@MASTERSTHESIS{ 2019:498036692,
 	title = {Encontrando os locais de interesse com maior concentra??o de objetos relevantes para um conjunto de palavras-chave},
 	year = {2019},
 	url = "http://tede2.uefs.br:8080/handle/tede/826",
 	abstract = "Dados espaciais est?o cada vez mais presentes em nosso dia a dia. Usamos diversas
 aplica??es que utilizam esses dados, como o Google Maps e Uber. H? um grande
 n?mero de perguntas interessantes que podem ser realizadas com base nestes dados.
 Por exemplo, um turista talvez esteja interessado em hot?is que t?m muitos
 restaurantes na sua vizinhan?a. Este projeto prop?e um novo tipo de consulta denominada Consulta Espa?o-Textual Preferencial por Popularidade (CETPP), cuja
 principal contribui??o, pode selecionar os objetos espaciais com maior escore levando em conta o n?mero de objetos espa?o-textuais relevantes, para um determinado conjunto de palavras-chave de consulta, em sua vizinhan?a. Apresentamos algoritmos para processar essa consulta de forma e ciente e avaliar os algoritmos propostos em conjuntos de dados reais. Nossos experimentos mostram que tem melhor desempenho utilizar ?ndices espaciais (e.g. R-Tree) para dist?ncias menores de 5 km em rela c~ao a ?ndices textuais (e.g. Inverted File). Em nossos experimentos, o ?ndice h?brido processou com melhor desempenho a consulta CETPP. A consulta CETPP tem como diferencial levar em considera c~ao a quantidade de objetos de refer?ncia na vizinhan?a espacial, al em de selecionar os objetos de refer?ncia ? partir da descri??o textual.",
 	publisher = {Universidade Estadual de Feira de Santana},
 	scholl = {Mestrado em Computa??o Aplicada},
 	note = {DEPARTAMENTO DE CI?NCIAS EXATAS}
}