24 jan 2020
10:00 Defesa de Mestrado Sala 85 do IC 2
Tema
Serviço de Sugestão de Rotas Personalizável e Ciente da Evolução no Contexto
Aluno
Lucas Zanco Ladeiro
Orientador / Docente
Leandro Aparecido Villas
Breve resumo
O uso de dados contextuais para sugerir tipos distintos de rotas ajuda a entender novos aspectos de uma cidade que podem mudar a percepção dos motoristas sobre as rotas. O impacto desses aspectos pode variar de motorista para motorista, exigindo uma maneira de alterar a sugestão de acordo com o ponto de vista do motorista. Portanto, é proposto um serviço que identifica situações distintas em vários tipos de dados contextuais e propõe um serviço de redirecionamento de veículos personalizado e sensível ao contexto. Ele considera características comuns encontradas em todos os conjuntos de dados de dados espaço-temporais para superar a necessidade de processar aspectos específicos de tipos de dados distintos. Em relação a personalização, cada motorista pode atribuir um peso a cada tipo de dados contextual utilizado, ou seja, a intensidade que ele / ela deseja evitar uma região contextual. Com isso, um motorista pode ignorar um determinado tipo de dado contextual. Os resultados da avaliação de desempenho mostram que o serviço identifica as melhores rotas de acordo com os pesos dados por um motorista. Também melhora a qualidade das informações contextuais obtidas de acordo com o trânsito, crime e acidentes de veículo.
Banca examinadora
Titulares:
| Leandro Aparecido Villas | IC/UNICAMP |
| Heitor Soares Ramos Filho | DCC/UFMG |
| Edmundo Roberto Mauro Madeira | IC/UNICAMP |
Suplentes:
| Maycon Leone Maciel Peixoto | UFBA |
| João Guilherme Maia de Menezes | DCC/UFMG |