Estudo dos próximos locais a visitar na Rede Foursquare

Abstract

A comunicação nas redes sociais surgiu da necessidade que o ser humano tem em partilhar assuntos, ideias, preferências comuns criando assim laços assentes em afinidades. A constante presença dos utilizadores nas redes sociais expressando as suas opiniões sobre produtos, marcas, pessoas, gostos, ou costumes tem vindo a desencadear um grande interesse por parte de empresas e pessoas em analisar essas informações. Numa sociedade que diariamente é capaz de produzir dados em massa, é cada vez mais necessária a criação de ferramentas para a sua análise e interpretação de forma a disponibilizar todo um conjunto de informações úteis para a tomada de decisões. Neste contexto, este trabalho descreve o processo de aplicação de técnicas de Data Mining em dados extraídos da rede social Foursquare de forma a obter informações relevantes que auxiliem na identificação de padrões de comportamentos. Através da descoberta de padrões sequenciais, este estudo irá permitir a visualização dos dados organizados numa poli-árvore com o objetivo de estudar os próximos locais a visitar na rede Foursquare.

Communication in social networks has arisen from the need that human beings have to share subjects, ideas or common preferences and in this way to create bonds. The constant presence of the users of social networks expressing their opinions about products, brands, people, tastes or habits has developed a great interest by companies and researchers to analyze this information. In a society that is capable of producing mass information on a daily basis it is necessary to create tools for the analysis and interpretation of such data that will provide information useful to decision-making process. In this context, this work describes the process of applying data and graph mining techniques to data extracted from the social network Foursquare, in order to obtain relevant information for identifying behavior patterns. Through the discovery of sequential patterns, this study will allow us to visualize the data arranged in a poly-tree with the purpose of forecasting the next locations to be visited on the Foursquare network.