{"id":3703,"date":"2020-11-23T12:38:59","date_gmt":"2020-11-23T15:38:59","guid":{"rendered":"https:\/\/eic.cefet-rj.br\/ppcic\/?p=3703"},"modified":"2025-09-03T18:50:26","modified_gmt":"2025-09-03T21:50:26","slug":"defesa-de-dissertacao-17-12-2020-luciana-escobar-goncalves-vignoli","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/eic.cefet-rj.br\/ppcic\/defesa-de-dissertacao-17-12-2020-luciana-escobar-goncalves-vignoli\/","title":{"rendered":"Defesa de disserta\u00e7\u00e3o (17\/12\/2020): \u00a0Luciana Escobar Gon\u00e7alves Vignoli"},"content":{"rendered":"

Discente:<\/b>\u00a0Luciana Escobar Gon\u00e7alves Vignoli<\/p>\n

T\u00edtulo:<\/b>\u00a0An\u00e1lise Comparativa de M\u00e9todos para Detec\u00e7\u00e3o de Eventos em S\u00e9ries Temporais<\/p>\n

Orientadores:<\/b> Laura silva de Assis (orientadora) e Eduardo Soares Ogasawara (co-orientador)<\/p>\n

Banca:\u00a0 <\/b>Laura Silva de Assis (presidente),\u00a0Eduardo Soares Ogasawara (CEFET\/RJ),\u00a0Rafaelli de Carvalho Coutinho (CEFET\/RJ), F\u00e1bio Andr\u00e9 Machado Porto (LNCC)<\/p>\n

Dia\/hora:<\/b> 17 de dezembro de 2020, \u00e0s 14h<\/p>\n

Sala remota: <\/b>https:\/\/meet.google.com\/vtr-zogo-cny<\/a><\/p>\n

Resumo: <\/b>Grandes volumes de dados s\u00e3o coletados e armazenados diariamente, necessitando de um tratamento adequado para retornar informa\u00e7\u00f5es valiosas durante uma an\u00e1lise. Esses dados, quando obedecem a uma ordem cronol\u00f3gica de tempo, consistem em s\u00e9ries temporais. Detectar eventos nessas s\u00e9ries \u00e9 uma tarefa importante em diversas \u00e1reas de conhecimento, n\u00e3o se restringindo apenas \u00e0 Tecnologia da Informa\u00e7\u00e3o. Eventos podem representar uma anormalidade, uma mudan\u00e7a de comportamento ou um padr\u00e3o que se repete na s\u00e9rie. Diversos m\u00e9todos presentes na literatura buscam identificar um \u00fanico tipo de evento, entretanto, uma quantidade menor aborda essa detec\u00e7\u00e3o de uma maneira mais generalizada. Esta disserta\u00e7\u00e3o prop\u00f5e uma an\u00e1lise comparativa de diferentes m\u00e9todos para detec\u00e7\u00e3o de eventos em s\u00e9ries temporais, envolvendo identifica\u00e7\u00e3o de anomalias e pontos de mudan\u00e7a. Tal compara\u00e7\u00e3o \u00e9 realizada atrav\u00e9s de m\u00e9todos estat\u00edsticos baseados na m\u00e9dia m\u00f3vel, processo de decomposi\u00e7\u00e3o e t\u00e9cnicas baseadas em vizinhan\u00e7a. Foram realizados experimentos com dados sint\u00e9ticos e reais envolvendo\u00a0<\/span>datasets<\/i>\u00a0de diferentes \u00e1reas de conhecimento como monitoramento da qualidade da \u00e1gua, tr\u00e1fego de dados do\u00a0<\/span>Yahoo<\/i> e processos de explora\u00e7\u00e3o de petr\u00f3leo. Os resultados obtidos foram promissores e mostraram que cada conjunto de dado tem sua particularidade, e \u00e9 muito importante analisar qual m\u00e9todo se ad\u00e9qua melhor a um conjunto espec\u00edfico, onde uma boa escolha pode resultar em at\u00e9 0,99 de precis\u00e3o na detec\u00e7\u00e3o.<\/span><\/div>\n
<\/div>\n
\n
\"\"<\/a><\/div>\n
Disserta\u00e7\u00e3o <\/strong>\"\"<\/a><\/div>\n
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