Recuperação de Dados por Interpolação para Algoritmos On-Line de Descoberta de Padrões Flock

  • Vitor Bezerra Universidade Estadual de Londrina
  • Denis Sanches Universidade Estadual de Londrina
  • Daniel Kaster Universidade Estadual de Londrina

Resumo


A partir da análise de dados espaço-temporais pode-se identificar padrões de movimentação de grupos de objetos, como o padrão flock. Este padrão pode ser definido como um número mínimo de entidades dentro de um espaço delimitado por um disco de diâmetro definido que se deslocam juntos por um certo intervalo de tempo. No entanto, enquanto as trajetórias dos diferentes objetos são coletadas, elas podem apresentar irregularidades por problemas, como falha de sistema, falha por passagem em túneis, etc., gerando perdas nas trajetórias coletadas. Uma solução para este problema é a interpolação de pontos, técnica que geometricamente gera pontos correspondentes a pontos faltantes a partir de dados já coletados. Nesse sentido, o objetivo deste trabalho é incluir técnicas de interpolação em algoritmos on-line para o padrão flock para o tratamento de streams de dados espaço-temporais com perdas com tamanho configurável de memória temporária. A abordagem proposta permite utilizar diferentes métodos de interpolação com baixo overhead e bons resultados em termos de precisão. Comparando os resultados utilizando as streams originais e as streams interpoladas, os experimentos mostraram bons resultados na busca por padrões flock, atingindo até 80% de recuperação de respostas perdidas, sem impactar significativamente no custo de execução dos algoritmos.

Palavras-chave: Bancos de dados espaço-temporais, padrão flock, detecção de padrões, interpolação de trajetória

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Publicado
17/05/2017
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BEZERRA, Vitor; SANCHES, Denis; KASTER, Daniel. Recuperação de Dados por Interpolação para Algoritmos On-Line de Descoberta de Padrões Flock. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SISTEMAS DE INFORMAÇÃO (SBSI), 13. , 2017, Lavras. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2017 . p. 488-495. DOI: https://doi.org/10.5753/sbsi.2017.6079.