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Publicação

Estudo dos próximos locais a visitar na Rede Foursquare

dc.contributor.authorBilro, Eudália
dc.contributor.authorCavique, Luís
dc.date.accessioned2016-04-04T08:51:34Z
dc.date.available2016-04-04T08:51:34Z
dc.date.issued2015
dc.description.abstractA comunicação nas redes sociais surgiu da necessidade que o ser humano tem em partilhar assuntos, ideias, preferências comuns criando assim laços assentes em afinidades. A constante presença dos utilizadores nas redes sociais expressando as suas opiniões sobre produtos, marcas, pessoas, gostos, ou costumes tem vindo a desencadear um grande interesse por parte de empresas e pessoas em analisar essas informações. Numa sociedade que diariamente é capaz de produzir dados em massa, é cada vez mais necessária a criação de ferramentas para a sua análise e interpretação de forma a disponibilizar todo um conjunto de informações úteis para a tomada de decisões. Neste contexto, este trabalho descreve o processo de aplicação de técnicas de Data Mining em dados extraídos da rede social Foursquare de forma a obter informações relevantes que auxiliem na identificação de padrões de comportamentos. Através da descoberta de padrões sequenciais, este estudo irá permitir a visualização dos dados organizados numa poli-árvore com o objetivo de estudar os próximos locais a visitar na rede Foursquare.pt_PT
dc.description.abstractCommunication in social networks has arisen from the need that human beings have to share subjects, ideas or common preferences and in this way to create bonds. The constant presence of the users of social networks expressing their opinions about products, brands, people, tastes or habits has developed a great interest by companies and researchers to analyze this information. In a society that is capable of producing mass information on a daily basis it is necessary to create tools for the analysis and interpretation of such data that will provide information useful to decision-making process. In this context, this work describes the process of applying data and graph mining techniques to data extracted from the social network Foursquare, in order to obtain relevant information for identifying behavior patterns. Through the discovery of sequential patterns, this study will allow us to visualize the data arranged in a poly-tree with the purpose of forecasting the next locations to be visited on the Foursquare network.pt_PT
dc.identifier.citationBilro, Eudália; Cavique, Luís - Estudo dos próximos locais a visitar na Rede Foursquare. "Revista de Ciências da Computação" [Em linha]. ISSN 1646-6330 (Print) 2182-1801 (Online). Vol. 10, nº 10 (2015), p. 61-74pt_PT
dc.identifier.doi10.34627/rcc.v10i0.44
dc.identifier.issn1646-6330
dc.identifier.issn2182-1801
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10400.2/5106
dc.language.isoporpt_PT
dc.peerreviewedyespt_PT
dc.publisherUniversidade Abertapt_PT
dc.relation.publisherversionhttps://journals.uab.pt/index.php/rcc/issue/view/7
dc.subjectRedes sociaispt_PT
dc.subjectExtração dadospt_PT
dc.subjectPadrões sequenciaispt_PT
dc.subjectFoursquarept_PT
dc.subjectSocial networkspt_PT
dc.subjectData miningpt_PT
dc.subjectSequential patternspt_PT
dc.titleEstudo dos próximos locais a visitar na Rede Foursquarept_PT
dc.typejournal article
dspace.entity.typePublication
oaire.citation.endPage74pt_PT
oaire.citation.startPage61pt_PT
person.familyNameCavique
person.givenNameLuís
person.identifier.ciencia-id911E-84AC-3956
person.identifier.orcid0000-0002-5590-1493
rcaap.rightsopenAccesspt_PT
rcaap.typearticlept_PT
relation.isAuthorOfPublication40906a16-46a2-42f1-b26d-7db7012294ee
relation.isAuthorOfPublication.latestForDiscovery40906a16-46a2-42f1-b26d-7db7012294ee

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