BRENO NAODI KUSUNOKI IDENTIFICAÇÃO DE PADRÕES DE ITINERÁRIOS E DE PONTOS INTERMEDIÁRIOS EM DADOS ESPAÇO-TEMPORAIS UTILIZANDO BUSCA POR SIMILARIDADE

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1 BRENO NAODI KUSUNOKI IDENTIFICAÇÃO DE PADRÕES DE ITINERÁRIOS E DE PONTOS INTERMEDIÁRIOS EM DADOS ESPAÇO-TEMPORAIS UTILIZANDO BUSCA POR SIMILARIDADE LONDRINA PR 2013

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3 BRENO NAODI KUSUNOKI IDENTIFICAÇÃO DE PADRÕES DE ITINERÁRIOS E DE PONTOS INTERMEDIÁRIOS EM DADOS ESPAÇO-TEMPORAIS UTILIZANDO BUSCA POR SIMILARIDADE Trabalho de Conclusão de Curso apresentado ao curso de Bacharelado em Ciência da Computação da Universidade Estadual de Londrina para obtenção do título de Bacharel em Ciência da Computação Orientador: Prof. Dr. Daniel dos Santos Kaster LONDRINA PR 2013

4 Breno Naodi Kusunoki IDENTIFICAÇÃO DE PADRÕES DE ITINERÁRIOS E DE PONTOS IN- TERMEDIÁRIOS EM DADOS ESPAÇO-TEMPORAIS UTILIZANDO BUSCA POR SIMILARIDADE/ Breno Naodi Kusunoki. Londrina PR, Orientador: Prof. Dr. Daniel dos Santos Kaster Universidade Estadual de Londrina, Busca por similaridade. 2. Trajetória padrão. 3. Itinerário padrão. I. Prof. Dr. Daniel dos Santos Kaster II. Universidade Estadual de Londrina. III. Faculdade de Ciência da Computação. IV. IDENTIFICAÇÃO DE PADRÕES DE ITINERÁRIOS E DE PONTOS INTERMEDIÁRIOS EM DADOS ESPAÇO- TEMPORAIS UTILIZANDO BUSCA POR SIMILARIDADE. CDU 02:141:005.7

5 BRENO NAODI KUSUNOKI IDENTIFICAÇÃO DE PADRÕES DE ITINERÁRIOS E DE PONTOS INTERMEDIÁRIOS EM DADOS ESPAÇO-TEMPORAIS UTILIZANDO BUSCA POR SIMILARIDADE Trabalho de Conclusão de Curso apresentado ao curso de Bacharelado em Ciência da Computação da Universidade Estadual de Londrina para obtenção do título de Bacharel em Ciência da Computação BANCA EXAMINADORA Prof. Dr. Daniel dos Santos Kaster Universidade Estadual de Londrina Orientador Prof. Dr. Segundo Membro da Banca Universidade/Instituição do Segundo Membro da Banca Prof. Msc. Terceiro Membro da Banca Universidade/Instituição do Terceiro Membro da Banca Londrina PR, 24 de novembro de 2013 LONDRINA PR 2013

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7 Dedico este trabalho aos meus pais, Catarina e Paulo, que me deram todo o suporte que precisei até o presente momento.

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9 AGRADECIMENTOS Agradeço primeiramente aos meus pais, Catarina e Paulo, por todo apoio e dedicação que contribuiram para a conclusão deste trabalho. Ao meu orientador, professor Dr. Daniel dos Santos Kaster, pelo grande apoio, orientação e principalmente pela grande oportunidade que ele me deu em conjunto com o Giovani Benedetti Penha e a Veltec Soluções Tecnológicas S/A. Agradeço a Izabel da secretaria acadêmica do CCE, por esclarecer as dúvidas referentes à todo tipo de documentação durante a graduação e também agradeço a Valdete Matos por todo apoio e momentos de descontração. A todos que me ajudaram durante a graduação e principalmente ao Arthur Henrique Coutinho, Marcos Okamura, Luiz Guilherme Castilho Martins, Rafael Seidi Shigueoka, Ernesto Yuiti Saito e Hélio Albano de Oliveira que ajudaram e me acompanharam durante os últimos anos da graduação. Por fim, agradeço a todos os professores e funcionários do departamento que desempenham suas funções em sua totalidade.

