Perfilado inteligente de movilidad de usuarios

Hoy en día, los dispositivos móviles son omnipresentes en nuestra vida cotidiana. Estos dispositivos, en conjunto con Internet, nos permiten realizar prácticamente cualquier tarea, desde buscar información en la web, realizar un comentario en una red social, contactar...

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Detalles Bibliográficos
Autor principal: Vallejos, Sebastián
Formato: Artículo revista
Lenguaje:Español
Publicado: Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas 2021
Materias:
Dispositivos móviles
Computación
Redes sociales
Ingeniería en sistemas
Perfiles de usuarios
Ingeniería electrónica
Acceso en línea:https://www.ridaa.unicen.edu.ar/xmlui/handle/123456789/2617
Aporte de:
Repositorio Institucional de Acceso Abierto (RIDAA) de Universidad Nacional del Centro
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description Hoy en día, los dispositivos móviles son omnipresentes en nuestra vida cotidiana. Estos dispositivos, en conjunto con Internet, nos permiten realizar prácticamente cualquier tarea, desde buscar información en la web, realizar un comentario en una red social, contactar a un amigo, participar en una clase virtualy hasta realizar compras de manera online. Con el transcurso de los años, loscelulares han ido incrementando su capacidad de cómputo. Los dispositivos móviles modernos permiten procesar y almacenar una gran cantidad de datos. Además, vienen equipados con diversos sensores que permiten capturar datos del contexto del individuo, tales como el acelerómetro, el giroscopio, el barómetro, y el sensor de luz, entre otros. Incluso es posible conocer la ubicación geográfica del dispositivo mediante el GPS que traen equipados.Los celulares han remplazado a diferentes dispositivos individuales (GPS, cámara de fotos, agenda) y se han vuelto indispensablesen nuestra vida.En particular, la capacidad de registrar y procesar datos del contexto del usuario abrió las puertas a distintas líneas de investigación y desarrollo, y puntualmente, permitió estudiar la movilidad de los usuarios. Los datos capturados por los dispositivos móviles permiten aprender los lugares por donde se mueve una persona, identificar su hogar, su lugar de trabajo, los lugares que suele visitar (como un supermercado o un gimnasio), los caminos que toma para ir de un lugar al otro, e incluso sus rutinas (en qué momentos visita cada lugar). A partir de estos datos es posible construir un perfil de movilidad del usuario, que resultaría de gran utilidad tanto en el desarrollo de aplicaciones sensibles al contexto como de ciudades inteligentes.Las utilidades y posibles aplicaciones de un perfil de estas características atrajeron el interés de la comunidad científica. Distintos autores abordaron el aprendizaje de la movilidad del usuario a partir de los datos capturados por su dispositivo móvil personal. Sin embargo, todavía existen problemáticas no abordadas o que necesitan estudiarse con mayor profundidad. Entre estos problemas se destacan: la limitación que presentan los enfoques propuestos para identificar correctamente lugares con distintas dimensiones; la inexistencia en la literatura de un conjunto de datos apto para evaluar las distintas técnicas propuestas de detección de visitas y lugares; los problemas de privacidad implicados al exponer datos sensibles como la ubicación del usuario; y la necesidad de profundizar en la predicción de movilidad,ya que los enfoques propuestos todavía no se acercan a los límites de predictibilidad teóricos establecidos.En este contexto, se propone un enfoque liviano para la construcción de perfiles de movilidad a partir de los datos recolectados por los dispositivos móviles de los usuarios. El enfoque propuesto se ejecutará íntegramente en los dispositivos móviles del usuario,evitando exponer cualquier dato sensible del usuario que comprometa su privacidad. A su vez, este enfoque busca resolver algunas de las problemáticas y limitaciones identificadas en la literatura. En particular, se propone: utilizar información geográficaexterna que permita identificar cuando el usuario está visitando lugares pequeños o lugares de grandes dimensiones; combinar múltiples predictores sencillos que permitan analizar distintos aspectos de la movilidad del usuario para mejorar la predicción; yconstruir un conjunto de datos apto para la evaluación no solo del enfoque propuesto, sino de otras técnicas propuestas en la literatura.
publisher Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas
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