Abordagem baseada na estabilidade de algoritmos de agrupamento de dados para garantir a detecção de mudanças de conceito em fluxos de dados

• Processo: 14/13323-5
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Regular
• Vigência: 01 de outubro de 2014 - 30 de setembro de 2016
• Área do conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Sistemas de Computação
• Pesquisador responsável: Rodrigo Fernandes de Mello
• Beneficiário: Rodrigo Fernandes de Mello
• Instituição Sede: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
• Pesquisadores associados: Ricardo Araújo Rios
• Assunto(s): Aprendizado computacional Algoritmos Agrupamento de dados Fluxo de dados
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Estabilidade de algoritmos de agrupamento de dados | fluxos de dados | Aprendizado de Máquina

Resumo

Diversos processos industriais, científicos e comerciais produzem dados continuamente, em grande volume e em alta velocidade, denominados fluxos de dados. Na área de Aprendizado de Máquina são realizadas pesquisas para modelar e analisar o comportamento desses fluxos, a fim de compreender o fenômeno que os produziu. Em diversos cenários, esses fluxos de dados alteram seus comportamentos ao longo do tempo, o que são tidos na literatura como mudanças de conceito. É de grande importância detectar essas mudanças, pois elas permitem compreender melhor o fenômeno em estudo. Muitos trabalhos realizam essa tarefa supondo que (i) os dados são rotulados e/ou (ii) desconsiderando as relações temporais na produção dos dados - suposições difíceis de serem afirmadas sobre fluxos de dados. Este plano de pesquisa propõe um método para detectar mudanças de conceito em fluxos de dados não rotulados, considerando a dependência temporal intrínseca às observações que compõem tais conjuntos. Inicialmente os dados do fluxo serão organizados em janelas ou trechos consecutivos ao longo do tempo. Cada janela será decomposta em seus componentes estocástico e determinístico por meio dos métodos Empirical Mode Decomposition e Recurrence Quantification Analysis, sendo então modelados com o propósito de remover dependências temporais entre os dados. Em seguida, por meio de um algoritmo de agrupamento de dados estável, cada janela será agrupada, produzindo dendrogramas. Por fim, esses dendrogramas serão comparados por meio da distância de Gromov-Hausdorff com o intuito de identificar as divergências entre essas janelas consecutivas de dados, evidenciando mudanças de conceito. (AU)

Publicações científicas

(10)

(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)

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