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Title: TSAPI : uma aplicação distribuída para comparação de séries temporais.
Authors: Silva, Vinicius de Paula
metadata.dc.contributor.advisor: Freitas, Vander Luis de Souza
metadata.dc.contributor.referee: Queiroz, Rafael Alves Bonfim de
Luz, Eduardo José da Silva
Freitas, Vander Luis de Souza
Keywords: Séries temporais
Similaridade entre séries temporais
Redes complexas
Similaridade entre redes complexas
Computação distribuída
Issue Date: 2022
Citation: SILVA, Vinicius de Paula. TSAPI: Uma aplicação distribuída para comparação de séries temporais. 2022. 43 f. Monografia (Graduação em Ciência da Computação) - Instituto de Ciências Exatas e Biológicas, Universidade Federal de Ouro Preto, Ouro Preto, 2022.
Abstract: Esta mongorafia apresenta uma aplicação para comparação de séries temporais. Uma vez capturados, os dados de séries temporais podem ser comparados para verificar particularidades no sistema em estudo e assim explorar seu comportamento. As comparações podem ser realizadas por algoritmos e métricas tradicionais, sendo eles: Informação Mútua, Coeficiente de Correlação de Pearson e Dynamic Time Warping. Além disso, há também a possibilidade de se transformar as séries em redes complexas, as quais são comparadas com os algoritmos GCD-11, NetLSD e Portrait Divergence. Cada algoritmo ou métrica apresenta suas particularidades, sendo mais ou menos eficaz na captura das diferenças a depender do tipo de série. Como resultado, a aplicação gera uma matriz de similaridades, a partir da qual é possível checar o resultado das comparações. Internamente, a ferramenta proposta utiliza um middleware distribuído e tolerante a falhas, de modo que este possibilita a execução em paralelo dos métodos de comparação no formato de um pipeline, tendo em vista que, a depender do número total de séries temporais e do algoritmo escolhido, o tempo para as comparações pode ser alto.
metadata.dc.description.abstracten: This work presents an application to compare time series. Once included, the time series data can be checked to verify the specifics of the system in comparison and thus explore its behavior. In this monograph, comparisons can be made using traditional algorithms and metrics, as follows: mutual information, Pearson’s Correlation coefficient and Dynamic Time Warping. In addition, there is the possibility of transforming time series into complex networks, which are also compared with the algorithms: GCD-11, NetLSD and Portrait Divergence. Each algorithm or metric has its particularities, being more or less effective in capturing differences depending on the type of series. As a result, the application generates a similarity matrix, from which it is possible to check distance between time series. Internally, the proposed tool uses a distributed and fault-tolerant middleware, so that it allows the parallel execution of the comparison methods in the form of a pipeline, considering that, depending on the number of time series and the chosen algorithm, the time for comparisons can be high.
URI: http://www.monografias.ufop.br/handle/35400000/4934
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