptors combinations for content image and videos retrievalAndrade, Felipe dos Santos Pinto de, 1986- 22 August 2018 (has links)
Orientador: Ricardo da Silva Torres, Hélio Pedrini / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-22T03:54:24Z (GMT). No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 2012 / Resumo: Recentemente, a fusão de descritores tem sido usada para melhorar o desempenho de sistemas de busca em tarefas de recuperação de imagens e vídeos. Descritores podem ser globais ou locais, dependendo de como analisam o conteúdo visual. A maioria dos trabalhos existentes tem se concentrado na fusão de um tipo de descritor. Este trabalho objetiva analisar o impacto da combinação de descritores locais e globais. Realiza-se um estudo comparativo de diferentes tipos de descritores e todas suas possíveis combinações. Além disso, investigam-se modelos para extração e a comparação das características globais e locais para recuperação de imagens e vídeos e estuda-se a utilização da técnica de programação genética para combinar esses descritores. Experimentos extensivos baseados em um projeto experimental rigoroso mostram que descritores locais e globais complementam-se quando combinados. Além disso, esta combinação produz resultados superiores aos observados para outras combinações e ao uso dos descritores individualmente / Abstract: Recently, fusion of descriptors has become a trend for improving the performance in image and video retrieval tasks. Descriptors can be global or local, depending on how they analyze visual content. Most of existing works have focused on the fusion of a single type of descriptor. Different from all of them, this work aims at analyzing the impact of combining global and local descriptors. Here, we perform a comparative study of different types of descriptors and all of their possible combinations. Furthermore, we investigate different models for extracting and comparing local and global features of images and videos, and evaluate the use of genetic programming as a suitable alternative for combining local and global descriptors. Extensive experiments following a rigorous experimental design show that global and local descriptors complement each other, such that, when combined, they outperform other combinations or single descriptors / Mestrado / Ciência da Computação / Mestre em Ciência da Computação
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Ordenação evolutiva de anúncios em publicidade computacional / Evolutionary ad ranking for computational advertisingBroinizi, Marcos Eduardo Bolelli 15 June 2015 (has links)
Otimizar simultaneamente os interesses dos usuários, anunciantes e publicadores é um grande desafio na área de publicidade computacional. Mais precisamente, a ordenação de anúncios, ou ad ranking, desempenha um papel central nesse desafio. Por outro lado, nem mesmo as melhores fórmulas ou algoritmos de ordenação são capazes de manter seu status por um longo tempo em um ambiente que está em constante mudança. Neste trabalho, apresentamos uma análise orientada a dados que mostra a importância de combinar diferentes dimensões de publicidade computacional por meio de uma abordagem evolutiva para ordenação de anúncios afim de responder a mudanças de forma mais eficaz. Nós avaliamos as dimensões de valor comercial, desempenho histórico de cliques, interesses dos usuários e a similaridade textual entre o anúncio e a página. Nessa avaliação, nós averiguamos o desempenho e a correlação das diferentes dimensões. Como consequência, nós desenvolvemos uma abordagem evolucionária para combinar essas dimensões. Essa abordagem é composta por três partes: um repositório de configurações para facilitar a implantação e avaliação de experimentos de ordenação; um componente evolucionário de avaliação orientado a dados; e um motor de programação genética para evoluir fórmulas de ordenação de anúncios. Nossa abordagem foi implementada com sucesso em um sistema real de publicidade computacional responsável por processar mais de quatorze bilhões de requisições de anúncio por mês. De acordo com nossos resultados, essas dimensões se complementam e nenhuma delas deve ser neglicenciada. Além disso, nós mostramos que a combinação evolucionária dessas dimensões não só é capaz de superar cada uma individualmente, como também conseguiu alcançar melhores resultados do que métodos estáticos de ordenação de anúncios. / Simultaneous optimization of users, advertisers and publishers\' interests has been a formidable challenge in online advertising. More concretely, ranking of advertising, or more simply ad ranking, has a central role in this challenge. However, even the best ranking formula or algorithm cannot withstand the ever-changing environment of online advertising for a long time. In this work, we present a data-driven analysis that shows the importance of combining different aspects of online advertising through an evolutionary approach for ad ranking in order to effectively respond to changes. We evaluated aspects ranging from bid values and previous click performance to user behavior and interests, including the textual similarity between ad and page. In this evaluation, we assessed commercial performance along with the correlation between different aspects. Therefore, we proposed an evolutionary approach for combining these aspects. This approach was composed of three parts: a configuration repository to facilitate deployment and evaluation of ranking experiments; an evolutionary data-based evaluation component; and a genetic programming engine to evolve ad ranking formulae. Our approach was successfully implemented in a real online advertising system that processes more than fourteen billion ad requests per month. According to our results, these aspects complement each other and none of them should be neglected. Moreover, we showed that the evolutionary combination of these aspects not only outperformed each of them individually, but was also able to achieve better overall results than static ad ranking methods.
