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TítuloA Data Mining approach towards effective Dengue outbreak prediction in Seremban, Malaysia
Outro(s) título(s)Uma abordagem de mineração de dados para a previsão eficaz de surtos de Dengue
Autor(es)Coutinho, Celso Filipe Nogueira
Orientador(es)Belo, O.
Long, Zalizah Awang
Palavras-chaveClustering
Cross-industry standard process for Data Mining
Data Mining
Decision Trees
Dengue Fever
Knowledge discovery in databases
Árvores de Decisão
Descoberta de conhecimento em bases de dados
Febre de Dengue
Mineração de dados
Processo padrão inter-indústrias para mineração de dados
Segmentação
Data11-Jan-2016
Resumo(s)In Malaysia, the incidence rate of Dengue Fever and Dengue Haemorrhagic Fever has reached the level of epidemic, and its numbers keep growing. In the last few years, a big effort has been put into developing methods for predicting dengue outbreaks. However, the path for undertaking effectively those predictions, and therefore save Human lives, is still a very long one. This dissertation work focused on the use of Data Mining techniques, for discovering hidden patterns on data obtained by crossing information related to patients infected with dengue in Malaysia and meteorological data coming from the areas where those patients got infected.
Na Malásia, a taxa de incidência de febre de dengue e febre hemorrágica de dengue atingiu o nível de epidemia, continuando os seus números a crescer. Nos últimos anos, um grande esforço tem sido empreendido no desenvolvimento de métodos para prever surtos de dengue, mas o caminho para realizar de forma eficaz essas previsões, e, portanto, salvar vidas humanas, é ainda muito longo. Este trabalho de dissertação incidiu no uso de técnicas de mineração de dados para descobrir padrões escondidos nos dados obtidos através do cruzamento de informação acerca de pacientes infectados com dengue na Malásia e dados meteorológicos relativos às áreas geográficas onde os pacientes foram infectados.
TipomasterThesis
DescriçãoDissertação de mestrado em Engenharia Informática (área de especialização em Sistemas de Suporte à Decisão)
URIhttp://hdl.handle.net/1822/47729
AcessoopenAccess
Aparece nas coleções:DI - Dissertações de Mestrado
BUM - Dissertações de Mestrado

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