Artigo SBRC 2024

Descrição

Este repositório contém o código-fonte e a base de dados utilizados no artigo Inferindo pontos de mudança em séries temporais com dados não rotulados: um breve estudo usando dados do NDT, submetido ao 42º Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos (SBRC).

Como citar

Utilize a seginte entrada BibTeX:

@inproceedings{sbrc,
 author = {Cleiton Almeida and Rosa Leão and Edmundo Silva},
 title = { Inferindo pontos de mudança em séries temporais com dados não rotulados: um breve estudo usando dados do NDT},
 booktitle = {Anais do XLII Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos},
 location = {Niterói/RJ},
 year = {2024},
 keywords = {},
 issn = {2177-9384},
 pages = {686--699},
 publisher = {SBC},
 address = {Porto Alegre, RS, Brasil},
 doi = {10.5753/sbrc.2024.1462},
 url = {https://sol.sbc.org.br/index.php/sbrc/article/view/29828}
}

Formatos alternativos estão disponíveis em https://sol.sbc.org.br/index.php/sbrc/article/view/29828.

Instruções

• A implementação dos métodos de detecção de change-point encontra-se no módulo changepoint.py
• Para reproduzir o experimento, clone o respositório e execute o script experiment.py
  • O experimento gera o data-frame df_results.pkl.
• Os gráficos são gerados com os scripts da pasta paper_figures

Requisitos

Os algoritmos foram implementados e testados em Python 3.9 com os seguintes pacotes:

• Numpy 1.23.5
• Scipy 1.11.4
• Pandas 1.5.2
• Statsmodels 0.14.1
• Matplotlib 3.8.2
• Seaborn 0.13.1