• Login
    View Item 
    •   DSpace Home
    • BIBLIOTECA DIGITAL: Trabalhos de Especialização
    • Ciências Exatas e da Terra
    • Data Science & Big Data
    • View Item
    •   DSpace Home
    • BIBLIOTECA DIGITAL: Trabalhos de Especialização
    • Ciências Exatas e da Terra
    • Data Science & Big Data
    • View Item
    JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

    kNN para seleção de Operadora Móvel Celular

    Thumbnail
    View/Open
    R - E - ARCSON DE MELO ASSUNCAO.pdf (1.054Mb)
    Date
    2020
    Author
    Assunção, Arcson de Melo
    Metadata
    Show full item record
    Subject
    Internet das coisas
    Sistemas de telefonia celular
    Interconexão de redes (Telecomunicações)
    xmlui.dri2xhtml.METS-1.0.item-type
    Monografia Especialização Digital
    Abstract
    Resumo : Atualmente existem bilhões de dispositivos que para funcionarem dependem das redes das operadoras de telefonia móvel, tais como telefones celulares, rastreadores, sistemas de monitoramento eletrônico, redes elétricas inteligentes, fazendas inteligentes, meios de pagamento e muitos outros. Esse artigo tem o objetivo de apresentar uma nova metodologia para auxiliar na escolha da melhor operadora, afim de que os sistemas que dependem desse tipo de comunicação, mitiguem problemas, e se mantenham o máximo de tempo possível conectados e em funcionamento. Foram propostos dois modelos e realizada uma comparação entre eles. Ambos utilizam um classificador kNN, um considerando somente as medidas georreferenciadas e a identificação da operadora e outro acrescentando um fator de penalidade considerando a intensidade do sinal. Após a realização de 50 mil experimentos, 25 mil com cada modelo, obtivemos o resultado de 89,0% para o modelo penalizado, e 89,4% para o modelo sem a penalização. O que nos leva a conclusão de que o nível de sinal não é um fator preponderante na escolha da melhor operadora.
     
    Abstract : Today there are billions of devices that work depending on the networks of mobile operators, such as cell phones, trackers, electronic monitoring systems, smart grids, smart farms, payment systems and many others. This article aims to present a new methodology to assist in choosing the best operator, in order that systems that depend on this type of communication, mitigate problems, and stay connected as long as possible and in operation. Two models were proposed and a comparison was made between them. Both use a kNN classifier, one considering only the georeferenced measures and operator identification and the other adding a penalty factor considering the signal strength. After performing 50 thousand experiments, 25 thousand with each model, we obtained the result of 89.0% for the penalized model, and 89.4% for the model without the penalty. Which leads us to the conclusion that the signal level is not a major factor in choosing the best operator.
     
    URI
    https://hdl.handle.net/1884/71421
    Collections
    • Data Science & Big Data [48]

    DSpace software copyright © 2002-2016  DuraSpace
    Contact Us | Send Feedback
    Theme by 
    Atmire NV
     

     

    Browse

    All of DSpaceCommunities & CollectionsBy Issue DateAuthorsTitlesSubjectsxmlui.ArtifactBrowser.Navigation.browse_typeThis CollectionBy Issue DateAuthorsTitlesSubjectsxmlui.ArtifactBrowser.Navigation.browse_type

    My Account

    LoginRegister

    Statistics

    View Usage Statistics

    DSpace software copyright © 2002-2016  DuraSpace
    Contact Us | Send Feedback
    Theme by 
    Atmire NV