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| Barros,Flávio Margarito Martins de; Oliveira,Stanley Robson de Medeiros; Oliveira,Leandro Henrique Mendonça de. |
| Sistemas de informações tecnológicas exercem um papel fundamental na agricultura, pois proveem informações de forma rápida e eficiente, dando suporte a decisões estratégicas. No entanto, o excesso de informação disponível pode confundir e dificultar o acesso à informação desejada. Uma alternativa para amenizar esse problema é a adoção de sistemas que ofereçam recomendações automáticas de acordo com o perfil de uma comunidade de usuários. O objetivo deste trabalho foi desenvolver um sistema de recomendação, concebido a partir de técnicas de mineração de dados, para conteúdos relacionados à cultura da cana-de-açúcar. O modelo adotado foi o de listas de recomendação, que são regras de associação entre as páginas web visitadas, produzidas a partir dos dados de... |
| Tipo: Info:eu-repo/semantics/article |
Palavras-chave: Taxa de rejeição; Mineração de dados; Regras de associação; Informações tecnológicas agrícolas. |
| Ano: 2013 |
URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0006-87052013000400010 |
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| Tavares,Rose Luiza Moraes; Oliveira,Stanley Robson de Medeiros; Barros,Flávio Margarito Martins de; Farhate,Camila Viana Vieira; Souza,Zigomar Menezes de; Scala Junior,Newton La. |
| ABSTRACT: The Random Forest algorithm is a data mining technique used for classifying attributes in order of importance to explain the variation in an attribute-target, as soil CO2 flux. This study aimed to identify prediction of soil CO2 flux variables in management systems of sugarcane through the machine-learning algorithm called Random Forest. Two different management areas of sugarcane in the state of São Paulo, Brazil, were selected: burned and green. In each area, we assembled a sampling grid with 81 georeferenced points to assess soil CO2 flux through automated portable soil gas chamber with measuring spectroscopy in the infrared during the dry season of 2011 and the rainy season of 2012. In addition, we sampled the soil to evaluate physical,... |
| Tipo: Info:eu-repo/semantics/article |
Palavras-chave: Saccharum officinarum; Soil respiration; Green sugarcane; Clay. |
| Ano: 2018 |
URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0103-90162018000400281 |
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