| Summary: | Submitted by Fabio Sobreira Campos da Costa (fabio.sobreira@ufpe.br) on 2016-07-11T12:33:28Z
No. of bitstreams: 2
license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5)
silas-dissertacao-versao-final-2016.pdf: 1708159 bytes, checksum: 6c0efc5f2f0b27c79306418c9de516f1 (MD5) === Made available in DSpace on 2016-07-11T12:33:28Z (GMT). No. of bitstreams: 2
license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5)
silas-dissertacao-versao-final-2016.pdf: 1708159 bytes, checksum: 6c0efc5f2f0b27c79306418c9de516f1 (MD5)
Previous issue date: 2015-02-27 === FACEPE === A extração de conhecimento em ambientes com fluxo contínuo de dados é uma atividade que
vem crescendo progressivamente. Diversas são as situações que necessitam desse mecanismo,
como o monitoramento do histórico de compras de clientes; a detecção de presença por meio
de sensores; ou o monitoramento da temperatura da água. Desta maneira, os algoritmos
utilizados para esse fim devem ser atualizados constantemente, buscando adaptar-se às
novas instâncias e levando em consideração as restrições computacionais. Quando se
trabalha em ambientes com fluxo contínuo de dados, em geral não é recomendável supor
que sua distribuição permanecerá estacionária. Diversas mudanças podem ocorrer ao longo
do tempo, desencadeando uma situação geralmente conhecida como mudança de conceito
(concept drift). Neste trabalho foi realizado um estudo comparativo entre alguns dos
principais métodos de detecção de mudanças: ADWIN, DDM, DOF, ECDD, EDDM, PL e
STEPD. Para execução dos experimentos foram utilizadas bases artificiais – simulando
mudanças abruptas, graduais rápidas, e graduais lentas – e também bases com problemas
reais. Os resultados foram analisados baseando-se na precisão, tempo de execução, uso
de memória, tempo médio de detecção das mudanças, e quantidade de falsos positivos e
negativos. Já os parâmetros dos métodos foram definidos utilizando uma versão adaptada
de um algoritmo genético. De acordo com os resultados do teste de Friedman juntamente
com Nemenyi, em termos de precisão, DDM se mostrou o método mais eficiente com as
bases utilizadas, sendo estatisticamente superior ao DOF e ECDD. Já EDDM foi o método
mais rápido e também o mais econômico no uso da memória, sendo superior ao DOF,
ECDD, PL e STEPD, em ambos os casos. Conclui-se então que métodos mais sensíveis
às detecções de mudanças, e consequentemente mais propensos a alarmes falsos, obtêm
melhores resultados quando comparados a métodos menos sensíveis e menos suscetíveis a
alarmes falsos. === Knowledge extraction from data streams is an activity that has been progressively receiving
an increased demand. Examples of such applications include monitoring purchase history
of customers, movement data from sensors, or water temperatures. Thus, algorithms used
for this purpose must be constantly updated, trying to adapt to new instances and taking
into account computational constraints. When working in environments with a continuous
flow of data, there is no guarantee that the distribution of the data will remain stationary.
On the contrary, several changes may occur over time, triggering situations commonly
known as concept drift. In this work we present a comparative study of some of the main
drift detection methods: ADWIN, DDM, DOF, ECDD, EDDM, PL and STEPD. For
the execution of the experiments, artificial datasets were used – simulating abrupt, fast
gradual, and slow gradual changes – and also datasets with real problems. The results
were analyzed based on the accuracy, runtime, memory usage, average time to change
detection, and number of false positives and negatives. The parameters of methods were
defined using an adapted version of a genetic algorithm. According to the Friedman test
with Nemenyi results, in terms of accuracy, DDM was the most efficient method with
the datasets used, and statistically superior to DOF and ECDD. EDDM was the fastest
method and also the most economical in memory usage, being statistically superior to
DOF, ECDD, PL and STEPD, in both cases. It was concluded that more sensitive change
detection methods, and therefore more prone to false alarms, achieve better results when
compared to less sensitive and less susceptible to false alarms methods.
|
|---|
