Em diversos domínios, além das informações sobre os objetos ou entidades que os compõem, existem, também, informaçõoes a respeito das relações entre esses objetos. Alguns desses domínios são, por exemplo, as redes de co-autoria, e as páginas Web. Nesse sentido, é natural procurar por técnicas de classificação que levem em conta estas informações. Dentre essas técnicas estão as denominadas classificação baseada em grafos, que visam classificar os exemplos levando em conta as relações existentes entre eles. Este trabalho aborda o desenvolvimento de métodos para melhorar o desempenho de classificadores baseados em grafos utilizando estratégias de ensembles. Um classificador ensemble considera um conjunto de classificadores cujas predições individuais são combinadas de alguma forma. Este classificador normalmente apresenta um melhor desempenho do que seus classificadores individualmente. Assim, foram desenvolvidas três técnicas: a primeira para dados originalmente no formato proposicional e transformados para formato relacional baseado em grafo e a segunda e terceira para dados originalmente já no formato de grafo. A primeira técnica, inspirada no algoritmo de boosting, originou o algoritmo KNN Adaptativo Baseado em Grafos (A-KNN). A segunda ténica, inspirada no algoritmo de Bagging originou trê abordagens de Bagging Baseado em Grafos (BG). Finalmente, a terceira técnica, inspirada no algoritmo de Cross-Validated Committees, originou o Cross-Validated Committees Baseado em Grafos (CVCG). Os experimentos foram realizados em 38 conjuntos de dados, sendo 22 conjuntos proposicionais e 16 conjuntos no formato relacional. Na avaliação foi utilizado o esquema de 10-fold stratified cross-validation e para determinar diferenças estatísticas entre classificadores foi utilizado o método proposto por Demsar (2006). Em relação aos resultados, as três técnicas melhoraram ou mantiveram o desempenho dos classificadores bases. Concluindo, ensembles aplicados em classificadores baseados em grafos apresentam bons resultados no desempenho destes

In many fields, besides information about the objects or entities that compose them, there is also information about the relationships between objects. Some of these fields are, for example, co-authorship networks and Web pages. Therefore, it is natural to search for classification techniques that take into account this information. Among these techniques are the so-called graphbased classification, which seek to classify examples taking into account the relationships between them. This paper presents the development of methods to improve the performance of graph-based classifiers by using strategies of ensembles. An ensemble classifier considers a set of classifiers whose individual predictions are combined in some way. This combined classifier usually performs better than its individual classifiers. Three techniques have been developed: the first applied for originally propositional data transformed to relational format based on graphs and the second and the third applied for data originally in graph format. The first technique, inspired by the boosting algorithm originated the Adaptive Graph-Based K-Nearest Neighbor (A-KNN). The second technique, inspired by the bagging algorithm led to three approaches of Graph-Based Bagging (BG). Finally the third technique, inspired by the Cross- Validated Committees algorithm led to the Graph-Based Cross-Validated Committees (CVCG). The experiments were performed on 38 data sets, 22 datasets in propositional format and 16 in relational format. Evaluation was performed using the scheme of 10-fold stratified cross-validation and to determine statistical differences between the classifiers it was used the method proposed by Demsar (2006). Regarding the results, these three techniques improved or at least maintain the performance of the base classifiers. In conclusion, ensembles applied to graph-based classifiers have good results in the performance of them