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Sistema embarcado reconfigurável de forma estática por programação genética utilizando hardware evolucionário híbridoAlmeida, Manoel Aranda de 04 March 2016 (has links)
Submitted by Izabel Franco (izabel-franco@ufscar.br) on 2016-10-03T18:47:50Z
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DissMAA.pdf: 3325891 bytes, checksum: 1b4744d48d74943990bed42753cc4b4c (MD5) / Approved for entry into archive by Marina Freitas (marinapf@ufscar.br) on 2016-10-20T18:28:04Z (GMT) No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 2016-03-04 / Não recebi financiamento / The use of technology based on Field Programmable Gate Arrays (FPGAs), a
reconfigurable technology, has become a frequent object of study. This technique is
feasible and a promising application in the development of embedded systems, however,
the difficulty in finding a flexible and efficient way to perform such an application is their
bigger problem. In this work, a virtual and reconfigurable architecture (AVR) in FPGA for
hardware applications is presented using a Genetic Programming Software on the
development of an optimal reconfiguration for this AVR, in order to build a hardware
capable of performing a given task in an embedded system. This proposal is a simple,
flexible and efficient way to achieve appropriate applications in embedded systems, when
compared to other reconfigurable hardware techniques. The representation of phenotype
of the proposed evolutionary system is based on a bi-dimensional network function
elements (EF). The GPLAB tool for MATLAB is used in Genetic Programming, and the
solution found by this procedure is converted into a memory mapping to represent the best
solution, where it is used to reconfigure the hardware. In the tests, GPLAB found results
for logic circuits in a few generations, and for image filters containing efficient solutions,
where there was little hardware occupation, especially memory, in the cases this has been
presented, with a reduced chromosome size, shows a proposal efficiency. / O uso da tecnologia baseada em Field Programmable Gate Arrays (FPGAs), de forma
reconfigurável, para a solução de diversos problemas atuais, tem se tornado um frequente
objeto de estudo. Essa técnica é de aplicação viável e promissora na elaboração de
sistemas embarcados, porém, a dificuldade em encontrar uma forma flexível e eficiente de
realizar tal aplicação é o seu maior problema. Neste trabalho, é apresentada uma
arquitetura virtual e reconfigurável (AVR) em FPGA para aplicações em hardware,
utilizando um software de Programação Genética na elaboração de uma reconfiguração
ótima para esta AVR, de forma a construir um hardware capaz de efetuar uma determinada
tarefa em um sistema embarcado. Esta proposta é uma forma simples, flexível e eficiente
de realizar aplicações adequadas em sistemas embarcados, quando comparada a outras
técnicas de hardware reconfigurável. A representação do fenótipo no sistema evolutivo
proposto se baseia em uma rede de elementos de função (EF) bidimensional. A ferramenta
GPLAB, para MATLAB, é usada na Programação Genética, e a solução encontrada por
esta é convertida em um mapeamento de memória com o cromossomo da melhor solução,
onde este é usado para reconfigurar o hardware. Nos testes realizados, a GPLAB
encontrou resultados para circuitos lógicos em poucas gerações, e para filtros de imagem
encontrou soluções eficientes, onde ocorreu pouca ocupação de hardware, principalmente
da memória nos casos apresentados, apresentando um cromossomo de tamanho
reduzido, o que demonstra uma boa eficiência da proposta.
