Una heurística de densidad para detectar ubicaciones de hogares en comunidades universitarias mediante Big Data
DOI:
https://doi.org/10.17533/udea.redin.20240938Palabras clave:
Algoritmos, Análisis de datos, Visualización de datos, Procesamiento de datos, Reconocimiento de patronesResumen
En la era del Big Data, la abundancia de datos ofrece oportunidades sin precedentes para obtener información valiosa sobre el comportamiento y las actividades humanas. Este estudio se centra en el aprovechamiento de los datos recogidos de las aplicaciones móviles utilizadas por los estudiantes de una universidad local para identificar la ubicación de sus hogares y otros puntos de interés compartidos. A través de esta investigación, se pretende mejorar la comprensión de los patrones de movilidad dentro de las comunidades de estudiantes, proporcionando información valiosa para la toma de decisiones en la planificación del transporte y las cuestiones relacionadas con la movilidad en las zonas circundantes. Este artículo presenta una heurística a partir de clustering basado en densidades para detectar las ubicaciones de los hogares a partir de grandes volúmenes de datos, recopilados en tiempo real por una aplicación móvil. Los resultados demuestran una precisión satisfactoria, con potencial de mejora a medida que se adquieren datos adicionales, evidenciando un potencial de posibles aplicaciones y servicios futuros.
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