Uma abordagem multinível para construção de redes sociais geolocalizadas a partir de pontos de permanência

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2018
Autor(a) principal: Minatel, Diego
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Construção de redes a partir de trajetórias
Multilevel partitioning
Paradigma multinível
Pontos de permanência
Stay points
Turning trajectories into networks
Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-12112018-165838/
Resumo: A popularização do GPS tem gerado uma massiva quantidade de dados que são organizados em trajetórias geográficas. Trajetórias geográficas são sequências ordenadas de coordenadas geográficas que representam um caminho de um objeto móvel. Para melhorar a compreensão destas trajetórias, são detectados locais de maior importância que são chamados de pontos de permanência, que indicam que um usuário permaneceu neste local por um tempo significativo. Pontos de permanência são comumente transformados em vértices de redes geolocalizadas para facilitar a mineração de trajetórias, a transformação é feita agrupando pontos geograficamente próximos. Porém, é pouco discutido na literatura a qualidade destas redes. Portanto, este projeto aborda esta lacuna e apresenta duas novas abordagens para construção de redes sociais geolocalizadas a partir de pontos de permanência. A abordagem proposta utiliza a fase de contração do paradigma multinível para realizar a transformação de pontos de permanência em vértices de redes. A fase de contração contrai uma rede original iterativamente até ser obtida uma rede solução, a contração leva em conta a estrutura topológica da rede. Os resultados mostram que as novas abordagens conseguem representar com maior precisão, por meio de redes geolocalizadas, o mundo real.
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