Modelagem e Extração de Conhecimento em Grafos

• Processo: 24/04012-8
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Programa Capacitação - Treinamento Técnico
• Data de Início da vigência: 01 de abril de 2024
• Data de Término da vigência: 28 de fevereiro de 2025
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
• Acordo de Cooperação: MCTI/MC
• Pesquisador responsável: Thiago Henrique Silva
• Beneficiário: Carolina Kimie Idehama
• Instituição Sede: Campus Curitiba. Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR). Ministério da Educação (Brasil)
• Vinculado ao auxílio: 23/00148-0 - SocialNet: sensoriamento social para alavancar novas tecnologias e aplicações para o desenvolvimento de sociedades urbanas, AP.R
• Assunto(s): Aplicações Caracterização Mineração de dados Modelagem Redes sociais Computação urbana
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: aplicações | Caracterização | Comportamento de Usuários | Mineração de Dados | Modelagem | redes sociais | Computação Urbana

Resumo

Novas fontes massivas de dados, como o Waze e Twitter, conhecidas como redes sociais baseada em localização (LBSN), habilitam a observação em larga escala de usuários em tempo (quase) real e durante janelas consideráveis de tempo, sendo assim uma fonte de sensoriamento social. Com isso, nossa pesquisa é guiada pelos objetivos de: (1) caracterizar e modelar os padrões do comportamento social e da dinâmica de cidades com o auxílio de diferentes LBSNs; e (2) explorar os padrões identificados para a proposta de novos serviços e aplicações para aprimorar o desenvolvimento de sociedades urbanas. Sob esta perspectiva, um entendimento claro sobre os padrões de comportamento social e da dinâmica de cidades pode levar a insights sobre mecanismos que contribuam para o desenvolvimento de serviços e aplicações mais sofisticadas na área de computação urbana. A pesquisa aqui proposta visa à caracterização e modelagem dos padrões de comportamento social e da dinâmica de cidades. O interesse particular está nos padrões culturais e de mobilidade urbana, assim como nos fatores que podem ser usados para classificar diferentes regiões geográficas, bem como para entender o comportamento de grupos de usuários em diferentes cenários (do mundo físico e virtual) específicos. Além disso, essa pesquisa também aborda a exploração dos padrões identificados em novos mecanismos e serviços, particularmente novos mecanismos para o estudo de diferenças culturais em larga escala considerando diferentes aspectos, novos mecanismos para auxiliar na difícil tarefa de classificação de áreas e estudo do comportamento de grupos de usuários frente a situações complexas, como cenários polarizados, bem como novos serviços aplicações que melhorem o cotidiano dos usuários nas cidades.