Método para el cálculo de la similitud entre dos trayectorias basado en los sitios visitados, las actividades ejecutadas y la cronología de los episodios

Hallar trayectorias semánticas similares es de gran utilidad en campos como el mercadeo o las redes sociales, ya que permite encontrar usuarios con gustos y preferencias similares. No es una tarea trivial puesto que gran cantidad de factores influyen en el cálculo de la similitud. En esta tesis se propone un método para calcular la similitud de acuerdo con los sitios visitados, basado en un árbol de categorías que permite relacionar los tipos de sitios de manera jerárquica, brindando flexibilidad y adaptabilidad a diferentes dominios de aplicación. Dicho método se puede utilizar para calcular la similitud basada en las actividades ejecutadas por los usuarios en lugar de los sitios visitados; y se propone una extensión de este para tener en cuenta la cronología de los hechos como criterio temporal. A través de datos de usuarios reales se evidencia el funcionamiento del método y se compara con otros métodos actuales. Se analizan también diversos factores temporales que pueden influir en la medida de similitud de dos trayectorias y como han sido abordados por diferentes autores. Se plantea una serie de retos y situaciones a considerar en el aspecto temporal, y se propone un método basado en la cronología (orden) para abordar el problema.

• Autores: Román Fernández, Santiago
• Fecha de publicación: 2018
• Institución: Universidad Nacional de Colombia
• Repositorio: Universidad Nacional de Colombia
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repositorio.unal.edu.co:unal/68626
• Acceso en línea: https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/68626; http://bdigital.unal.edu.co/69674/
• Palabra clave: 0 Generalidades / Computer science, information and general works; trayectorias semánticas; similitud de trayectorias; datos espacio temporales; Semantic trajectories; trajectories similarity; Spatiotemporal data
• Rights: openAccess
• License: Atribución-NoComercial 4.0 Internacional