Extração Descentralizada de Regras de Associação em Bases de Dados Embarcadas de Dispositivos Internet das Coisas

  • Márcio Alencar UFAM
  • Raimundo Barreto UFAM
  • Horácio Fernandes UFAM
  • Eduardo Souto UFAM
  • Richard Pazzi Ontario Tech University

Resumo


Embora extração de conhecimento de bases de dados seja geralmente realizada em arquiteturas centralizadas, sua execução em cenário descentralizado é um desafio computacional importante, especialmente quando realizadas no contexto da Internet das Coisas onde há as rigorosas restrições de armazenamento e processamento nos dispositivos. Para contornar tais restrições, este artigo apresenta um método para minerar correlações implícitas entre as ações disponíveis nos dispositivos IoT através da análise associativa embarcada. Baseada nas variações das métricas support, lift e confidence, o método proposto identifica as correlações mais relevantes entre pares de ações de diferentes dispositivos e sugere-as ao usuário como forma de integração através de requisições HTTP. Os experimentos mostraram que, em média, as regras mais relevantes foram as mesmas em ambas arquiteturas para 99.75% dos casos. Além disso, o método proposto foi capaz de identificar correlações relevantes que não foram identificadas pela arquitetura centralizada, reforçando assim o entendimento positivo de que a análise do padrão de ações dos dispositivos é uma abordagem eficiente para prover um ambiente IoT altamente integrado e inteligente apesar das restrições existentes em cenários descentralizados.

Palavras-chave: Internet das Coisas, Software Embarcado, Análise Associativa, Mineração de Dados Descentralizada

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Publicado
23/11/2020
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ALENCAR, Márcio; BARRETO, Raimundo; FERNANDES, Horácio; SOUTO, Eduardo; PAZZI, Richard. Extração Descentralizada de Regras de Associação em Bases de Dados Embarcadas de Dispositivos Internet das Coisas. In: TRABALHOS EM ANDAMENTO - SIMPÓSIO BRASILEIRO DE ENGENHARIA DE SISTEMAS COMPUTACIONAIS (SBESC), 10. , 2020, Evento Online. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2020 . p. 115-120. DOI: https://doi.org/10.5753/sbesc_estendido.2020.13099.