Please use this identifier to cite or link to this item: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/20518
Title: Mobipy – Biblioteca para análise de padrões de mobilidade de usuários.
Other Titles: Mobipy – Library for analyzing patterns of mobility of users.
???metadata.dc.creator???: MAIA, Pedro Henrique Costa.
???metadata.dc.contributor.advisor1???: CAMPELO, Claudio Elízio Calazans.
???metadata.dc.contributor.referee1???: BRITO, Andrey Elísio Monteiro.
Keywords: Biblioteca Python;Geoinformática;Mobilidade de usuários - padrões;Padrões de movimentos de usuários;Clusterização;Dataframe;Cálculo de padrão de mobilidade de usuários;Python Library;Geoinformatics;User mobility - patterns;User movement patterns;Clustering;Calculation of user mobility pattern
Issue Date: 25-Nov-2019
Publisher: Universidade Federal de Campina Grande
Citation: MAIA, Pedro Henrique Costa. Mobipy – Biblioteca para análise de padrões de mobilidade de usuários. 2019. 10f. . (Trabalho de Conclusão de Curso - Artigo) – Curso de Bacharelado em Ciência da Computação, Centro de Engenharia Elétrica e Informática, Universidade Federal de Campina Grande, Paraíba, Brasil, 2019. http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/20518
???metadata.dc.description.resumo???: Com a maior disponibilidade de bases de dados georreferenciados, expandiu-se o interesse em analisá-los em pesquisas que buscam ter uma melhor compreensão dos padrões de mobilidade de pessoas, especialmente em centros urbanos. Esse conhecimento pode contribuir para diferentes campos de pesquisa, além de ser útil para melhorar a infraestrutura das grandes cidades. Diante dessa abrangência de aplicações, criaram-se várias métricas na literatura para inferir padrões de movimento de usuários, entretanto nem todas estão disponíveis para uso em outros trabalhos. Os algoritmos utilizados podem estar indisponíveis, incompatíveis, ou precisando de ajustes, dificultando o reuso. Neste trabalho, apresentamos a Mobipy, uma biblioteca em Python que reúne métricas e funções frequentemente utilizadas para o cálculo de padrões de mobilidade de usuários. Ela foi desenvolvida com foco na usabilidade e na compatibilidade com vários conjuntos de dados, facilitando as tarefas de pesquisa e análise de dados. Para validação, a biblioteca foi testada com dados reais. Esperamos que a Mobipy forneça novas possibilidades para os pesquisadores e desenvolvedores, enriquecendo suas análises e gerando novo conhecimento.
Abstract: With the increased availability of georeferenced databases, the interest in analyzing them in researches that require understanding mobility patterns of people, specially in urban centers, has expanded. This knowledge may help researches in different fields, as well as being useful for improving the infrastructure of large cities. Given this range of applications, several metrics were proposed in the literature to infer patterns of user movement, however, they are not frequently available for use in other studies. The algorithms used may be unavailable, incompatible, or in need of adjustments, making it hard to be reused. In this paper, we present Mobipy, a Python library that brings together metrics and functions frequently used to calculate user mobility patterns. It was developed with a focus on usability and compatibility with multiple data sets, facilitating the tasks of research and data analysis. For validation, the library was tested with real-world data. We hope Mobipy will
Keywords: Biblioteca Python
Geoinformática
Mobilidade de usuários - padrões
Padrões de movimentos de usuários
Clusterização
Dataframe
Cálculo de padrão de mobilidade de usuários
Python Library
Geoinformatics
User mobility - patterns
User movement patterns
Clustering
Calculation of user mobility pattern
???metadata.dc.subject.cnpq???: Ciência da Computação.
URI: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/20518
Appears in Collections:Trabalho de Conclusão de Curso - Artigo - Ciência da Computação

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
PEDRO HENRIQUE COSTA MAIA - TCC COMPUTAÇÃO 2019 (1).pdfPedro Henrique Costa Maia - Relatório de Estágio Eng. Elétrica 2019.1.14 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.