Utilize este identificador para referenciar este registo: http://hdl.handle.net/10451/9874
Título: Conceção de um data warehouse espácio-temporal para análise de trajetórias humanas
Autor: Oliveira, Vitor Hugo Fernandes
Orientador: Afonso, Ana Paula Pereira, 1965-
Falcão, André Osório e Cruz de Azerêdo, 1969-
Palavras-chave: Data warehouse
Dados espácio-temporais
OLAP
Trajetórias
ETL
Teses de mestrado - 2013
Data de Defesa: 2013
Resumo: Com a evolução das tecnologias móveis à disposição dos utilizadores, tem ocorrido um aumento significativo do volume de dados produzidos a partir destes dispositivos. A disponibilização destas grandes quantidades de informação, por exemplo, sobre a localização de utilizadores móveis e respetivas trajetórias, potencia o conhecimento e o estudo sobre as atividades, preferências, padrões de comportamento e de mobilidade desses utilizadores no espaço e no tempo. De modo a extrair informação útil e relevante é fundamental a conceção de métodos adequados para o tratamento, análise, descoberta de conhecimento e prospeção de dados. Contudo, os dados existentes sobre a mobilidade humana apresentam ainda redundâncias, incoerências, pouca informação semântica e ainda são escassas as soluções de descoberta de conhecimento e algoritmos de prospeçção de dados especialmente concebidos para dados espácio-temporais. Neste projeto ´e proposto um modelo de um Data Warehouse Espácio-temporal de trajetórias humanas, assim como os processos necessários para o tratamento de dados e o seu enriquecimento com informação, tais como extração de pontos de estadia e um algoritmo para a descoberta de utilizadores semelhantes baseado em informação geográfica. Este modelo tem como finalidade criar as bases para a concretização de aplicações e algoritmos de deteção de comportamentos e atividades de utilizadores móveis, sendo testado num exemplo concreto, o conjunto de dados Geolife, para uma população de 182 utilizadores com cerca de 24 milhões pontos geolocalizados em trajetórias. Os resultados mostram que o sistema desenvolvido permite níveis de análise de grande complexidade, possibilitando simultaneamente uma grande flexibilidade para processamento analítico, apresentando a sua utilidade para processos de negócio como planeamento urbano, análise de tráfego e análise de perfil de utilizadores.
With the evolution of mobile technologies available to users, there has been an significant growth of the volume of data generated from these devices. The availability of these large quantities of information, for example, about the location of mobile users and their trajectories, enhances the knowledge and study on activities, preferences, behavior patterns and mobility of those users in both space and time. In order to extract useful and relevant information is critical to designing appropriate methods for processing, analysis, knowledge discovery and data mining. However, the existing data on human mobility have still redundancies, inconsistencies, poor semantic information and are still scarce solutions of knowledge discovery and data mining algorithms specially designed for this type of spatio-temporal data. This thesis proposes a model of a Spatio-Temporal DataWarehouse of human trajectories, as well processes required for data processing and enrichment with semantic information, such as extraction of stay points and an algorithm for finding similar users based on geographic information. This model aims to lay the groundwork for the development of applications and algorithms for detection of behaviors and activities of mobile users, being tested in a concrete example, the data set Geolife for a population of 182 users with about 24 million points geolocated trajectories. The results show that the developed system allows analysis levels of complexity, while allowing great flexibility for analytical processing, showing its usefulness for business processes such as urban planning, traffic analysis and users profile analysis.
Descrição: Projeto de mestrado em Informática, apresentada à Universidade de Lisboa, através da Faculdade de Ciências, 2013
URI: http://hdl.handle.net/10451/9874
Aparece nas colecções:FC - Dissertações de Mestrado

Ficheiros deste registo:
Ficheiro Descrição TamanhoFormato 
ulfc105780_tm_Vitor_Oliveira.pdf12,46 MBAdobe PDFVer/Abrir


FacebookTwitterDeliciousLinkedInDiggGoogle BookmarksMySpace
Formato BibTex MendeleyEndnote Degois 

Todos os registos no repositório estão protegidos por leis de copyright, com todos os direitos reservados.