Mineração de trajetórias em redes sociais geolocalizadas

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Alvarez, Ricardo Miguel Puma
Data de Publicação: 2017
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
Texto Completo: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-21092017-140230/
Resumo: O cada vez maior número de tecnologias que fornecem serviços de geolocalização tem possibilitado gerar uma grande quantidade de dados de geolocalização. Estes dados, são armazenados principalmente como pontos de localização com informação temporal. Uma trajetória é definida como uma sequência discreta e finita destes pontos de localização. Nos últimos anos, a recente área de mineração de trajetórias visa aproveitar esta abundância de dados. Nesta área, existem várias técnicas de mineração desenvolvidas, mas todas elas dependem diretamente da qualidade das trajetórias. Assim, o preprocessamento tem um papel primordial na mineração de trajetórias. Entre as tarefas de preprocessamento, um problema relevante é a reconstrução ou inferência de trajetórias. Devido ao alto consumo de energia de dispositivos de localização como o GPS e ao crescente uso de geo-marcações nas redes sociais, que possibilita a construção de trajetórias ordenando temporalmente estas marcações, muitas das trajetórias existentes apresentam taxas de amostragem muito baixas. A maioria das pesquisas nesse problema utilizam, no caso de áreas urbanizadas, informações do grafo formado por ruas e cruzamentos. Porém, elas levam em conta apenas trajetórias de veículos principalmente pelo fato que muitos dos percursos dos pedestres ficam fora das ruas. Atualmente, graças às plataformas livres de mapas colaborativos, é possível incluir estes trajetos como parte das informações de ruas. Assim, este projeto tem o objetivo de investigar o uso das informações das ruas na reconstrução de trajetórias, principalmente de pedestres. O escopo da proposta compreende o desenvolvimento de uma rede social geo-localizada com o intuito de capturar dados de localização. Posteriormente, estes dados serão anonimizados, utilizados na reconstrução de trajetórias de pedestres e disponibilizados para uso em pesquisas futuras.
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