Modelos de inferência de localização de residência para usuários do foursquare

Michelle Hanne Soares de Andrade

Use este identificador para citar ou linkar para este item: http://hdl.handle.net/1843/ESBF-AEFJE5

Tipo:	Dissertação de Mestrado
Título:	Modelos de inferência de localização de residência para usuários do foursquare
Autor(es):	Michelle Hanne Soares de Andrade
Primeiro Orientador:	Jussara Marques de Almeida
Primeiro membro da banca :	Clodoveu Augusto Davis Junior
Segundo membro da banca:	Marcos Andre Goncalves
Resumo:	Vivenciamos uma época em que tudo que acontece está nas redes sociais online, sejam eventos cotidianos ou de grandes proporções. Este trabalho propõe diferentes modelos de inferência de localização de residência de usuários a partir de dados públicos compartilhados no Foursquare. Foram propostos diferentes modelos de inferência, que exploram as coordenadas geográficas, incluindo dados sobre as redes de amizade. A avaliação experimental mostrou que em comparação com os modelos de referência, os propostos atingem melhores resultados, com ganhos de até 12,17% de acurácia. Em particular, um dos modelos propostos que explora a combinação de vários classificadores (modelo Híbrido) inferiu corretamente a cidade de residência de mais de 4 bilhões de usuários e obteve uma acurácia de 68,07%. Em granularidades como bairro, obtivemos uma acurácia média de até 66,20% e na granularidade de coordenadas geográficas, obtivemos uma acurácia de 65,47%.
Assunto:	Computação Redes sociais on-line Probabilidades Foursquare Direito a privacidade
Idioma:	Português
Editor:	Universidade Federal de Minas Gerais
Sigla da Instituição:	UFMG
Tipo de Acesso:	Acesso Aberto
URI:	http://hdl.handle.net/1843/ESBF-AEFJE5
Data do documento:	26-Set-2016
Aparece nas coleções:	Dissertações de Mestrado

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