Algoritmos eficientes para a detecção on-line do padrão floco em bancos de dados de trajetórias

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2024
Autor(a) principal: Tanaka, Pedro Sena
Orientador(a): Kaster, Daniel dos Santos [Orientador]
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Não Informado pela instituição
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Banco de dados
Gerência
Análise de séries temporais
Processamento de dados
Reconhecimento de padrões
Database management
Electronic data processing
Pattern recognition
Algorithms
Online data processing
Time-series analysis
Link de acesso: https://repositorio.uel.br/handle/123456789/14648
Resumo: Resumo: A alta disponibilidade, baixo custo e crescente utilização de dispositivos de localização fez aumentar o interesse por pesquisas na área de padrões espaço-temporais O principal objetivo em estudar tais padrões é descobrir relacionamentos espaciais entre objetos móveis e entender como eles se desenvolvem ao decorrer do tempo Trabalhos recentes da literatura propuseram uma grande variedade destes padrões, entre eles está o padrão floco Este padrão consiste em identificar se um dado número de entidades se movimentam por um certo período de tempo próximas entre si, isto é, se encontram-se em um disco de raio predefinido em instantes subsequentes de tempo Exemplos típicos de aplicação incluem a monitoração e vigilância uma vez que ambas dependem da identificação ágil de grupos suspeitos formados por pessoas/veículos em fluxos volumosos de dados espaço-temporais Trabalhos da literatura propuseram algoritmos que resolvem o problema do padrão floco com tempo fixo em tempo polinomial Nesta Dissertação é proposto um novo algoritmo on-line para a detecção de flocos com tempo fixo chamado PSI, que aplica a técnica de geometria computacional varredura de plano, além das técnicas de assinaturas binárias e a estrutura índice invertido Além do método PSI, este trabalho propõe uma família de algoritmos, todos baseados no método proposto na literatura chamado BFE Todos estes métodos foram testados de forma extensiva utilizando conjuntos de dados reais e sintéticos e os resultados obtidos comprovam que as técnicas propostas no trabalho geram ganhos consideráveis quando aplicadas aos algoritmos de descoberta de flocos Para melhor entender os resultados e apontar os melhores e piores cenários para a aplicação das técnicas foi feita uma análise aprofundada da relação entre os resultados e a distribuição e outras características dos dados
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Universidade Estadual de Londrina, Centro de Ciências Exatas, Programa de Pós-Graduação em Ciência da ComputaçãoAbstract: The high availability, low cost and increasing usage of location-aware devices have increased the interest in the research of spatiotemporal patterns The main goal in studying such patterns is to discover spatial relationships over time between moving objects Recent articles have proposed a wide variety of such patterns, among them is the flock pattern This pattern is defined as a set of moving objects with minimum size that stay together within a maximum distance for a continuous period of time Typical application examples are monitoring and surveillance that both rely on efficiently identifying groups of suspicious people/vehicles in large spatiotemporal streaming data Previous works proposed polynomial-time algorithms to the flock pattern problem with fixed time duration This master thesis proposes a new online method, called PSI, which is an improved base method to discover flock patterns that applies the plane sweeping computational geometry technique along with binary signatures and inverted indexes In addition to PSI,thiswork proposes an algorithm family also based in the baseline algorithm proposed in literature, namely BFE, as well as variations based in heuristics All the methods proposed in the work were extensively evaluated using real and synthetic datasets and the obtained results show that the techniques proposed in this work generate high performance gains when applied to the problem of finding flock patterns Lastly, in order to better understand the results and to indicate a the best and worse scenarios for the utilization of the techniques this work also includes a profound analysis of the relationship between results and data distribution, and other data characteristicsporBanco de dadosGerênciaAnálise de séries temporaisProcessamento de dadosReconhecimento de padrõesDatabase managementElectronic data processingPattern recognitionAlgorithmsOnline data processingTime-series analysisAlgoritmos eficientes para a detecção on-line do padrão floco em bancos de dados de trajetóriasinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisMestradoCiência da ComputaçãoCentro de Ciências ExatasPrograma de Pós-Graduação em Ciência da Computação-1-1reponame:Repositório Institucional da UELinstname:Universidade Estadual de Londrina (UEL)instacron:UELinfo:eu-repo/semantics/openAccess167773vtls000206562SIMvtls000206562http://www.bibliotecadigital.uel.br/document/?code=vtls00020656264.00SIMhttp://www.bibliotecadigital.uel.br/document/?code=vtls0002065624458.pdf123456789/5002 - 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