Mineração de Regras de Exceção em Séries Temporais Multivariadas 

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Amaral, Thábata
Data de Publicação: 2020
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
Texto Completo: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-29072020-114915/
Resumo: A tarefa de Descoberta de Regras de Associação tem o objetivo de descobrir relacionamentos úteis e compreensivos em dados frequentes e infrequentes. Enquanto padrões frequentes descrevem um comportamento comum, padrões infrequentes representam comportamentos que raramente ocorrem. O interesse deste trabalho reside em encontrar regras de exceção, isto é, padrões que embora ocorram com pouca frequência, possuem efeitos potencialmente críticos como consequência. As abordagens existentes para Mineração de Regras de Exceção lidam com bases de dados de itemsets, em que as transações são organizadas sem informação temporal. No entanto, a temporalidade pode ser inerente a alguns contextos reais e deve ser considerada para melhorar a qualidade semântica dos resultados. Além disso, a maioria dessas abordagens possui alto custo computacional (de ordem exponencial), tornando-se inviáveis para minerar grandes volumes de dados. Com o objetivo de superar essas limitações, este trabalho propõe TRiER (TempoRal Exception Ruler), um método eficiente e escalável para Mineração de Regras de Exceção Temporais. Especificamente, o método proposto não apenas descobre comportamentos excepcionais e seus respectivos agentes causadores, mas também identifica quanto tempo as consequências demoram para aparecer. Foi realizada uma análise experimental em dados reais para verificar a aplicabilidade prática do TRiER. Os resultados obtidos mostram que o método possui menor custo computacional e é mais escalável do que os métodos correlatos, além de encontrar regras com maior relevância semântica.
id USP_bee3782ecd345e1bac7aa94a693df033
oai_identifier_str oai:teses.usp.br:tde-29072020-114915
network_acronym_str USP
network_name_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
repository_id_str 2721
spelling Mineração de Regras de Exceção em Séries Temporais Multivariadas Exception Rules Mining in Multivariate Time SeriesAssociation rulesDescoberta de regras de associaçãoException rules miningMineração de regras de exceçãoMultivariate time seriesSérie temporal mutivariadaA tarefa de Descoberta de Regras de Associação tem o objetivo de descobrir relacionamentos úteis e compreensivos em dados frequentes e infrequentes. Enquanto padrões frequentes descrevem um comportamento comum, padrões infrequentes representam comportamentos que raramente ocorrem. O interesse deste trabalho reside em encontrar regras de exceção, isto é, padrões que embora ocorram com pouca frequência, possuem efeitos potencialmente críticos como consequência. As abordagens existentes para Mineração de Regras de Exceção lidam com bases de dados de itemsets, em que as transações são organizadas sem informação temporal. No entanto, a temporalidade pode ser inerente a alguns contextos reais e deve ser considerada para melhorar a qualidade semântica dos resultados. Além disso, a maioria dessas abordagens possui alto custo computacional (de ordem exponencial), tornando-se inviáveis para minerar grandes volumes de dados. Com o objetivo de superar essas limitações, este trabalho propõe TRiER (TempoRal Exception Ruler), um método eficiente e escalável para Mineração de Regras de Exceção Temporais. Especificamente, o método proposto não apenas descobre comportamentos excepcionais e seus respectivos agentes causadores, mas também identifica quanto tempo as consequências demoram para aparecer. Foi realizada uma análise experimental em dados reais para verificar a aplicabilidade prática do TRiER. Os resultados obtidos mostram que o método possui menor custo computacional e é mais escalável do que os métodos correlatos, além de encontrar regras com maior relevância semântica.Association rules are a common task to discover useful and comprehensive relationships among frequent and infrequent items. Frequent patterns describe a common behavior for certain conditions. Infrequent patterns, on the other hand, represent behavior that rarely occurs. Our interest lies in finding exception rules, i.e., patterns that although occurring infrequently have potentially critical effects as a consequence. Existing approaches for exception rule mining usually handle itemsets databases, where transactions are organized with no temporal information. However, temporality may be inherent to some real contexts and should be considered to improve the semantic quality of results. Moreover, most of these approaches have high computational cost (of exponential order), becoming unfeasible for mining large datasets. Aiming to overcome these drawbacks, we propose TRiER (TempoRal Exception Ruler), an efficient method for mining temporal exception rules. Especially, our method does not only discover exceptional behaviors and their causative agents, but also identifies how long consequences take to appear. We performed an extensive experimental analysis in real data to verify the practical