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11 Todas as vitórias ocultam uma abdicação. (Simone de Beauvoir)

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13 KUSUNOKI, B. N.. IDENTIFICAÇÃO DE PADRÕES DE ITINERÁ- RIOS E DE PONTOS INTERMEDIÁRIOS EM DADOS ESPAÇO- TEMPORAIS UTILIZANDO BUSCA POR SIMILARIDADE. 42 p. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação). Bacharelado em Ciência da Computação Universidade Estadual de Londrina, RESUMO O problema de reconhecimento de padrões é extremamente difundido e existem inúmeros trabalhos que abordam esse problema e suas variantes. Esta pesquisa consistirá na busca de padrões de itinerários e de pontos intermediários em dados espaço-temporais utilizando busca por similaridade e técnicas de mineração de dados. A principal motivação para esta pesquisa é a possibilidade de solucionar um problema real, referente ao problema de reconhecimento de padrões, de uma empresa de rastreamento de veículos onde o processo de se encontrar esses padrões é manual e oneroso. O objetivo final é o reconhecimento dos padrões que foram citados anteriormente de forma automática. Palavras-chave: Busca por similaridade. Trajetória padrão. Itinerário padrão.

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15 KUSUNOKI, B. N.. PATTERN RECOGNITION OF ITINERARIES AND INTERMEDIATE POINTS IN SPATIO-TEMPORAL DATA USING SIMILARITY SEARCH.. 42 p. Final Project (Undergraduation). Bachelor of Science in Computer Science State University of Londrina, ABSTRACT The problem of pattern recognition is extremely widespread and exist in many works dealing with this problem and their variants. The research will consist in finding itinerary and intermediate point patterns in space-temporal data using similarity search and data mining techniques. The main motivation for this research is the possibility to solve real problems, about the pattern recognition problem of a vehicle tracking company where the process to find these patterns is manual and expensive. The final objective is the pattern recognition that were mentioned earlier automatically. Keywords: Similarity search. Trajectory pattern. Itinerary pattern.

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17 LISTA DE ILUSTRAÇÕES Figura 1 Visualização de um ponto no mapa Figura 2 Direcional habilitado (a) e Direcional desligado (b) Figura 3 Ilustração das regiões Figura 4 Saída do programa de visualização utilizando R Figura 5 A visualização do programa desenvolvido com Google Maps Figura 6 Visualização dos pontos iniciais e finais dos itinerários cadastrados Figura 7 Trajetória com ruídos (a) e Itinerário cadastrado (b) Figura 8 Ilustração dos pontos classificados

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19 LISTA DE TABELAS Tabela 1 Experimento com 2 bases de dados da mesma empresa em número de pontos Tabela 2 Experimento com 2 bases de dados da mesma empresa em porcentagens 38 Tabela 3 Experimento utilizando conjuntos de empresas distintas em número de pontos Tabela 4 Experimento utilizando conjuntos de empresas distintas em porcentagens 39

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21 LISTA DE ABREVIATURAS E SIGLAS API GPS GIS Application Programming Interface. Global Positioning System. Geographic Information System.

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23 SUMÁRIO 1 INTRODUÇÃO Motivação Objetivos e contribuições Organização do trabalho FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA Trabalhos correlatos Conceitos Geoprocessamento Mineração de dados Busca por similaridade Dados espaço-temporais DESENVOLVIMENTO Definições Coordenada geográfica Ponto Posição Trajetória Itinerário Direcional Constante de mapa Região Pré-processamento Experimentos Avaliação de métodos de classificação existentes no Weka Análise dos resultados utilizando bases de dados distintas 36 Referências

