Generalização de Mineração de Sequências Restritas no Espaço e no Tempo

Autor: Antonio Castro, Heraldo Borges, Ricardo Campisano, Esther Pacitti, Fabio Porto, Rafaelli Coutinho, Eduardo Ogasawara
Přispěvatelé: Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca (Rio de Janeiro) ( CEFET/RJ), Scientific Data Management (ZENITH), Laboratoire d'Informatique de Robotique et de Microélectronique de Montpellier (LIRMM), Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Laboratorio Nacional de Computação Cientifica [Rio de Janeiro] (LNCC / MCT), SBC, Associated team Hpdasc, Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Montpellier (UM)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM)
Jazyk: portugalština
Rok vydání: 2021
Předmět:
Zdroj: SBBD 2021-Simpósio Brasileiro de Banco de Dados
SBBD 2021-Simpósio Brasileiro de Banco de Dados, SBC, Oct 2021, Online, Brazil. pp.313-318, ⟨10.5753/sbbd.2021.17891⟩
SBBD: Simpósio Brasileiro de Banco de Dados
SBBD: Simpósio Brasileiro de Banco de Dados, SBC, Oct 2021, Online, Brazil. pp.313-318
DOI: 10.5753/sbbd.2021.17891⟩
Popis: International audience; Spatiotemporal patterns bring knowledge of sequences of events, place and time when they occur. Finding such patterns is a complex task and one of great value for different domains. However, not all patterns are frequent across an entire dataset, often occurring in restricted space and time. This work formalizes the Mining of Restricted Sequences in Space and Time, without the use of previous restrictions of time and space, allowing different sequence sizes, time intervals and space (in three dimensions) to present such patterns. It also brings validation with a tested implementation on a real seismic dataset. Resulting in a sensitivity analysis and evaluation of the use of resources that indicate the validity and feasibility of the solution. * Os autores agradecem à FAPERJ, à CAPES (código 001) e ao CNPq pelo financiamento do projeto.; Padrões espaço-temporais trazem conhecimento de sequências de eventos, local e momento em que ocorrem. Encontrar tais padrões é uma ta- refa complexa e de grande valor para diferentes domínios. No entanto, nem todos os padrões são frequentes em todo um conjunto de dados, ocorrendo com frequência em espaço e tempo restritos. Este trabalho formaliza a Mineração de Sequências Restritas no Espaço e no Tempo, sem o uso de limiares de restrição para tempo e espaço. Isso permite que diferentes tamanhos de sequências, inter- valos de tempo e espaço tridimensional apresentem tais padrões. Traz também validação com uma implementação testada sobre um conjunto de dados sísmico real. Tendo como resultado uma análise de sensibilidade e avaliação do uso de recursos que indicam a validade e viabilidade da solução.
Databáze: OpenAIRE
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