Busca por grupos de pontos de interesse usando processamento qualitativo de regiões espaciais.

• Ano de defesa: 2021
• Autor(a) principal: RAFAEL, Gabriel Joseph Ramos.
• Orientador(a): CAMPELO, Cláudio Elízio Calazans.
• Banca de defesa: ANDRADE, Nazareno Ferreira de. , LACERDA, Yuri Almeida.
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Campina Grande
• Programa de Pós-Graduação: PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
• Departamento: Centro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEI
• País: Brasil
• Palavras-chave em Português: Busca espacial; Relações espaciais; Sistemas de informação geográfica; Recuperação da informação; Spatial search; Spatial relations; Geographic information systems; Information retrieval
• Área do conhecimento CNPq: Ciência da Computação.
• Link de acesso: https://dspace.sti.ufcg.edu.br/handle/riufcg/21596

Para minimizar dificuldades de locomoção, criar roteiros de viagens ou economizar tempo, as pessoas comumente se deparam com a necessidade de encontrar Pontos de Interesse (POI) que compartilhem a mesma extensão espacial ou estejam localizados em regiões interconectadas. As buscas por POI usando ferramentas web se concentram exclusivamente em consultas por um único tipo de estabelecimento (e.g. restaurante ou hotel) ou por palavras-chave que se referem ao nome de um local (e.g. starbucks ou subway). A recuperação de umgrupo de lugares usando palavras-chave e relações de conectividade entre suas regiões é umdesafio atual para ferramentas de busca, pois não consideram a representação do POI como uma região, mas como um ponto no espaço. As principais soluções existentes baseiam-se apenas no cálculo da distância entre estes pontos. Poucas são capazes de avaliar as relações de conectividade entre as extensões espaciais dos POI. Neste contexto, este trabalho propõe uma técnica de busca textual por grupo de POI, baseada nas relações qualitativas entre regiões espaciais. Com a técnica, é possível, por exemplo, encontrar estabelecimentos de diferentes tipos que são vizinhos ou estão localizados no mesmo prédio. A solução, denominada Topo-MSJ, define um padrão de consultas espaciais qualitativas, utilizando a combinação de um algoritmo do estado-da-arte, o “Multi-Star-Join” (MSJ), juntamente com um modelo espacial de relações qualitativas, denominado “Region Connection Calculus” (RCC). O Topo-MSJ, em uma única consulta, pode explorar até quatro tipos de relações espaciais de conectividade diferentes, sendo sobretudo adequado ao cenário de Big Spatial Data. A eficiência do algoritmo proposto é avaliada através de uma comparação com outros trabalhos que utilizam soluções de indexação qualitativa, além de uma avaliação comparativa das consultas em formato SQL. As bases utilizadas na avaliação experimental incluem aproximadamente 900 mil POI dos estados americanos da Califórnia e Nova Iorque, além de bases de dados textuais e geográficos da Agência Ambiental Europeia (AAE), utilizadas pelos trabalhos de indexação qualitativa comparados a esta pesquisa. Os resultados experimentais apontam que o algoritmo proposto é mais eficiente, em tempo de execução, do que consultas SQL realizadas em bancos de dados espaciais. Além disso, é mostrado que, mesmo possibilitando a realização de consultas de maior complexidade, é possível obter um tempo similar ao das soluções de indexação qualitativa.