Orientador: Jose Claudio Geromel / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-04T00:32:40Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Borges_RenatoAlves_M.pdf: 564689 bytes, checksum: e6bc6972333e5003c527baa8fa06602c (MD5) Previous issue date: 2004 / Resumo: Neste trabalho, um procedimento para o projeto de filtros lineares em tempo continuo e discreto, operando sob não-linearidades, é apresentado. O objetivo principal é demonstrar que um filtro discreto, ou continuo, e sua realização no espaço de estados podem ser simultaneamente determinados de modo a minimizar um limitante superior da norma H2 do erro de estimação, e impor um certo grau de robustez contra incertezas práticas, como por exemplo, implementações com palavra computacional finita, erros de arredondamento e de precisão numerica. O problema de sintese, inicialmente de natureza complexa, e convertido em um problema de otimização convexo, com o auxilio de uma matriz arbitraria de escalamento, diagonal e definida positiva, expresso em função de desigualdades matriciais lineares, sendo assim possivel determinar sua solução otima global numericamente. Exemplos ilustrativos são solucionados de modo a colocar em evidencia as principais caracteristicas dos resultados apresentados / Abstract: In this work, a procedure for discrete and continuous-time filters design, working under nonlinearities, is presented. The main purpose is to demonstrate that a discrete filter, or a continuous one, and its state space realization can be simultaneously determined in order to minimize an upper bound of the H2 norm of the estimation error, and to impose a certain degree of robustness against practical uncertainties as for instance finite wordlength implementation, roundoff errors and numerical precision. The design problem, at a first glance of complex nature, is converted into a convex optimization problem, using an arbitrary diagonal and positive definite matrix, expressed in terms of linear matrix inequalities, being thus possible to determine its global optimal solution numerically. Illustrative examples are solved in order to put in evidence the main features of the reported results / Mestrado / Automação / Mestre em Engenharia Elétrica

[pt] Um método satisfatório para a caracterização de problemas não determinísticos é a identificação de modelos dinâmicos representativos destes problemas. Faz-se inicialmente uma análise comparativa quanto ao domínio, equivalência e adequação de modelos de parâmetro discreto da classe ARMA, de função de Transferência (FT) e de estado, não necessariamente escalares ou invariantes. A seguir, examinam-se aspectos dos procedimentos usuais de identificação destes modelos. O problema de estimação de processos, abordado através do processo de inovações, objetiva um desenvolvimento gradual dos conceitos, no que se refere à determinação da estrutura do modelo. Seguem-se comparações entre algorítmos recursivos de estimação (Kalman e outros), abordando-se o problema da propriedade finitamente recursiva e de convergência. Em geral, as técnicas de identificação conduzem a mais de um modelo passível de ser utilizado na caracterização do processo. O problema de se escolher entre estes modelos é formulado como um problema de teste de hipóteses, ao qual se aplica a técnica de Máxima Verossimilhança, indistintamente para modelos ARMA, FT e de estado. A resolução do teste é imediata a partir do processo de inovações, tendo-se, no caso de modelos ARMA/FT, algumas alternativas bastante simplificadas. A aplicação do teste de hipóteses, no caso não-Gaussiana, é também enfocada. / [en] Non-deterministic problems can be adequately characterized by identifying dynamic models that can represent them. Early in the study, a comparative analysis of the range, equivalence and adequacy of the models is initially performed. Types of models considered in this work are ARMA, transfer function and State models of discrete parameter, not necessarilly scalar or invariant. The usual identification methods are then succinttly examined and compared. The estimation problem of stochastic processes, using the innovation processes, using the innovation process approach, is also analyzed, with a view to a gradual development of concepts as regards the determination of the model structure. Recursive estimation algorithms (Kalman and others) are then compared, and the problem of finitely recursive properties and convergence is examined. Identification thecniques usually leod to more than one model capable of characterizing the stochastic process. The problem of choosing between these models is formulated as a hypothesis testing problem, to which the Maximum Likelyhood thecnique is applied. Test resolution follows immediately from the innovation process, and can indistinctly be applied to ARMA, Transfer Function or state models. In the case of ARMA and Transfer Function models, an even more simplified result can be obtained. The application of hypothesis testing to the non-Gausian assumption is also brought to focus.

Modelos baseados em fatoração de matrizes estão entre as implementações mais bem sucedidas de Sistemas de Recomendação. Neste projeto, estudamos as possibilidades de incorporação de informações provindas de redes sociais, para melhorar a qualidade das predições do modelo tanto em modelos tradicionais de Filtragem Colaborativa, quanto em Filtragem Colaborativa Neural. / Models based on matrix factorization are among the most successful implementations of Recommender Systems. In this project, we study the possibilities of incorporating the information from social networks to improve the quality of predictions of the model both in traditional Collaborative Filtering and in Neural Collaborative Filtering.

