Extração incremental de sequências com janelamento e pós-processamento
IncMSTS-PP: Uma abordagem para mineração de dados espaço-temporais aplicada a dados hidrográficos
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A mineração de padrões sequenciais em dados de sensores ambientais é uma tarefa desafiadora: os dados podem apresentar ruídos e, também, conter padrões esparsos que são difíceis de serem detectados. O conhecimento extraído de dados de sensores ambientais pode ser usado para determinar mudanças climáticas, por exemplo. Desta forma, o algoritmo Incremental Miner of Stretchy Time Sequences with Post-Processing (IncMSTS-PP) foi proposto. O IncMSTS-PP aplica a extração incremental de sequencias com pós-processamento baseado em ontologia o que acarreta o enriquecimento semântico dess...
A mineração de padrões sequenciais em dados de sensores ambientais é uma tarefa desafiadora: os dados podem apresentar ruídos e, também, conter padrões esparsos que são difíceis de serem detectados. O conhecimento extraído de dados de sensores ambientais pode ser usado para determinar mudanças climáticas, por exemplo. Desta forma, o algoritmo Incremental Miner of Stretchy Time Sequences with Post-Processing (IncMSTS-PP) foi proposto. O IncMSTS-PP aplica a extração incremental de sequencias com pós-processamento baseado em ontologia o que acarreta o enriquecimento semântico desses padrões. IncMSTS-PP implementa o método Stretchy Time Window (STW) que permite que padrões de tempo elástico (padrões com intervalos temporais) sejam extraídos em bases que apresentam ruídos. Em comparação com o algoritmo GSP, o IncMSTS-PP pode retornar 2,3 vezes mais sequencias. O módulo de pós-processamento é responsável pela redução em 22,47% do número de padrões apresentados ao usuário -padrões semanticamente mais ricos. Assim, o IncMSTS-PP apresentou bons resultados de desempenho e minerou padrões relevantes mostrando ser eficaz, eficiente e apropriado em domínio de dados de sensores ambientais.
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