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Mineração de padrões frequentes em séries temporais para apoio à tomada de decisão em agrometereologia

Texto completo
Autor(es):
Daniel Yoshinobu Takada Chino
Número total de Autores: 1
Tipo de documento: Dissertação de Mestrado
Imprenta: São Carlos.
Instituição: Universidade de São Paulo (USP). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação
Data de defesa:
Membros da banca:
Agma Juci Machado Traina; Ana Maria Heuminski de Avila; Gustavo Enrique de Almeida Prado Alves Batista
Orientador: Agma Juci Machado Traina
Resumo

O crescente aumento no volume de dados complexos tem se tornado um desafio para pesquisadores. Séries temporais são um tipo de dados complexos que tem tido um crescimento em sua relevância, devido a sua importância para o monitoramento e acompanhamento de safras agrícolas. Assim, a mineração de informação a partir de grandes volumes de séries temporais para o apoio a tomada de decisões tem se tornado uma atividade valiosa. Uma das atividades importantes na mineração em séries temporais é a descoberta de padrões frequentes. Entretanto, a complexidade dessa atividade requer métodos rápidos e eficientes. Nesse contexto, esta dissertação de mestrado apresenta propostas para novos algoritmos e métodos para minerar e indexar séries temporais. Uma das propostas dessa dissertação é o índice Telesto, que utiliza uma estrutura baseada em árvores de sufixo generalizada para recuperar séries temporais em uma base de dados de séries temporais de modo rápido e eficiente. Outra proposta dessa dissertação é o algoritmo TrieMotif, que se baseia em uma trie para eliminar comparações desnecessárias entre subsequências, agilizando o processo de mineração de padrões frequentes em séries temporais. Os algoritmos propostos foram utilizados para a análise de dados climáticos e agrometeorológicos. Os resultados apresentados nessa dissertação de mestrado mostram que os algoritmos são escaláveis, podendo ser utilizados para grandes volumes de dados (AU)

Processo FAPESP: 11/15017-0 - Mineração Integrada de Dados Multimodais para Apoio à Tomada de Decisão em Agrometeorologia
Beneficiário:Daniel Yoshinobu Takada Chino
Linha de fomento: Bolsas no Brasil - Mestrado