Made available in DSpace on 2014-06-12T15:59:01Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo4812_1.pdf: 2843132 bytes, checksum: cf053779fad5d73c77a2b107542256b3 (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2003 / Ricardo de Melo Queiroz, Sérgio; de Assis Tenório Carvalho, Francisco. Group recommendation strategies based on collaborative filtering. 2003. Dissertação (Mestrado). Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2003.

[pt] Atualmente, um dos maiores problemas das empresas brasileiras distribuidoras de energia elétrica é o de perdas comerciais, responsáveis pela maior parte das perdas do setor. A Light, por exemplo, é a terceira distribuidora com maiores perdas comerciais no Brasil, com 3,79 milhões de clientes de baixa tensão em 31 municí­pios do Estado do Rio de Janeiro. Estas perdas são causadas por fraudes nos medidores de energia, por equipamentos defeituosos e, principalmente, pelas ligações clandestinas, conhecidas por gatos, gambiarras ou macacos. Uma forma tradicional de combate às Perdas Comerciais é a realização de inspeções nos consumidores. Entretanto, a seleção de quais consumidores devem ser inspecionados é uma tarefa árdua para os especialistas no assunto. As distribuidoras geralmente empregam um conjunto de metodologias heurí­sticas para identificar os clientes de baixa tensão suspeitos de estarem cometendo algum tipo de irregularidade. Todavia, a média de acertos dessas metodologias ainda é bastante inferior ao desejado, acarretando prejuízos elevados para as distribuidoras brasileiras. No caso especí­fico da Light, a média de acerto na comprovação de clientes fraudadores é de apenas 25%. Verifica-se, portanto, que o processo adotado não é eficiente. Portanto, este trabalho tem como objetivo desenvolver uma metodologia que identifique, com maior precisão, o perfil do cliente irregular (comprovada fraude no medidor, furto por ligação clandestina ou irregularidade técnica). O sistema inteligente resultante, denominado SIIPERCOM, baseia-se em Redes Neurais, para a filtragem agrupando clientes com comportamentos semelhantes e classificação dos clientes de cada grupo em normais ou irregulares. / [en] Currently, one of the biggest problems of Brazilian companies distributing electrical power is the loss commercial, responsible for most of the losses in the sector. The Light, for example, is the third largest distributor with commercial losses in Brazil, with 3.79 million clients of low voltage in 31 municipalities in the State of Rio de Janeiro. These losses are caused by fraud in the energy meters, for defective equipment, and principally by illegal connections, known as cats, stage lights or monkeys. The traditional form to combat to the commercial losses is the realization of inspections on consumers. However, the selection of which consumers should be inspected is an arduous task to specialists in the subject. The distributors usually employ a range of methodologies heuristics to identify customers with low voltage suspected to be committing some type of irregularity. However, the average of correct these methodologies is still much lower than desired, causing heavy losses to Brazilian distributors. In the specific case of Light, the average hit the evidence of customers fraudsters is only 25%. It appears therefore that the process adopted is not efficient. Therefore, this study aims to develop a methodology to identify, with greater precision, the irregular profile of the customer (meter was proven fraud, theft by illegal connection or technical irregularity). The resulting intelligent system, called SIIPERCOM, based on Neural Networks, for the 'filtering' grouping customers with similar behaviors and classification of the customers of each group in normal or irregular.

[pt] A recomendação de itens a partir do feedback implícito dos usuários consiste em identificar padrões no interesse dos usuários por estes itens a partir de ações dos usuários, tais como cliques, interações ou o consumo de conteúdos específicos. Isso, de forma a prover sugestões personalizadas que se adéquem ao gosto destes usuários. Nesta dissertação, avaliamos a performance de alguns modelos de fatoração matricial otimizados para a tarefa de recomendação a partir de dados implícitos no consumo das ofertas de vídeos da Globo.com. Propusemos tratar estes dados de consumo como indicativos de intenção de um usuário em assistir um vídeo. Além disso, avaliamos como os vieses únicos dos usuários e vídeos, e sua variação temporal impactam o resultado das recomendações. Também sugerimos a utilização de um modelo de fatoração incremental otimizado para este problema, que escala linearmente com o tamanho da entrada, isto é, com os dados de visualizações e quantidade de variáveis latentes. Na tarefa de prever a intenção dos usuários em consumir um conteúdo novo, nosso melhor modelo de fatoração apresenta um RMSE de 0,0524 usando o viés de usuários e vídeos, assim como sua variação temporal. / [en] Item recommendation from implicit feedback datasets consists of passively tracking different sorts of user behavior, such as purchase history, watching habits and browsing activities in order to improve customer experience through providing personalized recommendations that fits into users taste. In this work we evaluate the performance of different matrix factorization models tailored for the recommendation task for the implicit feedback dataset extracted from Globo.com s video site s access logs. We propose treating the data as indication of a positive preference from a user regarding the video watched. Besides that we evaluated the impact of effects associated with either users or items, known as biases or intercepts, independent of any interactions and its time changing behavior throughout the life span of the data in the result of recommendations. We also suggest a scalable and incremental procedure, which scales linearly with the input data size. In trying to predict the intention of the users for consuming new videos our best factorization models achieves a RMSE of 0,0524 using user s and video s bias as well as its temporal dynamics.

