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Mobipy – Biblioteca para análise de padrões de mobilidade de usuários.

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dc.creator.ID MAIA, P. H. C. pt_BR
dc.creator.Lattes http://lattes.cnpq.br/5093882516719820 pt_BR
dc.contributor.advisor1 CAMPELO, Claudio Elízio Calazans.
dc.contributor.advisor1ID CAMPELO, C. E. C. pt_BR
dc.contributor.advisor1Lattes http://lattes.cnpq.br/2042247762832979 pt_BR
dc.contributor.referee1 BRITO, Andrey Elísio Monteiro.
dc.contributor.referee1ID BRITO, A. E. M. pt_BR
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. pt_BR
dc.publisher.country Brasil pt_BR
dc.publisher.department Centro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEI pt_BR
dc.publisher.initials UFCG pt_BR
dc.subject.cnpq Ciência da Computação. pt_BR
dc.title Mobipy – Biblioteca para análise de padrões de mobilidade de usuários. pt_BR
dc.date.issued 2019-11-25
dc.description.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 pt_BR
dc.identifier.uri http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/20518
dc.date.accessioned 2021-08-11T17:29:32Z
dc.date.available 2021-08-11
dc.date.available 2021-08-11T17:29:32Z
dc.type Trabalho de Conclusão de Curso pt_BR
dc.subject Biblioteca Python pt_BR
dc.subject Geoinformática pt_BR
dc.subject Mobilidade de usuários - padrões pt_BR
dc.subject Padrões de movimentos de usuários pt_BR
dc.subject Clusterização pt_BR
dc.subject Dataframe pt_BR
dc.subject Cálculo de padrão de mobilidade de usuários pt_BR
dc.subject Python Library pt_BR
dc.subject Geoinformatics pt_BR
dc.subject User mobility - patterns pt_BR
dc.subject User movement patterns pt_BR
dc.subject Clustering pt_BR
dc.subject Calculation of user mobility pattern pt_BR
dc.rights Acesso Aberto pt_BR
dc.creator MAIA, Pedro Henrique Costa.
dc.publisher Universidade Federal de Campina Grande pt_BR
dc.language por pt_BR
dc.title.alternative Mobipy – Library for analyzing patterns of mobility of users. pt_BR
dc.identifier.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 pt_BR


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