| Processo: | 13/12191-5 |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Brasil - Doutorado |
| Data de Início da vigência: | 01 de março de 2014 |
| Data de Término da vigência: | 31 de julho de 2017 |
| Área de conhecimento: | Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação |
| Pesquisador responsável: | Alneu de Andrade Lopes |
| Beneficiário: | Jorge Carlos Valverde Rebaza |
| Instituição Sede: | Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil |
| Assunto(s): | Inteligência artificial Mineração de dados |
| Palavra(s)-Chave do Pesquisador: | Formação de relacionamentos | Mineração de Dados | Modelagem e Análise de Comportamentos | Redes Sociais Baseadas em Localização | Inteligência Artificial |
Resumo Redes sociais baseadas em localização (LBSN) são plataformas web que refletem as estruturas de redes sociais do mundo real. Nos últimos anos, o estudo das LBSNs tem atraído a atenção da comunidade científica pelo fato de considerar as informações da interação entre usuários junto com suas informações de localização geográfica em um período de tempo, para o desenvolvimento de aplicações como sistemas de recomendação de locais, sistemas de planejamento de viagens, entre outras. Um problema específico na análise de redes sociais é a exploração do comportamento dinâmico dos usuários. No contexto das LBSNs, as diferentes propostas que exploram o comportamento dos usuários abordam apenas uma de suas três instâncias, isto é, a detecção de padrões comportamentais dos usuários, ficando em aberto a exploração das outras duas instâncias desse problema: a predição de mudanças futuras na estrutura da rede e a detecção de comportamentos incomuns. Motivado por essa lacuna, este projeto tem o objetivo de investigar técnicas inovadoras que explorem de maneira efetiva os diferentes problemas em torno ao comportamento dos usuários, considerando a informação dos locais visitados pelos usuários das LBSNs em um domínio dinâmico temporal. O escopo desta proposta compreende todas as etapas da modelagem de um LBSN, bem como a criação de um modelo de comportamentos baseado nas informações de localização dos usuários. O modelo de comportamentos a ser desenvolvido neste projeto terá como base os modelos comportamentais existentes para redes sociais tradicionais. Os resultados deste projeto de doutorado serão validados por meio de corpus e métodos disponíveis na comunidade de análise de redes sociais e mineração de dados. | |
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