| ???jsp.display-item.social.title??? |
|
???item.export.label???
Please use this identifier to cite or link to this item:
http://tede2.uefs.br:8080/handle/tede/887| ???metadata.dc.type???: | Dissertação |
| Title: | Identificando Locais Influentes Através de Palavras-Chave |
| ???metadata.dc.creator???: | Silva, Felipe Pains Oliveira  |
| ???metadata.dc.contributor.advisor1???: | Rocha Junior, João Batista da |
| ???metadata.dc.description.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. |
| Keywords: | Objetos espaciais Locais influentes Consulta espaço-textual Consultas preferenciais Spatial objects Influential location Spatio-textual query Preference queries |
| ???metadata.dc.subject.cnpq???: | METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO::BANCO DE DADOS CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO |
| Language: | por |
| ???metadata.dc.publisher.country???: | Brasil |
| Publisher: | Universidade Estadual de Feira de Santana |
| ???metadata.dc.publisher.initials???: | UEFS |
| ???metadata.dc.publisher.department???: | DEPARTAMENTO DE TECNOLOGIA |
| ???metadata.dc.publisher.program???: | Mestrado em Computação Aplicada |
| Citation: | 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. |
| ???metadata.dc.rights???: | Acesso Aberto |
| URI: | http://tede2.uefs.br:8080/handle/tede/887 |
| Issue Date: | 15-Feb-2019 |
| Appears in Collections: | Coleção UEFS |
Files in This Item:
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| Dissertação Final - Felipe Pains.pdf | Arquivo em texto completo | 996.44 kB | Adobe PDF | Download/Open Preview |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.