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Campo Dublin CoreValorIdioma
dc.contributor.advisorCosta, Tatiana Alvespt_BR
dc.contributor.advisorSantos, Bruno Pereira dospt_BR
dc.contributor.authorSilva, Lucas Novais da-
dc.date.accessioned2025-10-31T19:46:04Z-
dc.date.available2025-10-31T19:46:04Z-
dc.date.issued2025pt_BR
dc.identifier.citationSILVA, Lucas Novais da. MobMetrics: análise automatizada de dados de mobilidade baseada em métricas espaciais, temporais e sociais. 2025. 38 f. Monografia (Graduação em Engenharia de Computação) – Instituto de Ciências Exatas e Aplicadas, Universidade Federal de Ouro Preto, João Monlevade, 2025.pt_BR
dc.identifier.urihttp://www.monografias.ufop.br/handle/35400000/8534-
dc.description.abstractPara apoiar a análise de rastros de mobilidade e o processamento de métricas de mobilidade, propomos o MobMetrics, um sistema web projetado para processar e extrair métricas de mobilidade abrangentes. O sistema é uma aplicação de código aberto que permite aos usuários carregar dados brutos (dados geoespaciais ou cartesianos n-dimensionais) e obter uma ampla gama de métricas, agrupadas em quatro categorias: social, espacial, cinemática e temporal. Essas métricas permitem análises detalhadas de padrões do comportamento de movimento das entidades. Além disso, a plataforma integra uma técnica de redução de multidimensionalidade baseada em métricas e gráficos/tabelas para visualizar métricas e rastros. Como um projeto modular, fácil de estender e de código aberto, ele permite que os usuários adicionem suas próprias métricas e visualizações. Esta ferramenta mostrou potencial para aplicações como previsão de custo e tempo de deslocamentos, estimativas de consumo de combustível e emissões de carbono, além da identificação de áreas com maior concentração de tráfego, evidenciando sua utilidade em cenários reais de mobilidade urbana. Avaliamos rastros de mobilidade com diferentes características comparando entidades móveis e seus respectivos rótulos, com o objetivo de analisá-los, compará-los e agrupá-los.pt_BR
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.subjectAplicações Webpt_BR
dc.subjectDados geoespaciais - análisept_BR
dc.subjectInternet das coisaspt_BR
dc.subjectMobilidade socialpt_BR
dc.subjectMobilidade urbanapt_BR
dc.titleMobMetrics : análise automatizada de dados de mobilidade baseada em métricas espaciais, temporais e sociais.pt_BR
dc.typeTCC-Graduaçãopt_BR
dc.rights.licenseEste trabalho está sob uma licença Creative Commons BY-NC-ND 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/?ref=chooser-v1).pt_BR
dc.contributor.refereeTorres, Luiz Carlos Bambirrapt_BR
dc.contributor.refereeRettore, Paulo Henrique Lopespt_BR
dc.contributor.refereeCosta, Tatiana Alvespt_BR
dc.contributor.refereeSantos, Bruno Pereira dospt_BR
dc.description.abstractenTo support mobility trace analysis and mobility metrics processing, we propose MobMetrics, a web-based system designed to process and extract comprehensive mobility metrics. The system is an open-source application that allows users to upload raw data (geospatial or n-dimensional Cartesian data) and obtain a wide range of metrics, grouped into four categories: social, spatial, kinematic, and temporal. These metrics allow for detailed analysis of entity movement behavior patterns. Furthermore, the platform integrates a metric-based multidimensionality reduction technique and graphs/tables to visualize metrics and traces. As a modular, easily extendable, and open-source project, it allows users to add their own metrics and visualizations. This tool has shown potential for applications such as travel time and cost prediction, fuel consumption and carbon emissions estimates, and the identification of areas with the highest traffic concentration, demonstrating its usefulness in real-world urban mobility scenarios. We evaluate mobility traces with different characteristics by comparing mobile entities and their respective labels, with the aim of analyzing, comparing, and grouping them.pt_BR
dc.contributor.authorID18.1.8046pt_BR
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