Análise espaço-temporal de data streams multidimensionais (2015)
- Authors:
- Autor USP: NUNES, SANTIAGO AUGUSTO - ICMC
- Unidade: ICMC
- Sigla do Departamento: SCC
- Subjects: MINERAÇÃO DE DADOS; FRACTAIS; BANCO DE DADOS; ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS
- Keywords: Análise espaço-temporal; Data mining; Data streams multidimensionais; Fractals; Mineração de dados; Multidimensional data streams; Spatio-temporal analysis; Teoria dos fractais
- Language: Português
- Abstract: Fluxos de dados são usualmente caracterizados por grandes quantidades de dados gerados continuamente em processos síncronos ou assíncronos potencialmente infinitos, em aplicações como: sistemas meteorológicos, processos industriais, tráfego de veículos, transações financeiras, redes de sensores, entre outras. Além disso, o comportamento dos dados tende a sofrer alterações significativas ao longo do tempo, definindo data streams evolutivos. Estas alterações podem significar eventos temporários (como anomalias ou eventos extremos) ou mudanças relevantes no processo de geração da stream (que resultam em alterações na distribuição dos dados). Além disso, esses conjuntos de dados podem possuir características espaciais, como a localização geográfica de sensores, que podem ser úteis no processo de análise. A detecção dessas variações de comportamento que considere os aspectos da evolução temporal, assim como as características espaciais dos dados, é relevante em alguns tipos de aplicação, como o monitoramento de eventos climáticos extremos em pesquisas na área de Agrometeorologia. Nesse contexto, esse projeto de mestrado propõe uma técnica para auxiliar a análise espaço-temporal em data streams multidimensionais que contenham informações espaciais e não espaciais. A abordagem adotada é baseada em conceitos da Teoria de Fractais, utilizados para análise de comportamento temporal, assim como técnicas para manipulação de data streams e estruturas de dados hierárquicas, visandopermitir uma análise que leve em consideração os aspectos espaciais e não espaciais simultaneamente. A técnica desenvolvida foi aplicada a dados agrometeorológicos, visando identificar comportamentos distintos considerando diferentes sub-regiões definidas pelas características espaciais dos dados. Portanto, os resultados deste trabalho incluem contribuições para a área de mineração de dados e de apoio a pesquisas em Agrometeorologia
- Imprenta:
- Publisher place: São Carlos
- Date published: 2015
- Data da defesa: 06.04.2015
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ABNT
NUNES, Santiago Augusto. Análise espaço-temporal de data streams multidimensionais. 2015. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2015. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-17102016-152137/. Acesso em: 19 abr. 2024. -
APA
Nunes, S. A. (2015). Análise espaço-temporal de data streams multidimensionais (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-17102016-152137/ -
NLM
Nunes SA. Análise espaço-temporal de data streams multidimensionais [Internet]. 2015 ;[citado 2024 abr. 19 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-17102016-152137/ -
Vancouver
Nunes SA. Análise espaço-temporal de data streams multidimensionais [Internet]. 2015 ;[citado 2024 abr. 19 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-17102016-152137/
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