Modelos de inferência de localização de residência para usuários do foursquare
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Editor
Universidade Federal de Minas Gerais
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Dissertação de mestrado
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Primeiro orientador
Membros da banca
Clodoveu Augusto Davis Junior
Marcos Andre Goncalves
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%.
Abstract
Assunto
Computação, Redes sociais on-line, Probabilidades, Foursquare, Direito a privacidade
Palavras-chave
redes sociais online, privacidade, inferência, Foursquare, residência