A presente dissertação traz reflexões sobre os processos de gentrificação combinando argumentações teóricas baseadas em modelos teóricos que preveem analises fundamentadas em oferta e demanda, e através da renda diferencial que possibilita a analise de um potencial de renda, unindose a teorias de deslocamento, teoria de filtragem e teoria do ciclo de vida familiar, assim como atrair para discussão teorias sobre centro e subcentros. Com esses conceitos sugere-se uma analise que transpasse o processo de gentrificação, observando qual a consequência do processo efetivado e com quais fenômenos ele pode vir a contribuir , assim como também, se observa quais fenômenos podem contribuir para que o processo de gentrificação ocorra. Após essas conceituações, apresentar-se-ão exemplos de processos de gentrificação, apresentados sobre a perspectiva de seus pesquisadores contribuindo, para uma compreensão mais abrangente sobre as causas e efeitos abordados no processo de gentrificação, através da percepção de suas características expostas em diversos casos que possuem espaços constituídos de forma única. Para assim conseguir-se uma base substancial na procura por indícios de processos da primeira e da segunda onda do processo de gentrifcação no município de São Paulo. / The present dissertation brings reflections on the processes of gentrification combining theoretical arguments based on theoretical models that foresee analyzes based on supply and demand, and through rent gap that allows the analysis of an income potential, joining theories of displacement, theory Filtering and family life cycle theory, as well as to attract theories about the center and subcenters for discussion. With these concepts, it is suggested an analysis that transcends the process of gentrification, observing the consequences of the actual process and with which phenomena it may contribute, as well as observing which phenomena may contribute to the process of gentrification occurring. After these conceptualizations, we will present examples of gentrification processes, presented on the perspective of their researchers, contributing to a more comprehensive understanding of the causes and effects addressed in the gentrification process, through the perception of their characteristics exposed in several cases which have uniquely shaped spaces. In order to obtain a substantial base in the search for indications of processes of the first and second waves of the process of gentrification in the city of São Paulo.

Neste trabalho faz-se um estudo sobre filtros IIR adaptativos e é apresentada uma estrutura polifásica para filtragem IIR adaptativa, que, em troca de um aumento de complexidade computacional, pode apresentar características mais favoráveis do que a estrutura direta comumente usada. O aumento da complexidade computacional, relativamente a um algoritmo do tipo newton, por exemplo, é pequeno. Apresenta-se uma análise dos efeitos da proximidade ao círculo unitário dos pólos do sistema sendo modelado. Um dos efeitos considerados é o comportamento limite do condicionamento da matriz de estados associada ao algoritmo de adaptação. São considerados algoritmos de adaptação de passo constante de uso comum para filtros IIR adaptativos. O método utilizado é particularmente útil para a verificação do efeito da posição dos pólos do sistema sendo modelado e também para a introdução de certas restrições ao mesmo, como, por exemplo, norma L2 fixa e resposta em freqüência passa-tudo. Um resultado interessante é que a única situação, entre as testadas, em que o condicionamento da matriz mencionada não tende a infinito quando um número qualquer de polosndo sistema sendo modelado H(z) se aproxima da circunferência unitária, é quando H(z) é passa-tudo e emprega-se o algoritmo PLR. São analisadas também a superfície de erro e a superfície de erro reduzida para filtros IIR adaptativos. Mostra-se que, quando o sistema sendo modelado possui polos próximos à circunferência unitária, a superfície de erro reduzida apresenta regiões planas com erro quadrático médio elevado. A existência destas regiões resulta em uma baixa velocidade de convergência global de algoritmos de passo constante. A partir da decomposição em valores singulares (SVD) da forma de Hankel do sistema sendo modelado, é apresentada também uma decomposição da superfície de erro reduzida, a partir da qual pode-se obter uma separaçãoparcial dos efeitos do sistema sendo modelado e da forma de realização do filtro adaptativo. Uma estrutura polifásica para filtragem IIR adaptativa é apresentada e seu desempenho é comparado com o de filtros IIR adaptativos na forma direta. Mostra-se o possível ganho da estrutura polifásica quanto à velocidade de convergência local e quanto às características da superfície de erro reduzida e à velocidade de convergência global. Demonstra-se, para a estrutura polifásica, que, com entrada branca e modelamento suficiente, todos os pontos estacionários da superfície de erro são mínimos globais da mesma. Este resultado não decorre diretamente de propriedades análogas relativas à estrutura direta, já conhecidas. Tudo para a estrutura direta quanto para a estrutura polifásica, são apresentados os resultados de várias simulações dos algoritmos de adaptação considerados. / A study on IRR adaptive filters and polyphase structure for IIR adaptive filtering are presented. In exchange for an increase in computational complexity, which is small if compared to Newton algorithms, the polyphaser structure may exhibit a better performance than direct structures. An analysis of the effects of the proximity to the unit circle of the modelled system\'s poles is presented. One of the considered points is the limiting behavior of the condition of the state matrix related to the adaptive algorithm. Commonly used constant gain algorithms are considered. The method of analysis is specially usefull for verifying the effects of the position of the system\'s poles and also for introducing certain restrictions to the system, as fixed L2 norm and all-pass frequency response. An interesting result is that, among the situations that were tested, the only one in which the condition of the aforementioned matrix does not tend to infinity as the poles of the modelled system H(z) tend to the unit circle is when H)z) is all-pass and the PLR algorithm is employed. The error surface and the reduced error surface for IIR adaptive filters are also analyzed. It is shown that the modelled system has poles close to the unit circle the reduced error surface presents flat regions with high mean square error. The presence of these flat regions results in low global convergence speed for constant gain adaptive algorithms. Based on the singular value decomposition (SVD) of the modelled system\'s Hankel form, a decomposition of the reduced error surface is also presented. In it there exists a partial separation of the effects of the system and the adaptive filter\'s structure. A polyphaser structure for IIR adaptive filtering is presented and its performance is compared to the performance of the direct structure. The gain in local convergence and global convergencespeed, as well as the better behavior of the reduced error surface which may be attained , are shown. It is demonstrated, for the polyphaser structure, that, with while input and sufficient modelling, all the stationary points of the error surface are global minima. This result does not follow directly from similar well known results for the direct structure. Simulation results for the considered algorithms are also presented.

