Doutrina
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Sumário de livro Data-driven campaigning and political parties : five advanced democracies compared(Oxford University Press, 2024) Dommett, Katharine; Kefford, Glenn; Kruschinski, Simon; Tribunal Superior EleitoralSumário de livro Comentários à Lei geral de proteção de dados : Lei 13.709/2018(Revista dos Tribunais, 2020) Feigelson, Bruno (coord.); Becker, Daniel (coord.); Camarinha, Sylvia M. F. (coord.); Tribunal Superior EleitoralArtigo Identificando o grau de importância dos programas eleitorais a partir da mineração de dados(2009) Magalhães, Lucinéia Rodrigues; Carvalho, Deborah Ribeiro; Tribunal Superior EleitoralBusca identificar o potencial de uso das técnicas de Data Mining, bem como algumas formas de pós-processar os padrões descobertos para apoio ao processo decisório. Para tanto, foi construído um experimento com vistas a avaliar o quanto a população julga importante o programa eleitoral. Dessa forma, realizou-se uma pesquisa de campo a partir da aplicação de um formulário contendo 15 questões, com o propósito de identificar o entendimento não apenas da importância desta forma de comunicação durante o processo eleitoral, mas também se o mesmo chega a influenciar o eleitor. A fim de melhor explorar os dados, construiu-se um plano tabular para extração de informações, identificaram-se as regras de associação (APRIORI) e as regras de exceção. As regras gerais (de senso comum) comumente representam padrões conhecidos pelo usuário/gestor, ao contrário das regras de exceção. Sendo assim, as regras de exceção tendem a ser mais interessantes/surpreendentes, dado o fato de representarem uma contradição em relação à regra geral.TCC/Especialização Aplicação de técnicas de mineração de dados á um recorte do repositório de dados históricos sobre eleições brasileiras do Tribunal Superior Eleitoral brasileiro(2014) Kira, Gustavo; Kaestner, Celso A. A.; Tribunal Superior EleitoralUtiliza o repositório de dados eleitorais históricos do Tribunal Superior Eleitoral como um estudo de caso para aplicação de técnicas de descoberta de conhecimento em banco de dados. Para a execução do projeto, foram escolhidas seis técnicas de classificação (C4.5, Knn-3, Knn-5, Máquina de Suporte Vetorial, Perceptron de Múltiplas Camadas, Bayes Ingênuo) e uma técnica de associação (Apriori), representado duas das quatro tarefas clássicas da Mineração de Dados. Para as técnicas de classificação, foram usados os dados referentes aos cargos de Deputado Federal, Deputado Estadual e Deputado Distrital, todos do ano 2010. Já para a tarefa de associação, foram usados os dados sobre os cargos de Vereador e Prefeito, ambos de 2012.