Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/10174/11730

Title: Análise e detecção inteligente de anomalias
Authors: Delgado, Josué D. A. Duarte
Advisors: Rato, Luís
Issue Date: 2011
Publisher: Universidade de Évora
Abstract: Este trabalho tem como objectivo a construção de um modelo de representação de eventos e análise de padrões. O trabalho apresentado usa uma base com grandes volumes de dados, detectando-se, de forma dinâmica, situações anómalas, i.e., situações com eventos cuja representação seja desenquadrada dos padrões mais frequentes. Para se atingir este objectivo usam-se técnicas de mineração de dados - classificação e aprendizagem - para catalogação dos eventos, sendo feito um mapeamento num espaço de características previamente definido. Neste trabalho irá ser utilizada informação sobre dados reais de negócio de uma empresa. Com esta informação pretende-se, após implementação do modelo, ter um sistema de notificações para auxiliar num processo de decisão no negócio. Em particular, pretende-se dotar o sistema de meios para detectar anomalias, em tempo real, gerando alarmes sobre as mesmas; ### ABSTRACT: Intelligent Detection and Analysis of Anomalies This project has the goal to build a representation model of events and pattern analysis. The project uses a base of large volumes of data, so it can detect, in a dynamic way, anomalies, namely situations with events whose representation is not framed in the regular patterns. To achieve this goal we use data mining techniques - classi cation and learning - to categorize events, making a mapping in a space with prede ned features. In this project it will be used information about real business data of a company. With this information we intend to, after applying the model, have a noti cation system to help in the business decisions. Particularly, we intend to detect anomalies in real-time, generating alarms when they occur
URI: http://hdl.handle.net/10174/11730
Type: masterThesis
Appears in Collections:BIB - Formação Avançada - Teses de Mestrado

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