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): Não Informado pela instituição
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:
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