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dc.contributor.CRUESPUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINASpt_BR
dc.descriptionOrientador: Leandro Aparecido Villaspt_BR
dc.descriptionDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Computaçãopt_BR
dc.format.extent1 recurso online (61 p.) : il., digital, arquivo PDF.pt_BR
dc.format.mimetypeapplication/pdfpt_BR
dc.languagePortuguêspt_BR
dc.relation.requiresRequisitos do sistema: Software para leitura de arquivo em PDFpt_BR
dc.typeDISSERTAÇÃO DIGITALpt_BR
dc.titleServiço de sugestão de rotas personalizável e ciente de contextopt_BR
dc.title.alternativePersonalized and context-aware route suggestion servicept_BR
dc.contributor.authorLadeira, Lucas Zanco, 1992-pt_BR
dc.contributor.advisorVillas, Leandro Aparecido, 1983-pt_BR
dc.contributor.institutionUniversidade Estadual de Campinas. Instituto de Computaçãopt_BR
dc.contributor.nameofprogramPrograma de Pós-Graduação em Ciência da Computaçãopt_BR
dc.subjectProblema de roteamento de veículospt_BR
dc.subjectSistemas de comunicação móvelpt_BR
dc.subjectSistemas inteligentes de veículos rodoviáriospt_BR
dc.subjectRedes ad hoc veiculares (Redes de computadores)pt_BR
dc.subject.otherlanguageRouting vehicles problemen
dc.subject.otherlanguageMobile communication systemsen
dc.subject.otherlanguageIntelligent transportation systemsen
dc.subject.otherlanguageVehicular ad hoc networks (Computer networks)en
dc.description.abstractResumo: Dados contextuais caracterizam regiões distintas da cidade permitindo diferenciá-las de acordo com segurança, entretenimento, serviços, entre outros. O uso de dados contextuais para sugerir rotas ajuda a entender novos aspectos de uma cidade que podem mudar a percepção dos usuários sobre diferentes rotas. O impacto de cada tipo de dado contextual pode variar de acordo com o perfil do usuário, o qual não é levado em consideração na maior parte dos serviços propostos pela literatura. Além disso, é necessário considerar o comportamento dos dados contextuais o qual muda de acordo com o tipo de dado. Por fim, devido à escassez de dados de mobilidade reais disponíveis abertamente, a maioria dos trabalhos consideram traces sintéticos. Os traces sintéticos podem não representar a mobilidade urbana próxima da realidade. Para mitigar os problemas citados anteriormente é proposto um serviço de sugestão de rotas com risco espaço-temporal. O serviço é composto por três módulos, sendo: identificação das janelas contextuais, mapeamento de contexto, e personalização do roteamento. O primeiro módulo é responsável pela análise do comportamento dos dados contextuais para identificar diferentes situações que ocorrem. Para tal, são utilizadas características comuns entre os dados e a distribuição espaço-temporal. O segundo módulo é responsável pelo mapeamento das diferentes situações no cenário através de distribuições de probabilidade distintas. O terceiro módulo é responsável por, de acordo com o perfil do usuário, personalizar a sugestão de rotas. Além do serviço de sugestão de rotas proposto, também foi proposta uma estratégia para geração de padrões de mobilidade utilizando dados reais de fluxo de tráfego. Os resultados da avaliação mostram que o serviço se adapta a sensíveis mudanças no perfil do usuário. Além disso, foram obtidos resultados positivos pela utilização do comportamento dos dados contextuais para evitar requisições desnecessárias. Isso permitiu diminuir em até 50% das requisições feitas ao serviçopt
dc.description.abstractAbstract: Contextual data characterize distinct regions of the city allowing to differentiate them according to security, entertainment, services, among others. Using contextual data to suggest routes helps to understand new aspects of a city that can change users' perceptions of different routes. The impact of each type of contextual data may vary according to the user's profile, which is not taken into account in most of the services proposed by the literature. In addition, it is necessary to consider the behavior of contextual data which changes according to the type of data. Finally, due to the scarcity of real mobility data available openly, most studies consider synthetic traces. Synthetic traces may not represent urban mobility close to reality. To mitigate the problems mentioned above, a route suggestion service with space-time risk is proposed. The service consists of three modules, namely: identification of contextual windows, context mapping, and customization of routing. The first module is responsible for analyzing the behavior of contextual data to identify different situations that occur. For this, common characteristics are used between the data and the spatio-temporal distribution. The second module is responsible for mapping the different situations in the scenario through different probability distributions. The third module is responsible for, according to the user's profile, personalizing the suggested routes. In addition to the proposed route suggestion service, a strategy for generating mobility patterns using real traffic flow data was also proposed. The evaluation results show that the service adapts to sensitive changes in the user's profile. In addition, positive results were obtained by using the behavior of contextual data to avoid unnecessary requests. This allowed for a reduction of up to 50% of requests made to the serviceen
dc.publisher[s.n.]pt_BR
dc.date.issued2020pt_BR
dc.identifier.citationLADEIRA, Lucas Zanco. Serviço de sugestão de rotas personalizável e ciente de contexto. 2020. 1 recurso online (61 p.). Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Computação, Campinas, SP.pt_BR
dc.description.degreelevelMestradopt_BR
dc.description.degreedisciplineCiência da Computaçãopt_BR
dc.description.degreenameMestre em Ciência da Computaçãopt_BR
dc.contributor.committeepersonalnameMadeira, Edmundo Roberto Mauropt_BR
dc.contributor.committeepersonalnameRamos Filho, Heitor Soarespt_BR
dc.date.defense2020-01-24T00:00:00Zpt_BR
dc.description.sponsordocumentnumber167213/2018-0pt_BR
dc.date.available2020-03-19T19:13:35Z-
dc.date.accessioned2020-03-19T19:13:35Z-
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2020-03-19T19:13:35Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Ladeira_LucasZanco_M.pdf: 4091691 bytes, checksum: c9de81ebcd9614ebafe9dab49c9840eb (MD5) Previous issue date: 2020en
dc.identifier.urihttp://repositorio.unicamp.br/jspui/handle/REPOSIP/336946-
dc.description.sponsorCNPQpt_BR
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