Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/11422/9827
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.advisorEbecken, Nelson Francisco Favilla-
dc.contributor.authorPaschoal Júnior, Fábio-
dc.date.accessioned2019-09-25T17:18:16Z-
dc.date.available2023-12-21T03:06:23Z-
dc.date.issued2017-06-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11422/9827-
dc.description.abstractOnline Social Networks provide valuable information that allows for the atudy of user’s behaviors. Some of this information is produced by Social Apps, reporting companion and relevant information with properties associated to users. Among Online Social Networks, Facebook is the one of the most used and stands out by the number of users. This expressive number of users produce a lot of contents. Thus, efficient ways for data collection and analysis. It classifies and stablishes Behavioral Patterns of Users from the content produced by the Social Apps used by users. Analyzes were modeled by a parallel and distributed execution Workflow. This enables its execution in a reduced time and with scalability. Thus, the users were classified according to their practice of physical activities. This classification occurred with the collect and analysis of shared physical activity made in user’s profiles, through the use of Social Apps to monitor physical activities. With this, the definition of the Behavioral Patterns of the User was made, regarding their healthy behavior of physical activities execution.pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal do Rio de Janeiropt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectEngenharia civilpt_BR
dc.subjectRedes sociaispt_BR
dc.subjectSistemas de informaçãopt_BR
dc.titleUma abodagem para identificação de padrões comportamentais a partir de aplicativos para redes sociaispt_BR
dc.typeTesept_BR
dc.contributor.authorLatteshttp://lattes.cnpq.br/6564918994636561pt_BR
dc.contributor.referee1Pachoal Júnior, Fábio-
dc.contributor.referee2Silva, Eduardo Bezerra da-
dc.contributor.referee3Oliveira, Daniel Cardoso Moraes de-
dc.contributor.referee4Ogasawara, Eduardo Soares-
dc.description.resumoAs redes sociais online disponibilizam informações valiosas que possibilitam o estudo do comportamento de seus usuários. Algumas dessas informações são produzidas por Aplicativos Sociais, relatando informações complementares e relevantes com propriedades associadas aos usuários. Dentre a s Redes Sociais Online, o Facebook é uma das mais utilizadas e se destaca pela quantidade de usuários, além de permitir a associação dos Aplicativos Sociais aos perfis de seus usuários. Essa quantidade expressiva de usuários produz muitos conteúdos e são necessárias formas eficientes de coleta e de análise desses conteúdos. Dessa forma, essa tese propõe um Framework de coleta de dados e de análise, para classificar os usuários e estabelecer Padrões Comportamentais dos Usuários, a partir dos conteúdos produzidos pelos Aplicativos Sociais utilizados pelos usuários. As análises são beneficiadas por um workflow de execução paralela e distribuída, possibilitando a sua execução em um tempo reduzido e com escalabilidade. Assim, os usuários foram classificados conforme a sua prática de atividades física. Essa classificação ocorreu com a coleta e análise dos compartilhamentos de atividades físicas feitos nos perfis dos usuários, por meio do uso de Aplicativos Sociais de monitoramento de atividades físicas. Com isso, foi feita a definição do Padrão Comportamental do Usuário, relativo ao seu comportamento saudável de execução de atividades físicas.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentInstituto Alberto Luiz Coimbra de Pós-Graduação e Pesquisa de Engenhariapt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Engenharia Civilpt_BR
dc.publisher.initialsUFRJpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA CIVILpt_BR
dc.embargo.termsabertopt_BR
Appears in Collections:Engenharia Civil

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
882880.pdf1.85 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.