dc.contributor.advisor | Oliveira, Luiz Eduardo Soares de, 1971- | pt_BR |
dc.contributor.author | Assunção, Arcson de Melo | pt_BR |
dc.contributor.other | Universidade Federal do Paraná. Setor de Ciências Exatas. Curso de Especialização em Data Science & Big Data | pt_BR |
dc.date.accessioned | 2021-07-20T14:22:35Z | |
dc.date.available | 2021-07-20T14:22:35Z | |
dc.date.issued | 2020 | pt_BR |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/1884/71421 | |
dc.description | Orientador : Luiz Eduardo Soares de Oliveira | pt_BR |
dc.description | Monografia (especialização) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Exatas, Curso de Especialização em Data Science & Big Data. | pt_BR |
dc.description | Inclui referências; p. 09-10. | pt_BR |
dc.description.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. | pt_BR |
dc.description.abstract | 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. | pt_BR |
dc.format.extent | 1 arquivo (10 p.) : il., algumas color. | pt_BR |
dc.format.mimetype | application/pdf | pt_BR |
dc.language | Português | pt_BR |
dc.subject | Internet das coisas | pt_BR |
dc.subject | Sistemas de telefonia celular | pt_BR |
dc.subject | Interconexão de redes (Telecomunicações) | pt_BR |
dc.title | kNN para seleção de Operadora Móvel Celular | pt_BR |
dc.type | Monografia Especialização Digital | pt_BR |