Agrupamento de fluxos de dados utilizando dimensão fractal - Bones, Christian Cesar (2018)
Realizar o agrupamento de fluxos de dados contínuos e multidimensionais (multidimensional data streams) é uma tarefa dispendiosa, visto que esses tipos de dados podem possuir características peculiares e que precisam ser consideradas, dentre as quais destacam-se: podem ser infinitos, tornando inviável, em muitas aplicações realizar mais de uma leitura dos dados; ponto de dados podem possuir diversas dimensões e a correlação entre as dimensões pode impactar no resultado final da análise e; são capazes de evoluir com o passar do tempo. Portanto, faz-se necessário o desenvolvimento de métodos computacionais adequados a essas características, principalmente nas aplicações em que realizar manualmente tal tarefa seja algo impraticável em razão do volume de dados, por exemplo, na análise e predição do comportamento climático. Nesse contexto, o objetivo desse trabalho de pesquisa foi propor técnicas computacionais, eficientes e eficazes, que contribuíssem para a extração de conhecimento de fluxos de dados com foco na tarefa de agrupamento de fluxos de dados similares. Assim, no escopo deste trabalho, foram desenvolvidos dois métodos para agrupamento de fluxos de dados evolutivos, multidimensionais e potencialmente infinitos, ambos baseados no conceito de dimensão fractal, até então não utilizada nesse contexto na literatura: o eFCDS, acrônimo para evolving Fractal Clustering of Data Streams, e o eFCC, acrônimo para evolving Fractal Clusters Construction. O eFCDS utiliza a dimensão fractal para mensurar a correlação, linear ou não, existente entre as dimensões dos dados de um fluxo de dados multidimensional num período de tempo. Esta medida, calculada para cada fluxo de dados, é utilizada como critério de agrupamento de fluxos de dados com comportamentos similares ao longo do tempo. O eFCC, por outro lado, realiza o agrupamento de fluxos de dados multidimensionais de acordo com dois critérios principais: comportamento ao longo do tempo, considerando a medida de correlação entre as dimensões dos dados de cada fluxo de dados, e a distribuição de dados em cada grupo criado, analisada por meio da dimensão fractal do mesmo. Ambos os métodos possibilitam ainda a identificação de outliers e constroem incrementalmente os grupos ao longo do tempo. Além disso, as soluções propostas para tratamento de correlações em fluxos de dados multidimensionais diferem dos métodos apresentados na literatura da área, que em geral utilizam técnicas de sumarização e identificação de correlações lineares aplicadas apenas à fluxos de dados unidimensionais. O eFCDS e o eFCC foram testados e confrontados com métodos da literatura que também se propõem a agrupar fluxos de dados. Nos experimentos realizados com dados sintéticos e reais, tanto o eFCDS quanto o eFCC obtiveram maior eficiência na construção dos agrupamentos, identificando os fluxos de dados com comportamento semelhante e cujas dimensões se correlacionam de maneira similar. Além disso, o eFCC conseguiu agrupar os fluxos de dados que mantiveram distribuição dos dados semelhante em um período de tempo. Os métodos possuem como uma das aplicações imediatas a extração de padrões de interesse de fluxos de dados proveniente de sensores climáticos, com o objetivo de apoiar pesquisas em Agrometeorologia.