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Campo DCValorIdioma
dc.contributor.advisorCruz, Lívia Almada-
dc.contributor.authorBráz, Maurício Cavalcante-
dc.date.accessioned2021-06-14T18:11:59Z-
dc.date.available2021-06-14T18:11:59Z-
dc.date.issued2020-
dc.identifier.citationBRÁZ, Maurício Cavalcante. Implementação de algoritmos para análise de similaridade de trajetória na biblioteca PyMove. 2020. 44 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação)-Universidade Federal do Ceará, Campus de Quixadá, Quixadá, 2020.pt_BR
dc.identifier.urihttp://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/58957-
dc.description.abstractWith the growth in the volume of trajectory data, numerous studies have been done to detect new insights and understand about movement patterns, classifications, predictions and the behavior of objects in geographic space. There is a large number of research on trajectory data. However, it is noticed that there are not many tools capable of helping researchers to extract from this data all the information they can offer. Among the various mechanisms used in this service, the measure of similarity between trajectories demonstrates great efficiency in the analysis of trajectory data. For this reason, this work implements operations to recover trajectories based on similarity in time and space, making available to any person the operations developed, both for use and for their improvement. For the analysis of operations, several types of data sets are used. It also presents some difficulties of these recoveries and contexts that can change the way we can base them, in addition to making comparisons with others already developed.pt_BR
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.subjectAnálise de trajetóriaspt_BR
dc.subjectAnálise de dadospt_BR
dc.subjectMineração de dados (Computação)pt_BR
dc.titleImplementação de algoritmos para análise de similaridade de trajetória na biblioteca PyMovept_BR
dc.typeTCCpt_BR
dc.description.abstract-ptbrCom o crescimento do volume de dados de trajetórias, inúmeros estudos têm sido feitos para detectar novos insights e compreender acerca de padrões de movimento, classificações, predições e o comportamento de objetos no espaço geográfico. Nota-se uma grande quantidade de pesquisas sobre dados de trajetórias, porém, se percebe que não são muitas as ferramentas capazes de auxiliar pesquisadores a extrairem desses dados todas as informações que eles podem oferecer. Entre os diversos mecanismos utilizados nesse serviço, a medida de similaridade entre trajetórias demonstra grande eficiência na análise de dados de trajetória. Por isso, este trabalho realiza uma implementação de operações de recuperação de trajetórias baseadas em similaridade no tempo e no espaço, disponilizando a qualquer pessoa as operações desenvolvidas, tanto para o uso, quanto para o aperfeiçoamento delas. Para a análise das operações, diversos tipos de conjuntos de dados são utilizados. Também apresenta algumas dificuldades dessas recuperações e contextos que podem alterar o modo como podemos basea-las, além de realizar comparações com outras já desenvolvidas.pt_BR
Aparece nas coleções:CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO-QUIXADÁ - Monografias

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