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25 23 1 INTRODUÇÃO Na última década a utilização de técnicas de geoprocessamento cresceu substancialmente. Este crescimento pode ser observado pelo grande número de ferramentas criadas como Google Earth [1], Google Maps [2], ArcGIS [3] que podem ser utilizadas na cartografia, fotogrametria, geoestatística, banco de dados geográficos, WebMapping 1, SIG e auxiliando também em tomadas de decisão fundamentadas nas informações extraídas através das ferramentas citadas. Atualmente, existem diversas soluções que fornecem o rastreamento e gerenciamento de veículos de forma inteligente visando a diminuição de gastos com manutenções, combustível, pneus, entre outros fatores que poderiam ser evitados com o uso correto do veículo. A pesquisa está ambientada na área de buscas por similaridade em dados espaço-temporais e será baseada em um problema real que ocorre em uma dessas soluções existentes no mercado. 1.1 MOTIVAÇÃO A motivação da pesquisa é que no sistema que existe hoje no qual será aplicado o resultado desta pesquisa, grande parte das funcionalidades como o gerenciamento e rastreamento dos veículos dependem do cadastramento manual e exaustivo dos itinerários a serem percorridos pelos veículos, pois sem esses itinerários delineados previamente, não é possível inferir se o veículo está percorrendo o trajeto correto, se o mesmo está na velocidade correta para o trecho, se o motorista está gastando combustível além do necessário, entre outras conclusões. O problema consiste em encontrar itinerários padrões a partir de uma base de dados espaço-temporais e efetuar a extração de pontos intermediários, que podem ser pontos de ônibus de tranporte coletivo ou paradas obrigatórias em viagens interestaduais, dos itinerários identificados de forma automática. Esses dados são gerados a partir de veículos que possuem um módulo de GPS que envia posições a cada um minuto e quarenta e cinco segundos ou em intervalos menores quando o direcional do módulo está ativado. O direcional é uma configuração do módulo que quando habilitada, o veículo passa a reportar uma maior quantidade de posições quando o mesmo efetua curvas com mais de vinte e cinco graus. Essas posições que descrevem em que localidade o automóvel se encontra no globo terrestre contêm informações como latitude, longitude, data em que foi enviada, velocidade do veículo, direção em graus, eventos como ignição ligada ou desligada, porta aberta ou fechada, entre outras. Essas posições são enviadas para um gateway onde são 1 WebMapping é o processo de criação, implementação e geração de mapas para World Wide Web.

26 24 Capítulo 1. INTRODUÇÃO processadas e persistidas em sistemas de gerenciamento de banco de dados relacionais e que são utilizadas pelo software existente para efetuar o gerenciamento e rastreamento de veículos. 1.2 OBJETIVOS E CONTRIBUIÇÕES O principal objetivo a ser desenvolvido neste trabalho de conclusão de curso é obter uma solução que encontre os itinerários e pontos intermediários padrões de tal forma que essa solução seja extraída dos dados espaço-temporais e processada gerando as trajetórias de cada itinerário juntamente com os respectivos pontos intermediários de forma automática. Primeiramente, existe a necessidade de efetuar um pré-processamento para separar os dados que só foram inseridos para teste dos que realmente foram enviados pelos veículos, filtrar todas as posições quando o direcional estava ligado nos veículos e retirar possíveis ruídos que possam ser derivados da má configuração do módulo que envia as posições ou até mesmo ocasionados por alguma falha no hardware. Um dos objetivos específicos é o reconhecimento dos pontos onde cada itinerário começa e termina, para que se possa delimitar todas as trajetórias que passam por esses pontos e também identificar e remover outliers. Outro objetivo seria a identificação de regiões semelhantes entre as trajetórias para inferir se determinadas regiões são pontos intermediários ou são somente pontos de tráfego intenso em determinados horários. Por fim a identificação dos pontos intermediários de cada itinerário padrão reconhecido, que podem ser pontos de transporte coletivo de determinada linha de ônibus, locais de entrega de mercadorias, pontos de parada em viagens interestaduais, entre otros. 1.3 ORGANIZAÇÃO DO TRABALHO No capítulo 2 será apresentado toda a fundamentação teórica para este trabalho de conclusão de curso e alguns trabalhos correlacionados a proposta de pesquisa; no capítulo 3 será apresentado todo o desenvolvimento do trabalho, contendo a descrição detalhada do problema, juntamente com as definições de cada componente da proposta de pesquisa, descrição do pré-processamento dos dados, a proposta de solução do problema, as dificuldades encontradas e experimentos realizados.

