kNN para seleção de Operadora Móvel Celular

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Assunção, Arcson de Melo
Data de Publicação: 2020
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFPR
Texto Completo: https://hdl.handle.net/1884/71421
Resumo: Orientador : Luiz Eduardo Soares de Oliveira
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spelling Assunção, Arcson de MeloUniversidade Federal do Paraná. Setor de Ciências Exatas. Curso de Especialização em Data Science & Big DataOliveira, Luiz Eduardo Soares de, 1971-2021-07-20T14:22:35Z2021-07-20T14:22:35Z2020https://hdl.handle.net/1884/71421Orientador : Luiz Eduardo Soares de OliveiraMonografia (especialização) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Exatas, Curso de Especialização em Data Science & Big Data.Inclui referências; p. 09-10.Resumo : Atualmente existem bilhões de dispositivos que para funcionarem dependem das redes das operadoras de telefonia móvel, tais como telefones celulares, rastreadores, sistemas de monitoramento eletrônico, redes elétricas inteligentes, fazendas inteligentes, meios de pagamento e muitos outros. Esse artigo tem o objetivo de apresentar uma nova metodologia para auxiliar na escolha da melhor operadora, afim de que os sistemas que dependem desse tipo de comunicação, mitiguem problemas, e se mantenham o máximo de tempo possível conectados e em funcionamento. Foram propostos dois modelos e realizada uma comparação entre eles. Ambos utilizam um classificador kNN, um considerando somente as medidas georreferenciadas e a identificação da operadora e outro acrescentando um fator de penalidade considerando a intensidade do sinal. Após a realização de 50 mil experimentos, 25 mil com cada modelo, obtivemos o resultado de 89,0% para o modelo penalizado, e 89,4% para o modelo sem a penalização. O que nos leva a conclusão de que o nível de sinal não é um fator preponderante na escolha da melhor operadora.Abstract : Today there are billions of devices that work depending on the networks of mobile operators, such as cell phones, trackers, electronic monitoring systems, smart grids, smart farms, payment systems and many others. This article aims to present a new methodology to assist in choosing the best operator, in order that systems that depend on this type of communication, mitigate problems, and stay connected as long as possible and in operation. Two models were proposed and a comparison was made between them. Both use a kNN classifier, one considering only the georeferenced measures and operator identification and the other adding a penalty factor considering the signal strength. After performing 50 thousand experiments, 25 thousand with each model, we obtained the result of 89.0% for the penalized model, and 89.4% for the model without the penalty. Which leads us to the conclusion that the signal level is not a major factor in choosing the best operator.1 arquivo (10 p.) : il., algumas color.application/pdfInternet das coisasSistemas de telefonia celularInterconexão de redes (Telecomunicações)kNN para seleção de Operadora Móvel Celularinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisporreponame:Repositório Institucional da UFPRinstname:Universidade Federal do Paraná (UFPR)instacron:UFPRinfo:eu-repo/semantics/openAccessORIGINALR - E - ARCSON DE MELO ASSUNCAO.pdfapplication/pdf1106024https://acervodigital.ufpr.br/bitstream/1884/71421/1/R%20-%20E%20-%20ARCSON%20DE%20MELO%20ASSUNCAO.pdf82f2002aa9940f99faa5619969a0d282MD51open access1884/714212021-07-20 11:22:36.0open accessoai:acervodigital.ufpr.br:1884/71421Repositório de PublicaçõesPUBhttp://acervodigital.ufpr.br/oai/requestopendoar:3082021-07-20T14:22:36Repositório Institucional da UFPR - Universidade Federal do Paraná (UFPR)false
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