TRUMiner: mineração de regras temporais em bases de séries multivariadas e heterogêneas (2022)
- Authors:
- USP affiliated authors: SOUSA, ELAINE PARROS MACHADO DE - ICMC ; KARASAWA, ELIANE GNIECH - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.5753/sbbd.2022.226199
- Subjects: MINERAÇÃO DE DADOS; ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS
- Keywords: Regras Temporais; Mineração de Séries Temporais; Séries Temporais Multivariadas
- Agências de fomento:
- Language: Português
- Imprenta:
- Publisher: SBC
- Publisher place: Porto Alegre
- Date published: 2022
- Source:
- Conference titles: Simpósio Brasileiro de Bancos de Dados - SBBD
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
-
ABNT
KARASAWA, Eliane Gniech e SOUSA, Elaine Parros Machado de. TRUMiner: mineração de regras temporais em bases de séries multivariadas e heterogêneas. 2022, Anais.. Porto Alegre: SBC, 2022. Disponível em: https://doi.org/10.5753/sbbd.2022.226199. Acesso em: 22 jan. 2026. -
APA
Karasawa, E. G., & Sousa, E. P. M. de. (2022). TRUMiner: mineração de regras temporais em bases de séries multivariadas e heterogêneas. In Anais. Porto Alegre: SBC. doi:10.5753/sbbd.2022.226199 -
NLM
Karasawa EG, Sousa EPM de. TRUMiner: mineração de regras temporais em bases de séries multivariadas e heterogêneas [Internet]. Anais. 2022 ;[citado 2026 jan. 22 ] Available from: https://doi.org/10.5753/sbbd.2022.226199 -
Vancouver
Karasawa EG, Sousa EPM de. TRUMiner: mineração de regras temporais em bases de séries multivariadas e heterogêneas [Internet]. Anais. 2022 ;[citado 2026 jan. 22 ] Available from: https://doi.org/10.5753/sbbd.2022.226199 - eTRUMiner: mining multivariate temporal rules from heterogeneous and incomplete time series
- Mining temporal rules from heterogeneous multivariate time series
- Mineração de regras temporais multivariadas aplicada ao comércio internacional
- Clustering multivariate data streams by correlating attributes using fractal dimension
- Clustering multivariate climate data streams using fractal dimension
- Aprimorando a classificação semissupervisionada de séries temporais extraídas de imagens de satélite
- Aplicação de técnicas de classificação semissupervisionada para análise de séries multitemporais de imagens de satélite
- Relação entre o índice EVI e dados de precipitação nas áreas de plantio de cana-de-açúcar na região central do Brasil
- An adaptive multi-level hashing structure for fast approximate similarity search
- Identificação da mudança de uso da terra usando técnicas de agrupamento de séries temporais de imagens de satélite
Informações sobre o DOI: 10.5753/sbbd.2022.226199 (Fonte: oaDOI API)
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