27 25 2 FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA 2.1 TRABALHOS CORRELATOS Através de uma simples análise dos dados espaço-temporais pode-se retirar diversas informações de objetos em movimento como velocidade, aceleração, trajetória entre determinado espaço de tempo. Assim, existe a possibilidade de se agrupar essas informações de tal forma que se possa distinguir quais trajetórias foram desenvolvidas por carros, caminhões, ônibus, motocicletas ou pedestres. Esta classificação das trajetórias é feita analisando a variação da velocidade, aceleração e o intervalo em que a velocidade varia durante o decorrer da trajetória [4]. Shaw e Gopalan[5] têm como objetivo, encontrar os padrões de trajetórias mais frequentes em um banco de dados relacional que é alimentado por um arquivo de texto contendo as coordenadas. Esse trabalho utiliza uma modificação do algoritmo de associação chamado Apriori para extraír as coordenadas mais frequentes da base de dados. Zheng, Wei e Peng[6] propõem uma forma de se inferir as rotas mais populares através de um conjunto de trajetórias incertas geradas por aplicações de geolocalização como Foursquare 1, Flickr 2 e trajetórias feitas por taxis. Neste trabalho foi utilizado um grafo roteável, onde os vértices são as posições geográficas, as arestas indicam o tempo de cada trajeto entre 2 vértices e um algoritmo denomidado de top-k que obtem as k rotas mais utilizadas. Existem outros trabalhos como de Wen [7] que cria um método que obtem as rotas regulares de uma base de dados que contem históricos das trajetórias já feitas por usuários com objetivo de obter mais informações sobre o comportamento das pessoas, recomendar roteiros de viagens de acordo com as rotas obtidas pelo método podendo assim melhorar a experiência do turista durante a viagem e como consequência disso uma maior satisfação do cliente. O trabalho de Fontes e Bogorny [8] propõe um método de detecção de anomalias em trajetórias entre determinadas regiões delimitadas por polígonos no espaço geográfico, que leva em consideração a duração da trajetória, alinhamento do tempo dos pontos em relação as demais trajetórias e verificando se a distância de cada ponto não está a uma distância maior que um determinado limiar. Outro trabalho relacionado ao reconhemento de padrões entre trajetórias utili- 1 Foursquare é um aplicativo que permite ao utilizador indicar onde se encontra e procurar por lugares próximos de seu interesse. 2 O Flickr é um site da web de hospedagem e partilha de imagens, que possibilita indicar em que lugar as fotos foram tiradas.

28 26 Capítulo 2. FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA zando uma método que utiliza comparações entre objetos que estiveram no mesmo lugar e em instantes muito próximos [9]. Aplicação de métodos que fazem o alinhamento de posições de GPS enviados pelo usuário à malha rodoviária, obtendo as trajetórias com uma baixa taxa de amostragem de posições [10]. O artigo [11] utiliza um método de clusterização para agrupar rotas realizadas por táxis com objetivo de identificar outliers que podem ser rotas fraudulentas que têm maiores distâncias em relação as rotas comumente utilizadas para se ir à um determinado lugar. 2.2 CONCEITOS Antigamente, as informações como a disposição das malhas ferroviárias e dos recursos minerais em determinada região eram armazenadas somente em documentos e mapas em papel. Com o advento da tecnologia, foi possível transcrever e armazenar essas informações em ambiente computacional de tal forma que as mesmas pudessem ser representadas e analisadas com maior facilidade. Desta maneira, surgiu o geoprocessamento. Com o aumento das informações coletadas e o avanço no armazenamento de grandes quantidades de dados, surgiu a necessidade de se ter formas de se processar e extrair informações relevantes de forma automática que antes eram desconhecidas, a partir disso, surgiu a mineração de dados Geoprocessamento Geoprocessamento é um processo que utiliza técnicas com fundamentação matemática e computacional para o processamento dos dados geográficos e que vem influenciando de forma crescente várias áreas como cartografia, telecomunicações, transportes, planejamento urbano, análise de recursos naturais possibilitando assim o processamento, análise e tomadas de decisão baseadas nas informações retiradas desses dados [12] Mineração de dados Mineração de dados é o processo automático de descoberta de informações úteis em grandes quantidades de dados que não eram conhecidas antes da aplicação das técnicas de extração de informações relevantes da base de dados [13] Busca por similaridade A busca por similaridade surgiu da necessidade de se ter consultas mais inteligentes, que possam comparar dados complexos e estabelecer relações de similaridade entre

