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Metadados

Área de identificação
Tipo de ReferênciaThesis
Sitemtc-m21c.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34R/42JBEF2
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21c/2020/05.29.15.18   (acesso restrito)
Última Atualização2021:01.14.16.29.47 simone
Metadadossid.inpe.br/mtc-m21c/2020/05.29.15.18.52
Última Atualização dos Metadados2021:01.17.12.59.59 administrator
Chave SecundáriaINPE-18324-TDI/2999
Chave de CitaçãoCotacallapaChoque:2020:DePaEv
TítuloDetecção de padrões em eventos espaciais e temporais via redes complexas
Título AlternativoPattern detection in spatial and temporal eventos through complex networks
CursoCAP-COMP-SESPG-INPE-MCTIC-GOV-BR
Ano2020
Data2020-04-29
Data de Acesso05 mar. 2021
Tipo da TeseTese (Doutorado em Computação Aplicada)
Número de Arquivos1
Tamanho10715 KiB
Área de contextualização
AutorCotacallapa Choque, Frank Moshe
BancaCasa Grande, Helder Luciani (presidente)
Quiles, Marcos Gonçalves (orientador)
Cardoso, Manoel Ferreira (orientador)
Macau, Elbert Einstein Nehrer (orientador)
Venâncio de Carvalho, Solon
Reis Ferreira, Karine
Basgalupp, Márcio
Breve, Fabrício
Endereço de e-Mailfrankmosheh@gmail.com
UniversidadeInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
CidadeSão José dos Campos
Tipo SecundárioTDI
Histórico2020-05-29 15:18:52 :: frankmosheh@gmail.com -> pubtc@inpe.br ::
2020-06-04 14:12:36 :: pubtc@inpe.br -> frankmosheh@gmail.com ::
2020-06-22 12:25:01 :: frankmosheh@gmail.com -> administrator ::
2020-06-22 15:13:27 :: administrator -> pubtc@inpe.br ::
2020-06-22 15:14:34 :: pubtc@inpe.br -> frankmosheh@gmail.com ::
2020-06-29 23:14:07 :: frankmosheh@gmail.com -> administrator ::
2021-01-14 14:36:36 :: administrator -> simone ::
2021-01-14 16:28:17 :: simone :: -> 2020
2021-01-14 16:29:48 :: simone -> administrator :: 2020
2021-01-17 12:59:59 :: administrator -> simone :: 2020
Área de conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Palavras-Chavesistemas complexos, redes complexas, redes temporais, redes dinâmicas. complex systems, complex networks, temporal networks, dynamic networks.
ResumoA cada ano, novos desafios são encontrados na área de mineração de dados. O respeito pela privacidade dos usuários, o desenvolvimento de soluções em tempo real, armazenamento e processamento em grande escala são alguns dos temas que estão em destaque, atualmente, na computação. Além disso, sabemos que os dados gerados ao nosso redor estão relacionados a situações complexas, em diferentes níveis de detalhe, e mudando ao longo do tempo. Considerando esse contexto, o trabalho desenvolvido propõe métodos para obter informações sobre padrões em eventos temporais e espaciais, a partir do uso de redes complexas. Nesse sentido, sabendo que há uma demanda crescente por abordagens que lidem com os desafios modernos da mineração dos dados, o método proposto aqui, busca preencher essa necessidade com foco na simplicidade, flexibilidade e novos resultados. Em poucas palavras, este método identifica estágios ou estados pelos que passa um conjunto de eventos ao longo do tempo, usando como base a construção cronológica de uma rede complexa e aplicando algoritmos de detecção de comunidades. Adicionalmente, é feita uma detalhada comparação entre um algoritmo de agrupamento e o método proposto, a fim de obter as principais diferenças e mensurar como estes se comportam e conjuntos fictícios de dados temporais. ABSTRACT: Every year, new challenges are faced in data mining. The respect for users privacy, real-time solutions, data processing in large scale are some of the trending topics in this area. Besides this, huge amounts of generated data around us is related to complex situations, in different levels of details, and changing along time. Within this context, the work developed along these lines propose methods to get information related to significant changes in temporal datasets, based on the use of complex networks, with focus on temporal events and temporal sequences. In addition to this, considering the growing demand for new approaches to deal with modern challenges in data mining, the proposed algorithm intend to fill part of this gap by focusing on three characteristics: simplicity, flexibility and novelty results. In few words, this method is able to identify phases or stages in sets of spatio-temporal events, based on the use of community detection algorithms and cronological complex networks. Furthermore, a detailed comparison is made between a state-of-the-art clustering algorithm and the proposed method, in order to identify the main differences and how they behave in several toy data models.
AreaCOMP
ArranjoINPE > Produção > CAP > Detecção de padrões...
Conteúdo da Pasta source
originais/@4primeirasPaginas.pdf 11/12/2020 11:28 412.5 KiB 
originais/_tese_final_corrigida_V3.pdf 30/06/2020 08:13 9.3 MiB
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agreement.html 29/05/2020 12:18 1.7 KiB 
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Área de fontes relacionadas
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Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3F2PHGS
Acervo Hospedeirourlib.net/www/2017/11.22.19.04
Área de notas
Campos Vaziosacademicdepartment affiliation archivingpolicy archivist callnumber contenttype copyholder creatorhistory descriptionlevel dissemination doi electronicmailaddress format group isbn issn label lineage mark nextedition notes number numberofpages orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress resumeid rightsholder secondarydate secondarymark session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url versiontype

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