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Caracterização de carga de uma rede social baseada em localização.

Lins, Theo Silva January 2013 (has links)
Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação. Departamento de Ciência da Computação, Instituto de Ciências Exatas e Biológicas, Universidade Federal de Ouro Preto. / Submitted by Oliveira Flávia (flavia@sisbin.ufop.br) on 2014-12-04T18:48:34Z No. of bitstreams: 1 DISSERTAÇÃO_CaracterizaçãoCargaRede.pdf: 527913 bytes, checksum: dd60e8a746e4d4a54182647cb7295349 (MD5) / Approved for entry into archive by Gracilene Carvalho (gracilene@sisbin.ufop.br) on 2014-12-09T21:04:52Z (GMT) No. of bitstreams: 1 DISSERTAÇÃO_CaracterizaçãoCargaRede.pdf: 527913 bytes, checksum: dd60e8a746e4d4a54182647cb7295349 (MD5) / Made available in DSpace on 2014-12-09T21:04:52Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DISSERTAÇÃO_CaracterizaçãoCargaRede.pdf: 527913 bytes, checksum: dd60e8a746e4d4a54182647cb7295349 (MD5) Previous issue date: 2013 / Recentemente, tem ocorrido uma grande popularização das redes sociais baseadas em localização, como o FourSquare e o Gowalla, onde usuários podem criar e compartilhar referências a locais reais, fazer check-in nesses locais e adicionar comentários e dicas a locais do sistema. Parte dessa popularidade é devida à facilidade de acesso à Internet através de dispositivos móveis dotados de GPS. Há uma grande diferença entre publicar conteúdo em redes sociais e redes sociais baseadas em localização (LBSN). LBSNs fornecem uma nova estrutura social em redes composta de indivíduos ligados pelas suas localizações no mundo físico. Apesar do grande interesse, pouco se sabe sobre os padrões de acesso em novos sistemas de redes sociais como LBSNs e como se diferem dos padrões de acesso dos sistemas tradicionais. Este trabalho tem como objetivo dar o primeiro passo no entendimento dessa mudança. Para isso, utilizamos um conjunto de dados obtidos junto ao Apontador, um sistema brasileiro com características semelhantes à do FourSquare e Gowalla, onde usuários compartilham informações sobre localizações e podem navegar por essas localizações. Como resultados, foram identificados modelos que descrevem características das sessões de usuários, padrões com os quais requisições chegam ao servidor, além do perfil de acesso de usuários ao sistema. ______________________________________________________________________________________________ / ABSTRACT: Recently, there has been a large popularization of location-based social networks, such as FourSquare and Gowalla, in which users can create and share locations, check-in in these places using smart phones, and add comments and tips about places within the system. Part of that popularity is due to easy access to the internet through mobile devices with GPS. There is a big different between publishing content through social networks and through location-based social networks (LBSNs). LBSNs provide a new social structure derived from individuals locations in the physical world. Despite considerable interest, little is known about the patterns of access to new systems of social networks like LBSNs and how they differ from the patterns of traditional systems. This paper aims to take the first step in understanding this change. To that end, we use a dataset obtained from Apontador, a Brazilian system with characteristics similar to FourSquare and Gowalla, where users share information about their locations and can navigate on existent system locations. As results, we identified models that describe unique characteristics of the user sessions on this kind of system, patterns in which requests arrive on the server as well as the user navigation profile within the system.

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