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Título: MEDIDAS DE SIMILARIDADE ENTRE SÉRIES TEMPORAIS
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Autor(es): JOSE LUIZ DO NASCIMENTO DE AGUIAR

Colaborador(es):  EDUARDO SANY LABER - Orientador
Número do Conteúdo: 27789
Catalogação:  27/10/2016 Idioma(s):  PORTUGUÊS - BRASIL

Tipo:  TEXTO Subtipo:  TESE
Natureza:  PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota:  Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=27789@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=27789@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.27789

Resumo:
Atualmente, uma tarefa muito importante na mineração de dados é compreender como extrair os dados mais informativos dentre um número muito grande de dados. Uma vez que todos os campos de conhecimento apresentam uma grande quantidade de dados que precisam ser reduzidas até as informações mais representativas, a abordagem das séries temporais é definitivamente um método muito forte para representar e extrair estas informações. No entanto nós precisamos ter uma ferramenta apropriada para inferir os dados mais significativos destas séries temporais, e para nos ajudar, podemos utilizar alguns métodos de medida de similaridade para saber o grau de igualdade entre duas séries temporais, e nesta pesquisa nós vamos realizar um estudo utilizando alguns métodos de similaridade baseados em medidas de distância e aplicar estes métodos em alguns algoritmos de clusterização para fazer uma avaliação de se existe uma combinação (método de similaridade baseado em distância / algoritmo de clusterização) que apresenta uma performance melhor em relação a todos os outros utilizados neste estudo, ou se existe um método de similaridade baseado em distância que mostra um desempenho melhor que os demais.

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