29 2.2. Conceitos 27 eles. Esse tipo de busca pode ser utilizado para verificar semelhanças entre imagens, vídeos, séries temporais, dados genéticos, entre outros dados complexos [14]. Uma das aplicações da busca por similaridade é a detecção de semelhanças entre imagens médicas como ressonância magnética, mamografia e tomografia. Essa busca pode auxiliar o diagnóstico do paciente, pois o médico pode recuperar imagens semelhantes da base de dados, comparar com a do paciente e verificar os diagnósticos de cada imagem recuperada ajudando o médico na tomada de decisão e no prognóstico [15, 16] Dados espaço-temporais Antes, pesquisas em modelos de dados espaciais e temporais eram desenvolvidas separadamente, atualmente essas pesquisas estão correlacionadas. Quando existe a integração de espaço e tempo, temos dados geométricos evoluindo ao longo do tempo. Em banco de dados existem três abstrações fundamentais de dados espaço-temporais, pontos que descrevem a localização de um objeto, linhas que descrevem conexões no espaço ou a evolução de determinados objetos no espaço-tempo que podem ser representadas como polilinhas e regiões onde a medida é relevante representadas por polígonos [17].

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31 29 3 DESENVOLVIMENTO 3.1 DEFINIÇÕES Nesta seção serão apresentadas as definições e os termos utilizados neste trabalho de conclusão de curso Coordenada geográfica As coordenadas (a latitude e a longitude) de um ponto sobre a superfície da Terra, se referem ao equador e a um meridiano-origem. No âmbito deste trabalho a latitude será representada por x é a latitude por y Ponto Um ponto pt é composto por 2 coordenadas geográficas(x e y). A figura 1 mostra como é representado o ponto no mapa. Figura 1 Visualização de um ponto no mapa Posição Uma posição p é composta pelo identificador, o identificador do veículo, data e hora em que foi enviada, latitude, longitude, direção do veículo em relação ao globo terrestre no instante em que a posição foi enviada, velocidade do veículo, valor que indica se o veículo está com a ignição ligada ou desligada no momento do envio da posição e o tipo de posição.

32 30 Capítulo 3. DESENVOLVIMENTO Trajetória Uma trajetória, no contexto deste trabalho, é a evolução de um objeto no espaço em um determinado intervalo de tempo e pode ser definida por uma sequência finita de posições ordenadas cronologicamente, traj i : p i 1 p i 2 p i n, cada posição p i k traj i Itinerário No âmbito deste trabalho um itinerário it é definido como uma lista ordenada finita de pontos, it j : pt j 1 pt j 2 pt j n, onde pt j 1 é o ponto inicial e o pt j n é o final Direcional O direcional é uma configuração do módulo que quando habilitada, o veículo passa a reportar uma maior quantidade de posições quando o mesmo efetua curvas com mais de vinte e cinco graus. Essa configuração existe para que se possa possa se delinear curvas com maior precisão, pois sem ela o veículo envia uma posição a cada 1 minuto e 45 segundos. A figura 2 ilustra as posições enviadas com o direcional habilitado e com a configuração desligada. ( a ) ( b ) Figura 2 Direcional habilitado (a) e Direcional desligado (b)