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Método automático para descoberta de funções de ordenação utilizando programação genética paralela em GPU / Automatic raking function discovery method using parallel genetic programming on GPUCoimbra, Andre Rodrigues 28 March 2014 (has links)
Submitted by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2015-05-15T13:33:06Z
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Previous issue date: 2014-03-28 / Ranking functions have a vital role in the performance of information retrieval systems
ensuring that documents more related to the user’s search need – represented as a query
– are shown in the top results, preventing the user from having to examine a range of
documents that are not really relevant.
Therefore, this work uses Genetic Programming (GP), an Evolutionary Computation
technique, to find ranking functions automaticaly and systematicaly. Moreover, in this
project the technique of GP was developed following a strategy that exploits parallelism
through graphics processing units.
Other known methods in the context of information retrieval as classification committees
and the Lazy strategy were combined with the proposed approach – called Finch. These
combinations were only feasible due to the GP nature and the use of parallelism.
The experimental results with the Finch, regarding the ranking functions quality, surpassed
the results of several strategies known in the literature. Considering the time performance,
significant gains were also achieved. The solution developed exploiting the
parallelism spends around twenty times less time than the solution using only the central
processing unit. / Funções de ordenação têm um papel vital no desempenho de sistemas de recuperação de
informação garantindo que os documentos mais relacionados com o desejo do usuário –
representado através de uma consulta – sejam trazidos no topo dos resultados, evitando
que o usuário tenha que analisar uma série de documentos que não sejam realmente
relevantes.
Assim, utiliza-se a Programação Genética (PG), uma técnica da Computação Evolucionária,
para descobrir de forma automática e sistemática funções de ordenação. Além disso,
neste trabalho a técnica de PG foi desenvolvida seguindo uma estratégia que explora o
paralelismo através de unidades gráficas de processamento.
Foram agregados ainda na abordagem proposta – denominada Finch – outros métodos
conhecidos no contexto de recuperação de informação como os comitês de classificação e
a estratégia Lazy. Sendo que essa complementação só foi viável devido a natureza da PG
e em virtude da utilização do paralelismo.
Os resultados experimentais encontrados com a Finch, em relação à qualidade das funções
de ordenação descobertas, superaram os resultados de diversas estratégias conhecidas
na literatura. Considerando o desempenho da abordagem em função do tempo, também
foram alcançados ganhos significativos. A solução desenvolvida explorando o paralelismo
gasta, em média, vinte vezes menos tempo que a solução utilizando somente a unidade
central de processamento.
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Uma contribuição computacional para a análise da migração de umidade em sistemas isolantes papel- óleo de transformadores de potência / A computational contribution to the analisys of moisture migration inside paper-oil insulating systems inside power transformersSousa, Felipe Resende de Carvalho 10 June 2016 (has links)
Submitted by Erika Demachki (erikademachki@gmail.com) on 2016-10-19T16:18:12Z
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Dissertação - Felipe Resende de Carvalho Sousa - 2016.pdf: 6672203 bytes, checksum: b0d857b45451fe225dfdbd424c35be00 (MD5)
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Previous issue date: 2016-06-10 / Prediction ofmoisture levels inside power transformers shown itselfas an important technique for maintenance engineering, because in addition to being associated with the useful life
of equipment, it also provides arguments for decision making about intervention in them. Despite concerns about water in transformers existed for over half a century, the monitoring of this
variable is still done in a simply way, given little information to weave a diagnosis, which can
lead to superficial interpretations of equipment, and therefore, the misdiagnosis. Given such a
scenario, this work aims to obtain an equation that models classical curves relative to moisture
in transformers, as well as the development of a mathematical model that simulates water migration inside these equipments. For this purpose, computational techniques and numerich methods are used. Thus, the main contribution of this work is to optimize the above diagnostic
process. During the work a literature review of the subject is presented, with further explanations of the mathematical tools used. To prove the effectiveness of the project presented, case
studies with data from energized power transformers are analysed. Some values found in other
works are also uses to validate the work. Ending with some conclusions, this paper proves that
the use of the approach presented here is effective, and its application is fundamental in the area
of maintenance engineering. / A predição dos níveis de umidade no interior de transformadores de potência se mostra
