Fundação de Apoio a Pesquisa e à Inovação Tecnológica do Estado de Sergipe - FAPITEC/SE / A falta de mobilidade urbana é uma grande preocupação da gestão pública em todo o
mundo. Algumas políticas têm sido adotadas a fim de minimizar seus efeitos nas grandes
cidades. Construção de rotas alternativas, melhorias e incentivo ao uso de transportes
públicos, construção de ciclovias e estímulo ao uso de bicicletas são algumas dessas
políticas. Uma prática que pode contribuir para a solução do problema é a carona.
Carona consiste no ato de transportar gratuitamente num veículo pessoas que possuem
trajetórias semelhantes. Embora existam algumas aplicações que se propõem a facilitar
a prática de caronas, nenhuma dessas aplicações possuem funcionalidades de busca por
usuários que possuem similaridades de trajetória e de perfil demográfico e social. Neste
trabalho, propomos uma abordagem inovadora, considerando peculiaridades do contexto
do uso de caronas, que visa a descoberta de agrupamentos de usuários que possuem
trajetórias semelhantes, usuários que possuem perfis semelhantes e agrupamentos de
usuários que são similares considerando suas trajetórias e seus perfis. Elementos intrínsecos
ao problema são formalmente definidos e uma primeira análise de complexidade para
tempo de processamento foi realizada. Uma rede social de propósito específico para o
compartilhamento de caronas foi modelada e implementada com respeito à abordagem
proposta. O método para experimentação e avaliação da abordagem consistiu (i) na
confecção de base de dados alimentada periodicamente em tempo real por dados de
trânsito obtidos a partir de aparelhos de smartphone com GPS de voluntários em trânsito
com seus automóveis, (ii) aplicação da abordagem proposta para geração dos agrupamentos
de usuários a partir da base estabelecida e (iii) aplicação da métrica Davies-Boulding
Index, que indica o quão factível os agrupamentos são. Resultados mostraram a efetividade
da abordagem para solução do problema se comparada a formas bem estabelecidas da
literatura relacionada, como o K-means, por exemplo. Resultados da análise da base de
dados também mostraram que algumas informações de trânsito podem ser inferidas a
partir de ações de mineração. Por fim, a aceitabilidade de potenciais usuários da rede
social foi medida a partir de questionário. / Problems related to urban mobility is a big concern to public administration. Some
policies have been adopted in order to soften those problems in large cities. Building
new routes, encouraging the use of public transportation, building new bike paths and
encouraging the use of bicycle are some of them. A common practice which is closely
related to cultural habits in some nations and which can contribute to soften the problem
is ridesharing. Ridesharing is defined as a grouping of travellers into common trip by
car or van. Though there exist some applications that aim to facilitate the practice
of ridesharing, none of them have the functionality to search automatically for users
with similar trajectories or demographic and social profile. In this work, we proposed an
innovative approach, considering ridesharing context, that aims to discover clusters of
users that have similar trajectories, clusters of users that have similar profile and clusters
of users with similar trajectory and similar profile. Furthermore, we define a formalization
of ridesharing terms and an initial time complexity analysis is done. A social network
for ridesharing has been also modeled and developed according to proposed approach.
Experimentation and evaluation method consist of: (i) Building a dataset from volunteers
in transit with GPS-equipped smartphones, (ii) Using proposed approach to generate
clusters of users and application of Davies-Boulding index metrics which reflects how
similar the elements of the same cluster are, as well as the dissimilarity among distinct
clusters. Results show the feasibility of the approach to problem solution if compared with
some approach established in literature such as, K-means. Results of dataset analysis show
that some traffic information should undergo data mining. Finally, social network mobile
app acceptance was measured by questionnaire.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:ri.ufs.br:riufs/3384 |
| Date | 26 February 2016 |
| Creators | Cruz, Michael Oliveira da |
| Contributors | Macedo, Hendrik Teixeira |
| Publisher | Universidade Federal de Sergipe, Pós-Graduação em Ciência da Computação, UFS, Brasil |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | English |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFS, instname:Universidade Federal de Sergipe, instacron:UFS |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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