PlaceProfile: empregando análise visual e técnicas de agrupamento para criar perfis de regiões com base em pontos de interesse

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Data

2021-03-05

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Universidade Estadual Paulista (Unesp)

Resumo

Entender como as atividades comerciais e sociais, bem como os pontos de interesse estão localizados em uma cidade, é essencial para planejar cidades eficientes em termos de mobilidade inteligente. Ao longo dos anos, o crescimento das fontes de dados de distintas redes sociais online têm permitido novas perspectivas para aplicativos que fornecem mecanismos para ajudar na compreensão de como as pessoas se deslocam entre as diferentes regiões de uma cidade. Para apoiar empresas e governos para melhor compreender e comparar regiões distintas de uma cidade, este trabalho propõe uma aplicação web chamado PlaceProfile para criação de perfis visuais de áreas de uma cidade com base em uma visualização iconográfica e para rotular áreas baseadas em algoritmos de agrupamento. Os resultados da visualização são sobrepostos no Google Maps para enriquecer o layout do mapa e a análise ajuda a entender o perfil da região em um relance. Além disso, o PlaceProfile coordena um gráfico de radar com áreas selecionadas pelo usuário para permitir a inspeção detalhada da frequência das categorias de pontos de interesse (POIs). Esta abordagem de visualizações coordenadas também apoia a explicabilidade de algoritmos de agrupamento por fornecer inspeções dos atributos usados para calcular semelhanças, ou seja, o número de pontos de interesse em cada categoria. Assim, uma variedade de pesquisas e aplicações voltadas a resolver problemas de mobilidade urbana podem se beneficiar dos resultados produzidos pelo PlaceProfile.
Understanding how commercial and social activities as well as points of interest are located in a city is essential to plan efficient cities in terms of smart mobility. Over the years, the growth of data sources from distinct online social networks have enabled new perspectives to applications that provide mechanisms to aid in comprehension of how people displace between different regions within a city. To support enterprises and governments to better understand and compare distinct regions of a city, this work proposes a web application called PlaceProfile to perform visual profiling of city areas based on a iconographic visualization and to label areas based on clustering algorithms. The visualization results are overlayered on Google Maps to enrich the map layout and aid analyst to understand region profiling at a glance. In addition, PlaceProfile coordinates a radar chart with areas selected by the user to enable detailed inspection of the frequency of categories of points of interest (POIs). This linked views approach also supports explainability of clustering algorithms by providing inspections of the attributes used to compute similarities, that is, the number of points of interest in each category. A variety of research and applications aimed at urban mobility problems can benefit from the results obtained by PlaceProfile.

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Palavras-chave

Perfil de áreas, Cidades inteligentes, Mobilidade inteligente, Algoritmos de agrupamento, POIs, Pontos de Interesse, Visualização, Profilling areas, Smart cities, Smart mobility, Clustering algorithm, Visualization, Points of Interesting

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