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http://tede2.uefs.br:8080/handle/tede/887| Tipo do documento: | Dissertação |
| Título: | Identificando Locais Influentes Através de Palavras-Chave |
| Autor: | Silva, Felipe Pains Oliveira  |
| Primeiro orientador: | Rocha Junior, João Batista da |
| Resumo: | Dados espaciais, ou objetos espaciais são utilizados por diversas aplicações como Google Maps ou Uber. Estas aplicações fornecem serviços de localização para os usuários, tais como: encontrar o restaurante ou motorista mais próximo. Da mesma forma, a consulta de localização influente visa encontrar o melhor lugar para a instalação de um novo estabelecimento, de acordo com o peso dos objetos em sua proximidade. O peso é uma constante predefinida pelos aplicativos, como o número de estrelas ou o número de pessoas em uma casa. Nesta pesquisa, estudamos um novo tipo de consulta onde o peso dos objetos são definidos levando em consideração um conjunto de palavras-chave definidas pelo usuário. Portanto, é possível selecionar os vizinhos relevantes com base na preferência do usuário. Nesta pesquisa é especificada um novo tipo de consulta, é apresentado novos algoritmos para processar essa consulta de forma eficiente e foram avaliados os algoritmos propostos em conjuntos de dados reais. |
| Abstract: | Spatial data or spatial objects are used by various applications such as Google Maps or Uber. These applications provide location services for users, such as: finding the nearest restaurant or driver. Similarly, the influential location query aims to find the best place for the installation of a new establishment, according to the weight of the objects in its vicinity. Weight is a constant predefined by applications, such as the number of stars or the number of people in a house. In this research, we study a new type of query where the weight of objects are defined taking into account a set of keywords defined by the user. Therefore, it is possible to select relevant neighbors based on user preference. In this research a new type of query is specified, new algorithms are presented to process this query efficiently and the algorithms proposed in real data sets have been evaluated. |
| Palavras-chave: | Objetos espaciais Locais influentes Consulta espaço-textual Consultas preferenciais Spatial objects Influential location Spatio-textual query Preference queries |
| Área(s) do CNPq: | METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO::BANCO DE DADOS CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO |
| Idioma: | por |
| País: | Brasil |
| Instituição: | Universidade Estadual de Feira de Santana |
| Sigla da instituição: | UEFS |
| Departamento: | DEPARTAMENTO DE TECNOLOGIA |
| Programa: | Mestrado em Computação Aplicada |
| Citação: | SILVA, Felipe Pains Oliveira. Identificando Locais Influentes Através de Palavras-Chave. 2019. 49 f. Dissertação (Mestrado em Computação Aplicada)- Universidade Estadual de Feira de Santana, Feira de Santana, 2019. |
| Tipo de acesso: | Acesso Aberto |
| URI: | http://tede2.uefs.br:8080/handle/tede/887 |
| Data de defesa: | 15-Fev-2019 |
| Aparece nas coleções: | Coleção UEFS |
Arquivos associados a este item:
| Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
|---|---|---|---|---|
| Dissertação Final - Felipe Pains.pdf | Arquivo em texto completo | 996,44 kB | Adobe PDF |  Baixar/Abrir Pré-Visualizar |
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