{"id":3820,"date":"2021-02-18T18:40:23","date_gmt":"2021-02-18T21:40:23","guid":{"rendered":"https:\/\/eic.cefet-rj.br\/ppcic\/?p=3820"},"modified":"2025-09-03T18:50:00","modified_gmt":"2025-09-03T21:50:00","slug":"defesa-de-dissertacao-05-03-2021-antonio-jose-de-castro-filho","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/eic.cefet-rj.br\/ppcic\/defesa-de-dissertacao-05-03-2021-antonio-jose-de-castro-filho\/","title":{"rendered":"Defesa de disserta\u00e7\u00e3o (05\/03\/2021): Antonio Jose de Castro Filho"},"content":{"rendered":"

Discente<\/b>: Antonio Jose de Castro Filho<\/b><\/p>\n

T\u00edtulo<\/b>:\u00a0Minera\u00e7\u00e3o de Sequ\u00eancias Restritas no Espa\u00e7o e no Tempo<\/p>\n

Orientadores<\/b>: Rafaelli Coutinho (orientador) e Eduardo Ogasawara (coorientador)<\/p>\n

Banca<\/b>: Rafaelli Coutinho (presidente), Eduardo Ogasawara (CEFET\/RJ), Jorge Soares (CEFET\/RJ),\u00a0Esther Pacitti (INRIA)<\/p>\n

Dia\/Hora<\/b>: 05 de mar\u00e7o de 2021, \u00e0s 10h.<\/p>\n

Sala remota<\/b>: meet.google.com\/eck-qenz-vap<\/a><\/p>\n

Resumo<\/b>: <\/span>Os padr\u00f5es espa\u00e7o-temporais trazem conhecimento sobre o tempo e a posi\u00e7\u00e3o onde eles est\u00e3o presentes. Encontr\u00e1-los \u00e9 uma tarefa importante para diferentes dom\u00ednios. No entanto, nem todos os padr\u00f5es s\u00e3o frequentes por todo um conjunto de dados, eles podem ocorrer restritos no espa\u00e7o e no tempo. A minera\u00e7\u00e3o desses padr\u00f5es tem como objetivo descobrir a faixa de tempo e o conjunto de posi\u00e7\u00f5es espaciais em que as sequ\u00eancias de eventos s\u00e3o frequentes. Este trabalho prop\u00f5e o algoritmo Generalized Spatial-Time Sequence Miner<\/em> (G-STSM) como uma solu\u00e7\u00e3o para a descoberta de sequ\u00eancias frequentes que s\u00e3o restritas no espa\u00e7o e no tempo, trazendo a formaliza\u00e7\u00e3o do problema, defini\u00e7\u00f5es, provas e algoritmos. At\u00e9 onde se sabe, ap\u00f3s busca na literatura relacionada, o G-STSM \u00e9 a primeira abordagem capaz de encontrar tais sequ\u00eancias trabalhando com uma dimens\u00e3o de tempo e tr\u00eas dimens\u00f5es de espa\u00e7o. O G-STSM foi comparado com uma abordagem intuitiva que busca sequ\u00eancias de eventos frequentes com suporte muito baixo e agrupa suas ocorr\u00eancias para encontrar padr\u00f5es restritos no espa\u00e7o e no tempo usando algoritmos conhecidos. Foi escolhido um conjunto de dados s\u00edsmicos espa\u00e7o-temporal do mundo real para comparar ambas as abordagens usando m\u00e9tricas de classifica\u00e7\u00e3o e registro de uso de recursos. Como resultado, o G-STSM apresentou melhor desempenho computacional com qualidade semelhante mostrando-se uma ferramenta de minera\u00e7\u00e3o de dados eficiente para encontrar sequ\u00eancias restritas no espa\u00e7o e no tempo.<\/span><\/p>\n

\"\"<\/a><\/div>\n
Disserta\u00e7\u00e3o <\/strong>\"\"<\/a><\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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