como uma técnica importante para a Engenharia de Manutenção, pois, além de estar associada
à vida útil destes equipamentos, fornece argumentos para a tomada de decisão quanto a intervenções nos mesmos. Apesar da preocupação com a presença de água em transformadores existir há mais de meio século, o acompanhamento de tal variável ainda é realizado de maneira
superficial, considerando-se poucas informações para se apresentar um diagnóstico eficiente, o
que pode levar a interpretações equivocadas sobre o equipamento e, consequentemente, a falsos
diagnósticos. Tendo em vista tal cenário, este trabalho possui como objetivo a obtenção de um
equacionamento que modele curvas clássicas relativas à umidade em transformadores, bem
como o desenvolvimento de um modelo matemático que simule o comportamento da migração
de água no interior destes equipamentos. Para isso, técnicas computacionais e métodos numé-
ricos são utilizados. Desta forma, a principal contribuição do trabalho é otimizar o processo de
diagnóstico supracitado. Durante o trabalho, é realizada uma análise bibliográfica do tema, com
posteriores explicações sobre as ferramentas matemáticas utilizadas. Para comprovar a eficácia
do projeto apresentado, são realizados estudos de caso com dados obtidos de transformadores
energizados. Alguns valores encontrados em outros trabalhos também são utilizados para validar o trabalho. Finalizando com conclusões sobre o exposto, comprova-se que a utilização da
abordagem aqui apresentada é eficaz e de fundamental aplicação na área de Engenharia de Manutenção.
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Ordenação evolutiva de anúncios em publicidade computacional / Evolutionary ad ranking for computational advertisingMarcos Eduardo Bolelli Broinizi 15 June 2015 (has links)
Otimizar simultaneamente os interesses dos usuários, anunciantes e publicadores é um grande desafio na área de publicidade computacional. Mais precisamente, a ordenação de anúncios, ou ad ranking, desempenha um papel central nesse desafio. Por outro lado, nem mesmo as melhores fórmulas ou algoritmos de ordenação são capazes de manter seu status por um longo tempo em um ambiente que está em constante mudança. Neste trabalho, apresentamos uma análise orientada a dados que mostra a importância de combinar diferentes dimensões de publicidade computacional por meio de uma abordagem evolutiva para ordenação de anúncios afim de responder a mudanças de forma mais eficaz. Nós avaliamos as dimensões de valor comercial, desempenho histórico de cliques, interesses dos usuários e a similaridade textual entre o anúncio e a página. Nessa avaliação, nós averiguamos o desempenho e a correlação das diferentes dimensões. Como consequência, nós desenvolvemos uma abordagem evolucionária para combinar essas dimensões. Essa abordagem é composta por três partes: um repositório de configurações para facilitar a implantação e avaliação de experimentos de ordenação; um componente evolucionário de avaliação orientado a dados; e um motor de programação genética para evoluir fórmulas de ordenação de anúncios. Nossa abordagem foi implementada com sucesso em um sistema real de publicidade computacional responsável por processar mais de quatorze bilhões de requisições de anúncio por mês. De acordo com nossos resultados, essas dimensões se complementam e nenhuma delas deve ser neglicenciada. Além disso, nós mostramos que a combinação evolucionária dessas dimensões não só é capaz de superar cada uma individualmente, como também conseguiu alcançar melhores resultados do que métodos estáticos de ordenação de anúncios. / Simultaneous optimization of users, advertisers and publishers\' interests has been a formidable challenge in online advertising. More concretely, ranking of advertising, or more simply ad ranking, has a central role in this challenge. However, even the best ranking formula or algorithm cannot withstand the ever-changing environment of online advertising for a long time. In this work, we present a data-driven analysis that shows the importance of combining different aspects of online advertising through an evolutionary approach for ad ranking in order to effectively respond to changes. We evaluated aspects ranging from bid values and previous click performance to user behavior and interests, including the textual similarity between ad and page. In this evaluation, we assessed commercial performance along with the correlation between different aspects. Therefore, we proposed an evolutionary approach for combining these aspects. This approach was composed of three parts: a configuration repository to facilitate deployment and evaluation of ranking experiments; an evolutionary data-based evaluation component; and a genetic programming engine to evolve ad ranking formulae. Our approach was successfully implemented in a real online advertising system that processes more than fourteen billion ad requests per month. According to our results, these aspects complement each other and none of them should be neglected. Moreover, we showed that the evolutionary combination of these aspects not only outperformed each of them individually, but was also able to achieve better overall results than static ad ranking methods.
