Modelos de inferência de localização de residência para usuários do foursquare

Michelle Hanne Soares de Andrade

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DC Field	Value	Language
dc.contributor.advisor1	Jussara Marques de Almeida	pt_BR
dc.contributor.referee1	Clodoveu Augusto Davis Junior	pt_BR
dc.contributor.referee2	Marcos Andre Goncalves	pt_BR
dc.creator	Michelle Hanne Soares de Andrade	pt_BR
dc.date.accessioned	2019-08-11T17:06:21Z	-
dc.date.available	2019-08-11T17:06:21Z	-
dc.date.issued	2016-09-26	pt_BR
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/1843/ESBF-AEFJE5	-
dc.description.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%.	pt_BR
dc.language	Português	pt_BR
dc.publisher	Universidade Federal de Minas Gerais	pt_BR
dc.publisher.initials	UFMG	pt_BR
dc.rights	Acesso Aberto	pt_BR
dc.subject	redes sociais online	pt_BR
dc.subject	privacidade	pt_BR
dc.subject	inferência	pt_BR
dc.subject	Foursquare	pt_BR
dc.subject	residência	pt_BR
dc.subject.other	Computação	pt_BR
dc.subject.other	Redes sociais on-line	pt_BR
dc.subject.other	Probabilidades	pt_BR
dc.subject.other	Foursquare	pt_BR
dc.subject.other	Direito a privacidade	pt_BR
dc.title	Modelos de inferência de localização de residência para usuários do foursquare	pt_BR
dc.type	Dissertação de Mestrado	pt_BR
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