Defesa de Exame de Qualificação de Tese de Doutorado de Francisco Dantas Nobre Neto

postado em 1 de fev de 2016 09:37 por Coordenação da Pós-graduação em Computação da UFCG
Candidato: Francisco Dantas Nobre Neto
Título do trabalho: Predroute: Um Modelo para Previsão de Trajetórias Utilizando Informações Contextuais e Semântica
Orientador(es): Cláudio de Souza Baptista Cláudio Elizio Calazans Campelo

Data: 1/3/2016
Horário: 14
Local: auditório do CEEI

Banca examinadora:(mais detalhes abaixo) Valéria Cesário Times (UFPE), José Antonio Fernandes de Macêdo (UFC), Joseana Fechine Macêdo Fechine Régis de Araújo (UFCG), Herman Martin Gomes (UFCG). 

Resumo: Saber antecipadamente o destino que um usuário pretende ir tem muitas utilidades práticas. Dentre elas, é possível indicar uma rota menos congestionadas, vias mais seguras ou, ainda, sugerir a ida a algum ponto de interesse (POI) antes do destino almejado. Estão disponíveis para uso sistemas que fornecem informações quanto ao tráfego em um deslocamento, no entanto, o usuário precisa interagir, ativamente, com um aplicativo para definir o seu trajeto, pelo menos uma vez. Para passeios diários, porém, a necessidade constante de interação do usuário com a ferramenta pode tornar seu uso pouco prático e pouco ubíquo. Também, muitos modelos disponíveis na literatura desconsideram, para previsão de destino, a informação semântica do trajeto, ou seja, os papéis que os lugares de início e destino representam para um usuário em um deslocamento (se casa, trabalho, etc). O modelo proposto por este trabalho utiliza informação semântica, e apresenta uma análise estatística defendendo o momento adequado para seu uso, e o ganho que pode ser obtido comparado a modelos que não usam este recurso. Neste contexto, este trabalho propõe o modelo Predroute, que tem como função criar modelos de predição individuais e realizar todas tarefas relacionadas à previsão de trajetos de forma automática: (1) identificação de pontos de paradas que um usuário visita; (2) a criação de rotas a partir de um conjunto de coordenadas espaciais (latitude, longitude); (3) enriquecimento semântico do trajeto; e (4) modelagem e previsão da rota e do destino. É importante destacar que o preditor proposto prevê um destino nunca ido anteriormente por um usuário, funcionalidade raramente disponibilizada por modelos encontrados na literatura. Os experimentos realizados utilizaram dados de deslocamentos reais, coletados por aproximadamente cinco meses, em que foram obtidas mais de 950 rotas entre os sete participantes. Estatisticamente, foi possível concluir que a taxa de acurácia é influenciada pelo comportamento de deslocamentos dos usuários mais do que semântica e pela proximidade que o deslocamento se aproxima do destino. Ainda com estatística, é possível afirmar que prever um lugar nunca ido anteriormente pode ser realizado de forma mais consciente comparado a um modelo que não usa este recurso.  
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