Detecção on-line de k-Flocks com diâmetro como parâmetro livre

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dataload.collectionmapped02 - Mestrado - Ciência da Computaçãopt_BR
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dc.contributor.advisorKaster, Daniel dos Santos [Orientador]pt_BR
dc.contributor.authorSanches, Denis Evangelistapt_BR
dc.contributor.bancaFileto, Renatopt_BR
dc.contributor.bancaBonifácio, Adilson Luizpt_BR
dc.contributor.coadvisorVieira, Marcos Rodrigues [Coorientador]pt_BR
dc.coverage.spatialLondrinapt_BR
dc.date.accessioned2024-05-01T12:08:54Z
dc.date.available2024-05-01T12:08:54Z
dc.date.created2018.00pt_BR
dc.date.defesa29.08.2018pt_BR
dc.description.abstractResumo: É notória a ubiquidade dos dados espaço-temporais nos dias de hoje, demandando algoritmos eficientes para minerar informações importantes Neste cenário, destaca-se a busca por padrões de comovimento de objetos móveis, pois possuem inúmeras aplicações em diversas áreas O padrão flock, um dos mais conhecidos na literatura, por exemplo, identifica grupos de objetos móveis que se movimentam juntos, próximos entre si por uma distância máxima de um disco de diâmetro fixo predefinido Inúmeros trabalhos apresentam variações e até mesmo outros padrões para mitigar as conhecidas limitações do padrão flock que são a consecutividade temporal e a exigência do grupo em permanecer junto limitado a um disco de tamanho predefinido Para essa limitação do disco do padrão flock diversos trabalhos utilizam a busca por densidade argumentando ser mais flexível e menos restritiva Contudo, tanto a abordagem de busca baseada em disco quanto a baseada em densidade requerem uma distância fixa como entrada para seus algoritmos, portanto, não resolvendo por completo o problema da dificuldade de parametrização desses algoritmos Este trabalho de mestrado apresenta o conceito da descoberta de k-padrões de comovimento que, por meio de uma consulta exploratória exata, um critério de ranqueamento para as respostas e a liberação do usuário de fornecer um parâmetro fixo a uma condição dinâmica sobre o tempo, retorne a quantidade de padrões mais importantes segundo esse critério Especificamente para a identificação de flocks, são apresentadas novas definições de padrões para encontrar os ?? flocks mais significativos, usando como critério de ranqueamento, ou seja, considerando como os flocks mais relevantes, aqueles de tamanho e extensão mínimos (de diâmetros mínimos), e com a distância como parâmetro livre (????-Flocks) Define também um padrão para retornar ????-Flocks que respeitem uma dada distância máxima para refinamento das respostas Respondendo a esses novos padrões, três algoritmos exploratórios com abordagem top-down são apresentados e avaliados Um para detecção de ????-Flocks apenas em uma janela temporal de dados, outro com estratégia de janela deslizante para stream e conjuntos de dados inteiros, ambos livres do parâmetro de distância, e o terceiro de janela deslizante para consultar os ????-Flocks que respeitem a distância limite fornecida (Filtered-????-Flocks) Por fim, os experimentos demostram a importância da aplicação desse novo conceito e padrões para uma consulta exploratória, e uma análise de desempenho dos algoritmospt_BR
dc.description.abstractother1Abstract: The ubiquity of spatiotemporal data is noticeable nowadays, demanding efficient algorithms to mine important information In this scenario, mining co-movement patterns of moving objects stands out, since it has several applications in different areas The flock pattern, a well-known pattern in the literature, identifies groups of moving objects that move together within a predefined distance of a diameter disk over a period of time Several works present variations and even other patterns to mitigate the limitations related to flock pattern ie the temporal consecutiveness and the requirement of the group to remain together bounded to a disk of predefined size To outline disk limitation of the flock pattern several works use the density-based clustering in order to be more flexible and less restrictive However, both the disk-based and density-based clustering approaches require a fixed distance boundary as input to their algorithms, thus not fully solving the problem of the parameterization in the algorithms This master’s work presents the concept of the discovery of k-patterns of co-movement that by means of an exact exploratory query, a ranking criterion for the answers and relinquishing the user from providing a fixed parameter to a dynamic condition over time, return the number of the most important patterns with respect to this criterion Specifically for mining flock patterns, new patterns definitions are presented to find the most significant k flocks, with the ranking criterion being those flocks of minimum size and minimum extension the most relevant (minimum diameters), and with distance as free parameter (????-Flocks) A new pattern to return ????-Flocks that respect a given maximum distance for refinement of the answers is also defined Answering these new patterns, three exploratory top-down algorithms are presented and evaluated One for mining ????-Flocks only in one temporal data window, another with sliding window strategy for stream and entire datasets, both free of the distance parameter and the third also with sliding window to mine ????-Flocks that respect the distance limit provided (Filtered-????-Flocks) Finally, the experiments demonstrate the importance of applying this new concept for exploratory queries, and a performance analysis of these algorithmspt_BR
dc.description.notesDissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual de Londrina, Centro de Ciências Exatas, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computaçãopt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.uel.br/handle/123456789/9582
dc.languagepor
dc.relation.coursedegreeMestradopt_BR
dc.relation.coursenameCiência da Computaçãopt_BR
dc.relation.departamentCentro de Ciências Exataspt_BR
dc.relation.ppgnamePrograma de Pós-Graduação em Ciência da Computaçãopt_BR
dc.subjectComputaçãopt_BR
dc.subjectPadrão Flockpt_BR
dc.subjectAlgoritmos de computadorpt_BR
dc.subjectFlock Patternpt_BR
dc.subjectComputer algorithmspt_BR
dc.subjectComputer sciencept_BR
dc.titleDetecção on-line de k-Flocks com diâmetro como parâmetro livrept_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR

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