33 3.1. Definições Constante de mapa A constante de mapa C, também chamada de grau geodésico, é um valor aproximado resultante da divisão da circunferência da terra, que é de aproximadamente quarenta mil quilômetros, por trezentos e sessenta graus que resulta em um valor aproximado de 111,111 quilômetros. O cálculo feito está apresentado em 3.1. C= = 111, (3.1) Região É um quadrado definido por dois pontos, onde cada lado tem tamanho 𝑥. Na figura 3 é mostrado algumas regiões plotadas no mapa, as regiões em verde demonstram que a região tem entre 3 à 10 pontos, as laranjas contêm de 11 à 20 pontos, as vermelhas de 21 à 30 pontos e as pretas têm no mínimo 31 pontos ou mais. Figura 3 Ilustração das regiões

34 32 Capítulo 3. DESENVOLVIMENTO 3.2 PRÉ-PROCESSAMENTO Para facilitar a compreensão do problema foi desenvolvido um programa de visualização dos dados geográficos, inicialmente o software de visualização dos dados espaçotemporais começou a ser desenvolvido utilizando o programa R [18], programa utilizado para computação estatística e construção de gráficos, mas com a grande quantidade de dados, em torno de milhões de posições geográficas, o desempenho do mesmo não foi satisfatório e também o R não tem mapas nativos com informações detalhadas como malhas rodoviárias e cidades. A figura 4 ilustra o resultado do processamento dos dados geográficos pelo programa desenvolvido utilizando o R y Raw data x Figura 4 Saída do programa de visualização utilizando R. Uma alternativa escolhida foi desenvolver o programa utilizando as APIs do Google [2], visto que as APIs proporcionam mais opções personalizadas para visualização dos

35 3.2. Pré-processamento 33 dados, permitindo plotar pontos, polígonos e polilinhas no mapa. A figura 5 mostra a saída do programa escrito utilizando o Google Maps. Figura 5 A visualização do programa desenvolvido com Google Maps. Mas como o Google Maps tem restrições de utilização do mesmo na criação de trabalhos derivados do conteúdo ou de qualquer parte da API, optou-se por desenvolver utilizando tecnologias open source 1 como Open Street Maps [19], Play Framework [20] e a biblioteca de javascript Leaflet [21]. A figura 6 mostra a visualização dos pontos iniciais dos itinerários cadastrados no sistema em verde e os finais em vermelho. Existe a necessidade de se pré-processar os dados, pois na base de dados existem diversos ruídos que podem ser posições inseridas para teste da aplicação, posições duplicadas, posições com características especiais que só existem depois do cadastramento manual dos itinerários, posições incorretas devida a falha na configuração do módulo que envia as posições ou até mesmo por falha de hardware. A extração das trajetórias feitas pelos veículos dos pontos enviados pelos mesmos foi efetuada através do algoritmo 1. 1 O termo open source, ou código aberto em português, foi criado pela OSI (Open Source Initiative) e refere-se a software também conhecido por software livre.

36 34 Capítulo 3. DESENVOLVIMENTO Figura 6 Visualização dos pontos iniciais e finais dos itinerários cadastrados. (a) (b) Figura 7 Trajetória com ruídos (a) e Itinerário cadastrado (b)

37 3.2. Pré-processamento 35 Algoritmo 1: Construção das trajetórias Entrada: c[ ] vetor com as posições dos veículos Saída : v[ ] vetor de trajetórias p próxima posição de c[ ] enquanto existir posições em c[ ] faça se p é uma posição cuja ignição está desligada então t nova trajetória; t.vetordep osicoes[ ] p; p próxima posição de c[ ] enquanto p for do mesmo veículo de t e a ignição estiver ligada faça t.vetordep osicoes[ ] p; p próxima posição de c[ ] fim enqto v[ ] t fim se senão p próxima posição do conjunto fim se fim enqto