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Geração evolucionária de heurísticas para localização de defeitos de software / Evolutionary generation of heuristics for software fault localizationFreitas, Diogo Machado de 24 September 2018 (has links)
Submitted by Franciele Moreira (francielemoreyra@gmail.com) on 2018-10-30T13:30:59Z
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Dissertação - Diogo Machado de Freitas - 2018.pdf: 1477764 bytes, checksum: 73759c5ece96bf48ffd4d698f14026b9 (MD5)
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Dissertação - Diogo Machado de Freitas - 2018.pdf: 1477764 bytes, checksum: 73759c5ece96bf48ffd4d698f14026b9 (MD5)
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Previous issue date: 2018-09-24 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / Fault Localization is one stage of the software life cycle, which demands important resources
such as time and effort spent on a project. There are several initiatives towards the
automation of the fault localization process and the reduction of the associated resources.
Many techniques are based on heuristics that use information obtained (spectrum) from the
execution of test cases, in order to measure the suspiciousness of each program element to
be defective. Spectrum data generally refers to code coverage and test results (positive or
negative). The present work presents two approaches based on the Genetic Programming
algorithm for the problem of Fault Localization: a method to compose a new heuristic from a
set of existing ones; and a method for constructing heuristics based on data from program
mutation analysis. The innovative aspects of both methods refer to the joint investigation of:
(i) specialization of heuristics for certain programs; (ii) application of an evolutionary
approach to the generation of heuristics with non-linear equations; (iii) creation of heuristics
based on the combination of traditional heuristics; (iv) use of coverage and mutation spectra
extracted from the test activity; (v) analyzing and comparing the efficacy of methods that use
coverage and mutation spectra for fault localization; and (vi) quality analysis of the mutation
spectra as a data source for fault localization. The results have pointed to the competitiveness
of both approaches in their contexts. / Localização de Defeitos é uma etapa do ciclo de vida de software, que demanda recursos
importantes tais como o tempo e o esforço gastos em um projeto. Existem diversas iniciativas
na direção da automação do processo de localização de defeitos e da redução dos recursos
associados. Muitas técnicas são baseadas heurísticas que utilizam informação obtida
(espectro) a partir da execução de casos de teste, visando a medir a suspeita de cada
elemento de programa para ser defeituoso. Os dados de espectro referem-se, em geral, à
cobertura de código e aos resultados dos teste (positivo ou negativo). O presente trabalho
apresenta duas abordagens baseadas no algoritmo Programação Genética para o problema de
Localização de Defeitos: um método para compor automaticamente novas heurísticas a partir
de um conjunto de heurísticas existentes; e um método para a construção de heurísticas
baseadas em dados oriundos da análise de mutação de programas. Os aspectos inovadores de
ambos os métodos referem-se à investigação conjunta de: (i) especialização de heurísticas
para determinados programas; (ii) aplicação de abordagem evolutiva para a geração de
heurísticas com equações não lineares; (iii) criação de heurísticas a partir da combinação de
heurísticas tradicionais; (iv) uso de espectro de cobertura e de mutação extraídos da
atividade de teste; (v) análise e comparação da eficácia de métodos que usam os espectros
de cobertura e de mutação para a localização de defeitos; e (vi) análise da qualidade dos
espectros de mutação como fonte de dados para a localização de defeitos. Os resultados
apontaram competitividade de ambas as abordagens em seus contextos.
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