Mineração de Séries Temporais por meio da Extração de Características e da Identificação de Motifs - Maletzke, André Gustavo; Batista, Gustavo E. A. P. A.; Lee, Huei Diana; Wu, Feng Chung (Anais do Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC), 2009)
Um dos grandes desafios em aprendizado de máquina é a integração de dados temporais ao processo de mineração de dados. Todavia, existe uma carência por métodos capazes de induzir conhecimento simbólico e inteligível a partir desses dados, implicando que sejam tratados de maneira adhoc. Neste trabalho é proposta uma metodologia para extração de conhecimento de séries temporais, por meio da extração de características e da identificação de motifs buscando construir modelos, principalmente simbólicos, mais precisos e compreensíveis. É utilizado também um método que demanda menor esforço computacional para a identificação de motifs. Os resultados foram significativamente melhores em relação a uma das abordagens comumente utilizada.