Arcabouço para detecção online de outliers para algoritmos de agrupamento em fluxos contínuos de dados

• Autor(a) principal: Pereira, Mariana Alves
• Data de Publicação: 2017
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: LOCUS Repositório Institucional da UFV
• Texto Completo: http://www.locus.ufv.br/handle/123456789/17942
• topic: Detecção de outliers; Fluxos contínuos de dados; Agrupamento; Componente online; Ciência da Computação

Avanços da tecnologia acarretam na geração rápida e contínua de massivas quantida- des de dados. Tal cenário requer a criação de algoritmos de agrupamento incremen- tais para extração de conhecimento. Entre as restrições impostas a esses algoritmos, os mesmos devem ser capazes de detectar e tratar possíveis outliers que chegam ao fluxo. O arcabouço desenvolvido nesse trabalho apresenta uma estratégia para a restrição de tratamento e detecção de outliers na componente online dos algoritmos de agrupamento de fluxo de dados. A principal contribuição da proposta em estudo é a capacidade de validar possíveis outliers detectados previamente, com o intuito de manter um modelo sempre atualizado e com qualidade. Para isso, todos os potenci- ais outliers são armazenados em uma memória auxiliar que de tempos em tempos é verificada, agrupando seus objetos, validando os micro-grupos formados por inliers e inserindo-os no modelo. Todos os objetos restantes que não foram validados, são mantidos na memória auxiliar até que se tornem válidos ou obsoletos. Em seguida, objetos obsoletos são removidos. Este trabalho também propõe o CluStreamOD, uma extensão do algoritmo de agrupamento CluStream, que aplica a estratégia em estudo em sua componente online, para tratar outliers. Os experimentos realizados mostram a eficácia do CluStreamOD para detecção e tratamento online de outliers do fluxo em comparação com CluStream, e a potencialidade da abordagem proposta para ser aplicada em outros algoritmos de fluxo de dados baseados em micro-grupos.