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DESCOBERTA DE PADRÕES EM SÉRIES TEMPORAIS MULTIVARIÁVEIS
Uma Abordagem Baseada em Densidade
séries temporais, descoberta de padrões, mineração de dados,
distribuição, multivariáveis.
As séries temporais são um tipo de dado muito comum em diversos domínios e podem
ser definidas como conjuntos de valores anotados após observações feitas ao longo
do tempo. Esses dados escondem relações interessantes e, por isso, é comum a
aplicação de técnicas de mineração de dados para extração de conhecimento em
séries temporais, destacando-se a descoberta de padrões frequentes, que consiste
em identificar subsequências que aparecem recorrentemente em um série temporal.
Tem-se tornado necessário, portanto, o desenvolvimento de soluções para o problema
da descoberta de conhecimento a partir de fontes de dados temporais, de modo
particular em cenários multivariáveis. Nesse contexto, pretende-se neste trabalho
apresentar uma solução eficiente e escalável para este problema. Propõe-se para isso
a adoção de uma abordagem baseada em densidade, que proporciona uma
linguagem de padrões mais rica e soluções mais eficientes que abordagens mais
comumente utilizadas e, além disso, tem apresentado bons resultados para a solução
de problemas semelhantes em contextos univariáveis.