Área de identificação | |
Tipo de Referência | Thesis |
Site | mtc-m21c.sid.inpe.br |
Código do Detentor | isadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S |
Identificador | 8JMKD3MGP3W34R/42JBEF2 |
Repositório | sid.inpe.br/mtc-m21c/2020/05.29.15.18 (acesso restrito) |
Última Atualização | 2021:01.14.16.29.47 simone |
Metadados | sid.inpe.br/mtc-m21c/2020/05.29.15.18.52 |
Última Atualização dos Metadados | 2021:01.17.12.59.59 administrator |
Chave Secundária | INPE-18324-TDI/2999 |
Chave de Citação | CotacallapaChoque:2020:DePaEv |
Título | Detecção de padrões em eventos espaciais e temporais via redes complexas  |
Título Alternativo | Pattern detection in spatial and temporal eventos through complex networks |
Curso | CAP-COMP-SESPG-INPE-MCTIC-GOV-BR |
Ano | 2020 |
Data | 2020-04-29 |
Data de Acesso | 05 mar. 2021 |
Tipo da Tese | Tese (Doutorado em Computação Aplicada) |
Número de Arquivos | 1 |
Tamanho | 10715 KiB |
Área de contextualização | |
Autor | Cotacallapa Choque, Frank Moshe |
Banca | Casa 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-Mail | frankmosheh@gmail.com |
Universidade | Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) |
Cidade | São José dos Campos |
Tipo Secundário | TDI |
Histórico | 2020-05-29 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 Conteúdo | concluido |
Transferível | 1 |
Palavras-Chave | sistemas complexos, redes complexas, redes temporais, redes dinâmicas. complex systems, complex networks, temporal networks, dynamic networks. |
Resumo | A 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. |
Area | COMP |
Arranjo | |
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 | originais/aprovacao.pdf | 13/01/2021 12:18 | 902.2 KiB | |
Conteúdo da Pasta agreement | |
Área de condições de acesso e uso | |
Idioma | pt |
Arquivo Alvo | publicacao.pdf |
Grupo de Usuários | frankmosheh@gmail.com pubtc@inpe.br |
Grupo de Leitores | administrator frankmosheh@gmail.com pubtc@inpe.br simone yolanda.souza@mcti.gov.br |
Visibilidade | shown |
Licença de Direitos Autorais | urlib.net/www/2012/11.12.15.10 |
Permissão de Leitura | deny from all |
Permissão de Atualização | não transferida |
Área de fontes relacionadas | |
Repositório Espelho | urlib.net/www/2017/11.22.19.04.03 |
Unidades Imediatamente Superiores | 8JMKD3MGPCW/3F2PHGS |
Acervo Hospedeiro | urlib.net/www/2017/11.22.19.04 |
Área de notas | |
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