6 resultados para geo localisation

em AMS Tesi di Laurea - Alm@DL - Università di Bologna


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La geolocalizzazione e i LBS (Location-based services), servizi associati a questi tecnologia stanno trasformando radicalmente il modo in cui i consumatori interagiscono con brand, prodotti e aziende, sia online che nel mondo reale. L 'esplosione nell'utilizzo degli smartphone ha causato un notevole aumento dell'interesse degli utenti per i servizi geolocalizzati, che aprono nuove frontiere sia ai consumatori che ai marketers. Questa tesi di laurea analizza in particolare il fenomeno Foursquare nel mondo e in Italia definendo il modello di business associato a questa tecnologia, servendosi di numerose case history e testimonianze.

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La Cognitive Radio è un dispositivo in grado di reagire ai cambiamenti dell’ambiente radio in cui opera, modificando autonomamente e dinamicamente i propri parametri funzionali tra cui la frequenza, la potenza di trasmissione e la modulazione. Il principio di base di questi dispositivi è l’accesso dinamico alle risorse radio potenzialmente non utilizzate, con cui utenti non in possesso di licenze possono sfruttare le frequenze che in un determinato spazio temporale non vengono usate, preoccupandosi di non interferire con gli utenti che hanno privilegi su quella parte di spettro. Devono quindi essere individuati i cosiddetti “spectrum holes” o “white spaces”, parti di spettro assegnate ma non utilizzate, dai quali prendono il nome i dispositivi.Uno dei modi per individuare gli “Spectrum holes” per una Cognitive Radio consiste nel cercare di captare il segnale destinato agli utenti primari; questa tecnica è nota con il nome di Spectrum Sensing e consente di ottenere essenzialmente una misura all’interno del canale considerato al fine di determinare la presenza o meno di un servizio protetto. La tecnica di sensing impiegata da un WSD che opera autonomamente non è però molto efficiente in quanto non garantisce una buona protezione ai ricevitori DTT che usano lo stesso canale sul quale il WSD intende trasmettere.A livello europeo la soluzione che è stata ritenuta più affidabile per evitare le interferenze sui ricevitori DTT è rappresentata dall’uso di un geo-location database che opera in collaborazione con il dispositivo cognitivo.Lo scopo di questa tesi è quello di presentare un algoritmo che permette di combinare i due approcci di geo-location database e Sensing per definire i livelli di potenza trasmissibile da un WSD.

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I Social Network sono una fonte di informazioni di natura spontanea, non guidata, provviste di posizione spaziale e prodotte in tempo reale. Il Social Sensing si basa sull'idea che gruppi di persone possano fornire informazioni, su eventi che accadono nelle loro vicinanze, simili a quelle ottenibili da sensori. La letteratura in merito all’utilizzo dei Social Media per il rilevamento di eventi catastrofici mostra una struttura comune: acquisizione, filtraggio e classificazione dei dati. La piattaforma usata, nella maggior parte dei lavori e da noi, è Twitter. Proponiamo un sistema di rilevamento di eventi per l’Emilia Romagna, tramite l’analisi di tweet geolocalizzati. Per l’acquisizione dei dati abbiamo utilizzato le Twitter API. Abbiamo effettuato due passaggi per il filtraggio dei tweet. Primo, selezione degli account di provenienza dei tweet, se non sono personali è improbabile che siano usati per dare informazioni e non vanno tenuti in considerazione. Secondo, il contenuto dei tweet, vengono scartati se presentano termini scurrili, parole come “buon giorno” e un numero di tag, riferiti ad altri utenti, superiore a quattro. La rilevazione di un valore anomalo rispetto all'insieme delle osservazioni che stiamo considerando (outlier), è il primo indice di un evento eccezionale. Per l’analisi siamo ricorsi all’outlier detection come indice di rilevamento di un evento. Fatta questa prima analisi si controlla che ci sia un effettivo picco di tweet in una zona della regione. Durante il periodo di attività non sono accaduti eventi straordinari, abbiamo quindi simulato un avvenimento per testare l'efficacia del nostro sistema. La maggior difficoltà è che i dati geolocalizzati sono in numero molto esiguo, è quindi difficile l'identificazione dei picchi. Per migliorare il sistema si propone: il passaggio a streaming dei tweet e un aumento della velocità di filtraggio; la automatizzazione dei filtri; l'implementazione di un modulo finale che operi a livello del testo.

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Il progetto ArtMap! mette a disposizione un applicativo user, destinato agli utenti, che tramite una struttura a social network, propone una mappatura globale di street art. Viene messo a disposizione un archivio di informazioni, aggiornate direttamente dagli utenti, relative a opere ed artisti e la possibilità di creare itinerari personali. Inoltre, è stato sviluppato un applicativo di supporto per la convalidazione delle informazioni inserite dagli utenti, destinato ai gestori del database di informazioni.