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Título: ENRIQUECENDO E ANALISANDO TRAJETÓRIAS SEMÂNTICAS COM DADOS ABERTOS INTERLIGADOS
Autor: LIVIA COUTO RUBACK RODRIGUES
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):  MARCO ANTONIO CASANOVA - ORIENTADOR
CHIARA RENSO - COORIENTADOR

Nº do Conteudo: 33109
Catalogação:  26/02/2018 Idioma(s):  INGLÊS - ESTADOS UNIDOS
Tipo:  TEXTO Subtipo:  TESE
Natureza:  PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota:  Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=33109@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=33109@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.33109

Resumo:
Os últimos anos testemunharam o uso crescente de dispositivos que rastreiam objetos móveis: equipamentos com GPS e telefones móveis, veículos ou outros sensores da Internet das Coisas, além de dados de localização de check-ins de redes sociais. Estes dados de mobilidade são representados como trajetórias, e armazenam a sequência de posições de um objeto móvel. Porém, estas sequências representam somente os dados de posição originais, que precisam ser semanticamente enriquecidos para permitir tarefas de análise e apoiar um entendimento profundo sobre o comportamento do movimento. Um outro espaço de dados global sem precedentes tem crescido rapidamente, a Web de Dados, graças à iniciativa de Dados Interligados. Estes dados semânticos ricos e livremente disponíveis fornecem uma nova maneira de enriquecer dados de trajetória. Esta tese apresenta contribuições para os desafios que surgem considerando este cenário. Em primeiro lugar, a tese investiga como dados de trajetória podem se beneficiar da iniciativa de dados interligados, guiando todo o processo de enriquecimento semântico utilizando fontes de dados externas. Em segundo lugar, aborda o tópico de computação de similaridade entre entidades representadas como dados interligados com o objetivo de computar a similaridade entre trajetórias semanticamente enriquecidas. A novidade da abordagem apresentada nesta tese consiste em considerar as características relevantes das entidades como listas ranqueadas. Por último, a tese aborda a computação da similaridade entre trajetórias enriquecidas comparando a similaridade entre todas as entidades representadas como dados interligados que representam as trajetórias enriquecidas.

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