Defesa de dissertação (05/12/2023): Janio de Souza Lima
Discente: Janio de Souza Lima
Título: Uma Análise do Uso de Lotes Deslizantes na Detecção de Eventos em Séries Temporais em Streaming
Orientadores: Eduardo Ogasawara (orientador) e Rafaelli Coutinho (co-orientadora)
Banca: Eduardo Ogasawara (Cefet/RJ), Rafaelli Coutinho (Cefet/RJ), Eduardo Bezerra (Cefet/RJ), João Eduardo Ferreira (IME/USP)
Dia/hora: 05 de dezembro de 2023, às 14h
Resumo: Detecção de eventos em séries temporais se refere à identificação de pontos em uma série que se diferenciam do comportamento esperado. Em cenários de alta conectividade, onipresença da internet, presença de gêmeos digitais e tráfego de dados em nuvem observa-se o aumento da velocidade e do volume de geração dos dados de séries em streaming. Assim, a detecção de eventos em séries em streaming é fundamental para a tempestividade na tomada de decisões para correção e prevenção de situações indesejadas. Apesar de existir uma miríade de métodos, ainda há escassez de trabalhos que abordem diretamente ferramentas para integração e avaliação de métodos voltados para o streaming. Mesmo em trabalhos existentes, não se identifica formas de analisar o comportamento dos métodos ao longo do streaming. A especificidade dos métodos existentes para determinados comportamentos das séries, a necessidade de equilibro entre o custo do processamento online e acurácia permitem levantar a questão: o uso de lotes deslizantes, que consigam lidar com subsequências menores da série, na detecção de eventos em séries em streaming pode resultar em detecção precoce e redução do custo computacional do processamento? Outras questões relevantes são: Como é possível avaliar o tempo decorrido entre o momento em que uma observação na série é lida e sua detecção como evento? É possível avaliar o comportamento dos métodos ao longo do streaming? Como o comportamento dos métodos podem contribuir para identificar sua resiliência na série temporal em streaming? Para explorar as lacunas existentes na literatura, o presente trabalho propõe uma análise do uso de lotes deslizantes na detecção de eventos em séries temporais em streaming, avaliando seus impactos na detecção precoce de eventos. Além disso, o trabalho apresenta o framework Nexus para integração de métodos de detecção de eventos em streaming e métricas para avaliação de atraso na detecção e do comportamento dos métodos ao longo do streaming.
