Proposal for the use of neural networks for data clustering in the context of qualitative analysis of complaints information in telecommunications services
##plugins.themes.bootstrap3.article.main##
Abstract
This article presents a work in progress in which it uses the knowledge developed so far in the areas of neural networks for practical application. The relationship between the exponential amount of data generated either by equipment or by human interactions needs tools that can assist in the correct interpretation. Qualitative analysis has great potential in helping and understanding problems, trends, conclusions and can more assertively direct the actions needed to solve problems, improve and evolve. Within this context, the proposal to use one of the neural network techniques as a tool to aid these analyzes is approached. Within the context of neural network theory, the use of information clustering is approached taking as an example and practical case information related to quality and services provided in telecommunications services. It concludes with the preliminary studies the possibility of clustering and thus the possibility of the evolution of the studies in the proposed context.
##plugins.themes.bootstrap3.article.details##
How to Cite

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
openAccess
Affonso, G. S. (2011). Mapas Auto-organizáveis de Kohonen (SOM) aplicados na avaliação dos parâmetros da qualidade da água. In Autarquia Associada à universidade de São Paulo. Universidade de São Paulo.
Braga, A., Carvalho, A., & Ludermir, T. (2003). Redes neurais artificiais. Sistemas Inteligentes: Fundamentos e Aplicações.
Creswell, J. W. (2007). Qualitative enquiry & research design, choosing among five approaches. In Book: Vol. 2nd ed. https://doi.org/10.1016/j.aenj.2008.02.005
Godoy, A. S. (1995). Introdução à pesquisa qualitativa e suas possibilidades. Revista de Administração de Empresas, 35(2), 57–63. https://doi.org/10.1590/s0034-75901995000200008
Gonçalves, M. L., Netto, M. L. de A., Zullo Jr., J., & Costa, J. A. F. (2008). Classificação Não-Supervisionada de Imagens de Sensores Remotos Utilizando Redes Neurais Auto-Organizáveis e Métodos de Agrupamentos Hierárquicos. Revista Brasileira de Cartografia.
Haykin, S. (2017). Redes neurais: princípios e prática. Bookman. https://doi.org/8573077182
Kohonen, T. (1990). The Self-Organizing Map. Proceedings of the IEEE. https://doi.org/10.1109/5.58325
Kurose, J. F., & Ross, K. W. (2013). Redes de Computadores e a Internet. In Editora PEARSON.
McCaffrey, J. (n.d.). Visual Studio Magazine Self-Organizing Maps Using Python.
Paranhos, R., Filho, D. B. F., Da Rocha, E. C., Júnior, J. A. da S., & Freitas, D. (2016). Uma introdução aos métodos mistos. Sociologias. https://doi.org/10.1590/15174522-018004221
Pinho, A. G. de. (2008). Mineração de Dados com Mapas de Kohonen: uma Abordagem no Setor Financeiro. Revista Pensamento Contemporâneo Em Administração. https://doi.org/10.12712/rpca.v2i1.140
Rodrigues, N. M. (n.d.). Fatores de Hipertensão usando Redes Neurais Kohonen – SOM.
Silva, I. N., Spatti, D. H., & Flauzino, R. A. (2010). Redes Neurais Artificiais Para Engenharia e Ciências Aplicadas. In São Paulo: Artliber.