Medição de níveis de novidades em séries temporais utilizando aprendizado de máquina incremental

• Processo: 06/05939-0
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Doutorado Direto
• Data de Início da vigência: 01 de junho de 2007
• Data de Término da vigência: 29 de fevereiro de 2012
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Sistemas de Computação
• Pesquisador responsável: Rodrigo Fernandes de Mello
• Beneficiário: Marcelo Keese Albertini
• Instituição Sede: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Deteccao de Falhas | Detecção de novidades | Inteligência computacional | Redes neurais | Sistemas Distribuídos | Sistemas Distribuídos

Resumo

A limitação das técnicas de alta disponibilidade atuais e o desenvolvimento da área de detecção de novidades motivou este plano de pesquisa que visa o estudo, proposta e avaliação de uma técnica para detecção automática de falhas em sistemas computacionais distribuídos. Durante estudos nas áreas de alta disponibilidade, detecção de falhas e detecção de novidades verificou-se a necessidade de uma técnica on-line para detecção de novidades capaz de atribuição de graus de novidade a eventos ocorridos no sistema. Essas deficiências motivam este projeto que visa propor uma técnica para detecção de novidades com capacidade de adaptação, atribuição de graus de novidade (considerando novidades temporais e de contexto), funcionamento on-line e com baixa complexidade computacional, para que possa ser adotado em ambientes de produção. A técnica proposta deve ser comparada às demais da literatura. (AU)

Publicações científicas

(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)

ALBERTINI, MARCELO KEESE; LI, KUAN-CHING; DE MELLO, RODRIGO FERNANDES; IEEE COMPUTER SOC. A Novel Approach to Quantify Novelty Levels Applied on Ubiquitous Music Distribution. 2008 IEEE ASIA-PACIFIC SERVICES COMPUTING CONFERENCE, VOLS 1-3, PROCEEDINGS, v. N/A, p. 2-pg., 2008-01-01. (06/05939-0)

Publicações acadêmicas

(Referências obtidas automaticamente das Instituições de Ensino e Pesquisa do Estado de São Paulo)

ALBERTINI, Marcelo Keese. Adaptação de viés indutivo de algoritmos de agrupamento de fluxos de dados. 2012. Tese de Doutorado - Universidade de São Paulo (USP). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC/SB) São Carlos.