A pesquisa em métodos para descoberta de padrões em séries temporais e séries
espaço-temporais é dividida em duas principais atividades: (i) mineração de
padrões e sequências e (ii) identificação de motifs. A primeira é voltada no
apoio ao processo de extração de conhecimento usando as técnicas transacionais
na observação de padrões de itens frequentes e de sequências de itens
frequentes. Na segunda, busca-se explorar as técnicas criadas para descoberta
de padrões em séries temporais de observações contínuas.
A mineração de padrões é um amplo campo de pesquisa abrangendo várias abordagens. Dentre
elas, a mineração de padrões frequentes desempenha um papel importante na
descoberta de associações e correlações entre dados. Os padrões que são
frequentes em um conjunto de dados podem ser expressos por regras de associação
(RAs). RAs destacam conjuntos de itens frequentes no antecedente, levando aos
do consequente.
Durante a mineração de padrões frequentes, é comum a produção de milhares de RAs,
tornando árduo o estudo de cada uma. Este problema enfraquece o processo de
descoberta de informações úteis. Há um esforço científico para desenvolver
abordagens capazes de filtrar padrões interessantes, equilibrando a quantidade
de RAs produzidas com o objetivo de não serem triviais e conhecidos por
especialistas. Entre as abordagens para filtrar padrões interessantes, algumas
usam medidas de interesse, outras as listam com base em propriedades, e outras
usam análise subjetiva.
Alguns desafios associados a não-estacionariedade dos dados que se pretende explorar
neste projeto. O primeiro consiste em descobrir padrões que se apresentem em
divergência em relação a distribuição geral dos dados. O segundo consiste em
estudar padrões emergentes. O terceiro está inserido no contexto de estabelecer
relações dinâmicas no espaço-tempo, este projeto faz uso das técnicas de
mineração de sequências frequentes. Neste cenário, busca-se descobrir
sequências de eventos relacionados no espaço e tempo. Finalmente, a
identificação de padrões previamente desconhecidos em séries temporais
contínuas é conhecida como identificação de motifs. Neste projeto tem-se por
interesse encontrar motifs restritos no espaço-tempo, i.e., padrões que podem
não ser frequentes em todo o conjunto de dados, mas são frequentes dentro de um
intervalo de tempo e espaço (blocos espaço-temporais).