Arcabouço para detecção online de outliers para algoritmos de agrupamento em fluxos contínuos de dados
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 p...
| Autor: | |
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| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2017 |
| País: | Brasil |
| Institución: | Universidade Federal de Viçosa (UFV) |
| Repositorio: | LOCUS Repositório Institucional da UFV |
| Idioma: | portugués |
| OAI Identifier: | oai:locus.ufv.br:123456789/17942 |
| Acceso en línea: | http://www.locus.ufv.br/handle/123456789/17942 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Detecção de outliers Fluxos contínuos de dados Agrupamento Componente online Ciência da Computação |
| Sumario: | 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. |
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