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Previous issue date: 2018-04-12 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / A utilização de informações sobre comportamento de navegação de usuários na web tem
sido amplamente utilizada para traçar perfis comportamentais de usuários com o intuito de
oferecer anúncios publicitários por segmentos ou categorias. Nesta mesma linha, hábitos de
comportamento baseado em locais que um indivíduo frequenta no seu cotidiano também podem ser analisados. Este trabalho propõe um modelo de agrupamento de indivíduos de uma população para posterior análise de seus hábitos de frequência a locais (GeoSocial). Os padrões de frequência dos grupos formados representam características de comportamento da população e podem ajudar a identificar oportunidades mercadológicas ou auxiliar aos tomadores de decisão ligados ao governo proporem determinadas melhorias/mudanças na infra-estrutura de uma determinada cidade. As informações dos locais de interesse frequentados pelos usuários são capturadas por coordenadas GPS via aplicativo móvel desenvolvido. O aplicativo rastreia e armazena as localidades que o indivíduo frequenta, permite visualizar o seu tempo e locais de permanência e pode conectá-lo à uma rede social formada a partir das similaridades entre seus hábitos e de outros indivíduos. O modelo proposto engloba: i. um módulo de clusterização de usuários que utiliza a técnica Affinity Propagation; ii. um módulo de visualização interativa para análise dos grupos por meio da técnica de Coordenadas Paralelas. O GeoSocial é avaliado mediante a utilização de diferentes cenários, fazendo uso de dados artificiais gerados. A avaliação evidencia o potencial de adaptação do modelo à diferentes objetivos de análise. / Information about user navigation behavior on the web has been widely used to draw user behavioral profiles in order to offer advertisements segmented by categories. In this same line, behavior habits based on places that an individual attends in their daily life can also be analyzed. This paper proposes a clustering model of individuals for further analysis of their habits of frequency in places (GeoSocial). Patterns of the formed groups represent characteristics of population’s behavior and can help to identify market opportunities or to help decision makers linked to government to propose improvements/changes in the infrastructure of a city. Users information about their frequented interest places are captured by GPS coordinates by a mobile app developed. App tracks and storages places that are frequent individuals. It allows visualize their time permanency on places and connect they to a social network formed from the similarities between their habits and the others. The proposed model includes: i. a user clustering module based on Affinity Propagation technique; ii. an interactive visualization module to analyze individual data correlation of groups based on Parallel Coordinates technique. GeoSocial is evaluated by different scenarios, making use of artificial data generated. Evaluation indicates the possibility of the model to a multitude of objectives.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:www.repositorio.jesuita.org.br:UNISINOS/7277 |
| Date | 12 April 2018 |
| Creators | Altmayer, Richard Mateus |
| Contributors | http://lattes.cnpq.br/8408262156304669, Villamil, Marta Becker |
| Publisher | Universidade do Vale do Rio dos Sinos, Programa de Pós-Graduação em Computação Aplicada, Unisinos, Brasil, Escola Politécnica |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UNISINOS, instname:Universidade do Vale do Rio dos Sinos, instacron:UNISINOS |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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