[pt] METODOS DE BUSCA POR SIMILARIDADE EM SEQUÊNCIAS TEMPORAIS DE VETORES COM UMA APLICAÇÃO À RECUPERAÇÃO DE ANÚNCIOS CLASSIFICADOS - BRUNO FRANCISCO MARTINS DA SILVA (2024)
[pt] Uma sequência temporal de vetores (vector stream) pode ser modeladacomo uma sequência de pares ((v1, t1). . .(vn, tn)), onde vk é um vetor e tk écarimbo de tempo tais que todos os vetores são da mesma dimensão e tkmenor que tk+1. O problema de busca por similaridade em sequências temporais devetores é definido como: Dado um vetor (de alta dimensão) v e um intervalode tempo T, encontre uma lista ranqueada de vetores, recuperados de umasequência temporal de vetores, que sejam similares a v e que foram recebidosdentro do intervalo de tempo T. Esta dissertação primeiro introduz umafamília de métodos de busca por similaridade em sequências temporais devetores que não dependem da sequência completa, mas se adaptam à medidaque os vetores são incluídos na sequência. Os métodos geram uma sequênciade índices, que são então usados para implementar uma busca aproximadado vizinho mais próximo na sequência temporal de vetores. Em seguida, adissertação descreve uma implementação de um método da família baseado em Hierarchical Navigable Small World graphs. Utilizando esta implementação,a dissertação apresenta uma ferramenta de busca de anúncios classificadosque oferece recuperação de anúncios à medida que usuários continuamentesubmetem novos anúncios. A ferramenta é estruturada em um módulo principale três módulos auxiliares, sendo que o módulo principal é responsável porcoordenar os módulos auxiliares e prover uma interface para o usuário, e osmódulos auxiliares são responsáveis pela codificação dos textos e imagens emvetores, a indexação dos vetores, e o armazenamento dos textos, imagens evetores. Por fim, para avaliar a ferramenta, a dissertação utiliza um conjuntode aproximadamente 1 milhão de registros com as descrições de anúnciosclassificados e suas imagens. Os resultados mostraram que a ferramenta atingiuuma precisão de 98 por cento e um recall de 97 por cento.