Harbinger: Um framework para integração e análise de métodos de detecção de eventos em séries temporais - Salles, Rebecca; Escobar, Luciana; Baroni, Lais; Zorrilla, Roccio; Ziviani, Artur; Kreischer, Vinicius; Delicato, Flavia; Pires, Paulo F.; Maia, Luciano; Coutinho, Rafaelli; Assis, Laura; Ogasawara, Eduardo (Anais do Simpósio Brasileiro de Banco de Dados (SBBD), 2020)
Ao analisar séries temporais é possível observar mudanças significativas no comportamento das observações que frequentemente caracterizam a ocorrência de eventos. Eventos se apresentam como anomalias, pontos de mudança, ou padrões frequentes. Na literatura existem diversos métodos para detecção de eventos. Entretanto, a busca por um método adequado para uma série temporal não é uma tarefa simples, principalmente considerando-se que a natureza dos eventos muitas vezes não é conhecida. Neste contexto, este trabalho apresenta Harbinger, um framework para integração e análise de métodos de detecção de eventos. O Harbinger foi avaliado em dados sintéticos e reais, onde foi possível constatar que suas funcionalidades promovem a seleção de métodos e a compreensão dos eventos detectados.