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1. Identificação
Tipo de ReferênciaTese ou Dissertação (Thesis)
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
Última Atualização2021:05.11.15.58.35 (UTC) simone
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21c/2020/05.29.15.18.52
Última Atualização dos Metadados2022:04.03.23.15.36 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE-18324-TDI/2999
Chave de CitaçãoCotacallapaChoque:2021:DePaDa
TítuloDetecção de padrões em dados espaciais e temporais via redes complexas
Título AlternativoPattern detection in spatial and temporal events through complex networks
CursoCAP-COMP-DIPGR-INPE-MCTI-GOV-BR
Ano2021
Data2020-04-29
Data de Acesso18 mar. 2024
Tipo da TeseTese (Doutorado em Computação Aplicada)
Tipo SecundárioTDI
Número de Páginas130
Número de Arquivos1
Tamanho11565 KiB
2. Contextualização
AutorCotacallapa Choque, Frank Moshe
BancaGrande, Helder Luciani Casa (presidente)
Quiles, Marcos Gonçalves (orientador)
Cardoso, Manoel Ferreira (orientador)
Macau, Elbert Einstein Nehrer (orientador)
Ferreira, Karine Reis
Carvalho, Solon Venâncio de
Basgalupp, Márcio Porto
Breve, Fabrício Aparecido
Endereço de e-Mailfrankmosheh@gmail.com
UniversidadeInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
CidadeSão José dos Campos
Histórico (UTC)2020-05-29 15:18:52 :: frankmosheh@gmail.com -> pubtc@inpe.br ::
2020-06-04 14:12:36 :: pubtc@inpe.br -> frankmosheh@gmail.com ::
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2020-06-29 23:14:07 :: frankmosheh@gmail.com -> administrator ::
2021-01-14 14:36:36 :: administrator -> simone ::
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2021-05-11 14:59:21 :: simone :: 2020 -> 2021
2021-05-11 16:47:17 :: simone -> administrator :: 2021
2022-04-03 23:15:36 :: administrator -> :: 2021
3. 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.
ÁreaCOMP
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Idiomapt
Arquivo Alvopublicacao.pdf
Grupo de Usuáriosfrankmosheh@gmail.com
pubtc@inpe.br
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Licença de Direitos Autoraisurlib.net/www/2012/11.12.15.10
Permissão de Leituraallow from all
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhourlib.net/www/2017/11.22.19.04.03
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3F2PHGS
8JMKD3MGPCW/46KUES5
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/bibdigital/2013/10.12.22.16 2
Acervo Hospedeirourlib.net/www/2017/11.22.19.04
6. Notas
Campos Vaziosacademicdepartment affiliation archivingpolicy archivist callnumber contenttype copyholder creatorhistory descriptionlevel dissemination doi electronicmailaddress format group isbn issn label lineage mark nextedition notes number orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress readergroup resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarymark session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url versiontype


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