Harbinger: Um framework para integração e análise de métodos de detecção de eventos em séries temporais

  • Rebecca Salles Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca http://orcid.org/0000-0002-1001-3839
  • Luciana Escobar Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca
  • Lais Baroni Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca
  • Roccio Zorrilla Laboratório Nacional de Computação Científica
  • Artur Ziviani Laboratório Nacional de Computação Científica
  • Vincius Kreischer Laboratório Nacional de Computação Científica
  • Flavia Delicato Universidade Federal Fluminense
  • Paulo F. Pires Universidade Federal Fluminense
  • Luciano Maia Petrobras
  • Rafaelli Coutinho Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca
  • Laura Assis Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca
  • Eduardo Ogasawara Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca

Resumo


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.

Palavras-chave: séries temporais, detecção de eventos, framework, anomalias, outliers, pontos de mudança, métodos de detecção, modelos de detecção

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Publicado
28/09/2020
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SALLES, Rebecca et al. Harbinger: Um framework para integração e análise de métodos de detecção de eventos em séries temporais. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE BANCO DE DADOS (SBBD), 35. , 2020, Evento Online. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2020 . p. 73-84. ISSN 2763-8979. DOI: https://doi.org/10.5753/sbbd.2020.13626.