Esta dissertação apresenta novos resultados para a solução de problemas de implementação computacional na estimativa de sistemas singulares e sistemas Markovianos. São apresentados algoritmos alternativos para problemas de filtragem de maneira a minimizar problemas causados principalmente por erros de arredondamento e mal condicionamento de matrizes. O trabalho envolve basicamente algoritmos array e filtragem de informação para a estimativa de sistemas singulares nominais e robustos. Também é deduzido um algoritmo array para a filtragem de sistemas lineares sujeitos a saltos Markovianos. / This dissertation presents new results to solve computational implementation problems to estimate singular and Markovian systems. Alternative algorithms to handle computational filtering errors due rounding errors and ill-conditioned matrices are developed. This dissertation comprehends basically array algorithms and information filters for the estimate of nominal and robust singular systems. Also, it is developed an array algorithm for Markovian jump linear systems filtering.

Esta tese trata do problema de estimativa robusta ótima para sistemas dinâmicos regulares discretos no tempo. Novos algoritmos recursivos são formulados para as estimativas filtradas e preditoras com as correspondentes equações de Riccati. O filtro robusto tipo Kalman e a equação de Riccati correspondente são obtidos numa formulação mais geral, estendendo os resultados apresentados na literatura. O funcional quadrático proposto para deduzir este filtro faz a combinação das técnicas mínimos quadrados regularizados e funções penalidade. O sistema considerado para obtenção de tais estimativas é singular, discreto, variante no tempo, com ruídos correlacionados e todos os parâmetros do modelo linear estão sujeitos a incertezas. As incertezas paramétricas são limitadas por norma. As propriedades de estabilidade e convergência do filtro de Kalman para sistemas nominais e incertos são provadas, mostrando-se que o filtro em estado permanente é estável e a recursão de Riccati associada a ele é uma sequência monótona não decrescente, limitada superiormente pela solução da equação algébrica de Riccati. / This thesis considers the optimal robust estimates problem for discrete-time singular dymanic systems. New recursive algorithms are developed for the Kalman filtered and predicted estimated recursions with the corresponding Riccati equations. The singular robust Kalman type filter and the corresponding recursive Riccati equation arer obtained in their most general formulation, extending the results presented in the literature. The quadratic functional developed to deduce this filter combines regularized least squares and penalty functions approaches. The system considered to obtain the estimates is singular, time varying with correlated noises and all parameter matrices of the underlying linear model are subject to uncertainties. The parametric uncertainty is assumed to be norm bounded. The properties of stability and convergence of the Kalman filter for nominal and uncertain system models are proved, where we show that steady state filter is stable and the Riccati recursion associated with this is a nondecreasing monotone sequence with upper bound.