Banca de QUALIFICAÇÃO: RAFAEL ALEXANDRINO SPÍNDOLA DE SOUZA

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: RAFAEL ALEXANDRINO SPÍNDOLA DE SOUZA
DATA: 27/07/2020
HORA: 16:00
LOCAL: Google Meet (meet.google.com/sgq-yjne-dhy)
TÍTULO: Um Framework não paramétrico dedicado à Detecção de Anomalias em Gastos Públicos
PALAVRAS-CHAVES: Anomaly detection, Outlier detection, unsupervised, Data mining.
PÁGINAS: 89
RESUMO: Diante do cenário atual, com quantidades cada vez maiores de dados para serem analisados e corretamente interpretados, a Detecção de Anomalias (ou Outliers) surge como uma das áreas de grande impacto no contexto da Mineração de Dados ("Data Mining-DM). Suas aplicações estendem-se aos mais diversos campos da atuação humana, notadamente na medicina, administração, gestão de processos, ciência da informação, física, economia e em muitas outras atividades. Neste trabalho, propõe-se um Framework não paramétrico dedicado às tarefas de detecção de eventos aberrantes em bases de dados estacionárias, relacionadas à contas públicas. A solução proposta, além de explorar técnicas de DM no pré-processamento, utiliza uma abordagem não supervisionada baseada em densidade (LOF) para a classificação de objetos como anomalias. Os resultados preliminares mostraram que a solução foi capaz de identificar outliers extremos e anomalias de classe esparsa em bases de dados relacionadas ao abastecimento da frota veicular da Administração Estadual da Paraíba. Ademais, 72,22% das anomalias obtidas também o foram pela metodologia estatística convencional M1, mesmo usando-se baixa taxa de contaminação (0,1%). Entretanto, o Framework identificou cerca de 28% de eventos que não foram considerados anômalos pela metodologia convencional. Portanto, há indícios de que a solução proposta tem potencial de contribuir para as atividades de apoio à auditoria de contas públicas, bem como para os processos de tomada de decisão, estes decorrentes da interpretação dos fen^omenos presentes nos dados.
MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 2813926 - TIAGO MARITAN UGULINO DE ARAUJO
Interno - 1743917 - THAIS GAUDENCIO DO REGO
Externo ao Programa - 3089218 - TELMO DE MENEZES E SILVA FILHO