Banca de QUALIFICAÇÃO: KATY SYLVIA BATISTA CASTRO

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: KATY SYLVIA BATISTA CASTRO
DATA: 30/09/2021
HORA: 13:30
LOCAL: Ambiente Virtual no Google Meet
TÍTULO: Distâncias adaptativas e kernelizadas aplicadas a agrupamento de séries temporais tipo-intervalo
PALAVRAS-CHAVES: Agrupamento, Séries Temporais, Dado Tipo-Intervalo, Kernel, Distâncias Adaptativas
PÁGINAS: 53
RESUMO: A tarefa de agrupar faz parte do cotidiano e da natureza humana. A literatura disponibiliza técnicas, métricas e algoritmos para realizar essa tarefa. Em particular, o agrupamento de dados observados ao longo do tempo e em forma de intervalos representam um desafio, com novos métodos sendo propostos para essa finalidade. O objetivo deste trabalho é considerar novas distâncias para o método K-Means no agrupamento de séries temporais de dados tipo intervalo. Utilizaremos distâncias adaptativas e distâncias calculadas através da kernelização da métrica e do espaço de características. A vantagem das distâncias adaptativas é que elas atribuem pesos diferentes nas variáveis do agrupamentos, e um algoritmo que consegue se adaptar a isso pode trazer bons resultados. Ademais, a kernelização torna possível trabalhar com dados em um novo espaço, diferente do espaço original, onde os grupos venham a apresentar uma melhor separação. Para validar os algoritmos propostos, realizamos um estudo com séries geradas a partir de simulação Monte Carlo utilizando parâmetros do modelo STAR, bem como dados reais. A comparação dar-se-á através de índices externos e internos. Nesta qualificação, apresentamos alguns resultados preliminares que sugerem um desempenho superior dos algoritmos propostos em relação aos algoritmos existentes na literatura.
MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 1552220 - EUFRASIO DE ANDRADE LIMA NETO
Interno - 2508529 - BRUNO FERREIRA FRASCAROLI
Interno - 1584539 - MARCELO RODRIGO PORTELA FERREIRA
Externo ao Programa - 3089218 - TELMO DE MENEZES E SILVA FILHO