Orientador: Claudia Maria Bauzer Medeiros

Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Computação

Resumo: Séries temporais são sequências de valores medidos em sucessivos instantes de tempo. Elas são usadas em diversos domínios, tais como agricultura, medicina e economia. A análise dessas séries é de extrema importância, fornecendo a especialistas a capacidade de identificar tendências e prever...

Resumo: Séries temporais são sequências de valores medidos em sucessivos instantes de tempo. Elas são usadas em diversos domínios, tais como agricultura, medicina e economia. A análise dessas séries é de extrema importância, fornecendo a especialistas a capacidade de identificar tendências e prever possíveis cenários. A fim de facilitar sua análise, especialistas frequentemente associam anotações com séries temporais. Tais anotações também podem ser usadas para correlacionar séries distintas, ou para procurar por séries específicas num banco de dados. Existem muitos desafios envolvidos no gerenciamento destas anotações - desde encontrar estruturas adequadas para associá-las com as séries, até organizar e recuperar séries através das anotações associadas a estas. Este trabalho contribui para o trabalho em gerenciamento de séries temporais. Suas principais contribuições são o projeto e desenvolvimento de um arcabouço para o gerenciamento de múltiplas anotações associadas com uma ou mais séries em um banco de dados. Este arcabouço também fornece meios para o controle de versão das anotações, de modo que os estados anteriores de uma anotação nunca sejam perdidos. Serial Annotator é uma aplicação desenvolvida para a plataforma Android. Ela foi usada para validar o arcabouço proposto e foi testada com dados reais envolvendo problemas do domínio agrícola

Abstract: Time series are sequences of values measured at successive time instants. They are used in several domains such as agriculture, medicine and economics. The analysis of these series is of utmost importance, providing experts the ability to identify trends and forecast possible scenarios. In...

Abstract: Time series are sequences of values measured at successive time instants. They are used in several domains such as agriculture, medicine and economics. The analysis of these series is of utmost importance, providing experts the ability to identify trends and forecast possible scenarios. In order to facilitate their analyses, experts often associate annotations with time series. Such annotations can also be used to correlate distinct series, or look for specific series in a database. There are many challenges involved in managing annotations - from finding proper structures to associate them with series, to organizing and retrieving series based on annotations. This work contributes to the work in management of time series. Its main contributions are the design and development of a framework for the management of multiple annotations associated with one or multiple time series in a database. The framework also provides means for annotation versioning, so that previous states of an annotation are never lost. Serial Annotator is an application implemented for the Android smart phone platform. It has been used to validate the proposed framework and has been tested with real data involving agriculture problems