applicability of TRiER. Our results shows TRiER has lower computational cost and is more scalable than existing approaches while finding rules with greater semantic relevanceBiblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USPSousa, Elaine Parros Machado deAmaral, Thábata2020-04-08info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttps://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-29072020-114915/reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USPinstname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USPLiberar o conteúdo para acesso público.info:eu-repo/semantics/openAccesspor2020-08-13T00:48:22Zoai:teses.usp.br:tde-29072020-114915Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.teses.usp.br/PUBhttp://www.teses.usp.br/cgi-bin/mtd2br.plvirginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.bropendoar:27212020-08-13T00:48:22Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false
dc.title.none.fl_str_mv Mineração de Regras de Exceção em Séries Temporais Multivariadas 
Exception Rules Mining in Multivariate Time Series
title Mineração de Regras de Exceção em Séries Temporais Multivariadas 
spellingShingle Mineração de Regras de Exceção em Séries Temporais Multivariadas 
Amaral, Thábata
Association rules
Descoberta de regras de associação
Exception rules mining
Mineração de regras de exceção
Multivariate time series
Série temporal mutivariada
title_short Mineração de Regras de Exceção em Séries Temporais Multivariadas 
title_full Mineração de Regras de Exceção em Séries Temporais Multivariadas 
title_fullStr Mineração de Regras de Exceção em Séries Temporais Multivariadas 
title_full_unstemmed Mineração de Regras de Exceção em Séries Temporais Multivariadas 
title_sort Mineração de Regras de Exceção em Séries Temporais Multivariadas 
author Amaral, Thábata
author_facet Amaral, Thábata
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Sousa, Elaine Parros Machado de
dc.contributor.author.fl_str_mv Amaral, Thábata
dc.subject.por.fl_str_mv Association rules
Descoberta de regras de associação
Exception rules mining
Mineração de regras de exceção
Multivariate time series
Série temporal mutivariada
topic Association rules
Descoberta de regras de associação
Exception rules mining
Mineração de regras de exceção
Multivariate time series
Série temporal mutivariada
description A tarefa de Descoberta de Regras de Associação tem o objetivo de descobrir relacionamentos úteis e compreensivos em dados frequentes e infrequentes. Enquanto padrões frequentes descrevem um comportamento comum, padrões infrequentes representam comportamentos que raramente ocorrem. O interesse deste trabalho reside em encontrar regras de exceção, isto é, padrões que embora ocorram com pouca frequência, possuem efeitos potencialmente críticos como consequência. As abordagens existentes para Mineração de Regras de Exceção lidam com bases de dados de itemsets, em que as transações são organizadas sem informação temporal. No entanto, a temporalidade pode ser inerente a alguns contextos reais e deve ser considerada para melhorar a qualidade semântica dos resultados. Além disso, a maioria dessas abordagens possui alto custo computacional (de ordem exponencial), tornando-se inviáveis para minerar grandes volumes de dados. Com o objetivo de superar essas limitações, este trabalho propõe TRiER (TempoRal Exception Ruler), um método eficiente e escalável para Mineração de Regras de Exceção Temporais. Especificamente, o método proposto não apenas descobre comportamentos excepcionais e seus respectivos agentes causadores, mas também identifica quanto tempo as consequências demoram para aparecer. Foi realizada uma análise experimental em dados reais para verificar a aplicabilidade prática do TRiER. Os resultados obtidos mostram que o método possui menor custo computacional e é mais escalável do que os métodos correlatos, além de encontrar regras com maior relevância semântica.
publishDate 2020
dc.date.none.fl_str_mv 2020-04-08
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-29072020-114915/
url https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-29072020-114915/
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.relation.none.fl_str_mv
dc.rights.driver.fl_str_mv Liberar o conteúdo para acesso público.
info:eu-repo/semantics/openAccess
rights_invalid_str_mv Liberar o conteúdo para acesso público.
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.coverage.none.fl_str_mv
dc.publisher.none.fl_str_mv Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
publisher.none.fl_str_mv Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
dc.source.none.fl_str_mv
reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
instname:Universidade de São Paulo (USP)
instacron:USP
instname_str Universidade de São Paulo (USP)
instacron_str USP
institution USP
reponame_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
collection Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
repository.name.fl_str_mv Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)
repository.mail.fl_str_mv virginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.br
_version_ 1809091179311005696

Registros relacionados