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dc.contributor.advisorTrindade Winck, Ana
dc.creatorRussi, Davi Felipe
dc.date.accessioned2022-06-21T18:00:35Z
dc.date.available2022-06-21T18:00:35Z
dc.date.issued2014-07-10
dc.date.submitted2014
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufsm.br/handle/1/24955
dc.descriptionTrabalho de conclusão de curso (graduação) - Universidade Federal de Santa Maria, Centro de Tecnologia, Curso de Ciência da Computação, RS, 2014.por
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Federal de Santa Mariapor
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subjectClusteringeng
dc.subjectMobilidade urbanapor
dc.subjectMineração de dadospor
dc.titleUso de dados de redes sociais para detecção de problemas de mobilidade urbanapor
dc.typeTrabalho de Conclusão de Curso de Graduaçãopor
dc.degree.localSanta Maria, RS, Brasil.por
dc.description.resumoDiversos estudos vem sendo realizados para melhorar a mobilidade urbana. Uma nova abordagem para realizar esse melhoramento seria utilizar uma ferramenta que obtivesse a opinião das pessoas em grandes cidades sem a necessidade de ensinar uma nova ferramenta a elas. Assim, esse trabalho tem o objetivo de desenvolver uma ferramenta de visualização de problemas de mobilidade urbana a partir de dados da rede social do Twitter. Estes dados também são agrupados utilizando a implementação de agrupamento particional de K-Means.por
dc.publisher.countryBrasilpor
dc.publisher.initialsUFSMpor
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOpor
dc.publisher.unidadeCentro de Tecnologiapor


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