38 36 Capítulo 3. DESENVOLVIMENTO 3.3 EXPERIMENTOS Nesta seção será mostrado alguns experimentos realizados na busca por uma solução para o problema Avaliação de métodos de classificação existentes no Weka Objetivo deste experimento é classificar os pontos enviados pelos veículos como pontos de interesse, neste caso pontos iniciais ou finais. Este primeiro experimento foi realizado da seguinte forma, primeiramente houve a necessidade de se classificar o conjunto de dados A, com base nos pontos iniciais e finais já cadastrados no sistema. A classificação consistiu em comparar cada posição do conjunto A com cada ponto de interesse cadastrado no sistema e verificar se estavam a 50 metros de distância se determinado ponto estiver a menos de 50 metros ele é classificado como um ponto de interesse, caso contrário o mesmo não é um ponto de interesse. O segundo passo foi utilizar o conjunto de dados A como entrada para os algoritmos de classificação contidos no Weka gerando assim um modelo de classificação baseado nos dados classificados do conjunto de dados A e o terceiro passo foi utilizar um outro conjunto de dados B para testar o modelo de classificação analisando a acurácia do mesmo. Os conjuntos de dados são da mesma empresa mas de meses distintos e cada conjunto de dados possui posições. Os atributos utilizados para gerar o modelo de classificação foram data, direção, velocidade, ignição, tipo e o atributo objetivo é se determinada posição é ou não um ponto inicial ou final. Na figura 8 está demonstrado os resultados depois que o conjunto de dados B foi classificado pelo modelo. O círculo preto representa um determinado ponto de interesse cadastrado no sistema com raio de 50 metros. Os pontos verdes representam os pontos classificados de maneira correta pelo modelo. Os círculos azuis são os pontos que não são de interesse e o vermelho é uma posição que foi classificada erroneamente como sendo de interesse pelo modelo de classificação. A tabela 1 mostra os resultados obtidos utilizando diversos algoritmos de classificação já implementados no programa Weka e a tabela 2 traz o resultado em porcentagem Análise dos resultados utilizando bases de dados distintas O segundo experimento utiliza duas bases de dados de empresas distintas, cada uma com posições e de meses distintos. A tabela 3 mostra os resultados obtidos em número de pontos e a tabela 4 traz o resultado em porcentagem.

39 3.3. Experimentos 37 Figura 8 Ilustração dos pontos classificados Nome do método Corretos Incorretos Positivos Negativos Falsos negativos Falsos positivos Logistic Attribute Selected Classifier Bagging Classification Via Regression Filtered Classifier Logit Boost Multi Class Classifier Random Committee Random Sub Space Decision Table JRip OneR PART J LMT Random Forest Random Tree REP Tree Tabela 1: Experimento com 2 bases de dados da mesma empresa em número de pontos

40 38 Capítulo 3. DESENVOLVIMENTO Nome do método Corretos Incorretos Positivos Negativos Falsos negativos Falsos positivos Logistic % % % % % % AttributeSelectedClassifier % % % % % % Bagging % % % % % % ClassificationViaRegression % % % % % % FilteredClassifier % % % % % % LogitBoost % % % % % % MultiClassClassifier % % % % % % RandomCommittee 69.76% % % % % % RandomSubSpace % % % % % % DecisionTable % % % % % % JRip 73.86% % % % % % OneR % % % % % % PART % % % % % % J % % % % % % LMT % 25.99% % % % % RandomForest % 29.14% % % % % RandomTree % % % % % % REPTree % % % % % % Tabela 2: Experimento com 2 bases de dados da mesma empresa em porcentagens Nome do método Corretos Incorretos Positivos Negativos Falsos negativos Falsos positivos Logistic Attribute Selected Classifier Bagging Classification Via Regression Filtered Classifier Logit Boost Multi Class Classifier Random Committee Random Sub Space Decision Table JRip OneR PART J LMT Random Forest Random Tree REP Tree Tabela 3: Experimento utilizando conjuntos de empresas distintas em número de pontos

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