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		<citationkey>SouzaSilvSilv:2018:UtDaGe</citationkey>
		<title>Utilizando dados georeferenciados para o tratamento do problema indoor-outdoor detection</title>
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		<year>2018</year>
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		<author>Souza, Raissa P. P. M.,</author>
		<author>Silva, Fabricio A.,</author>
		<author>Silva, Thais Regina M. B.,</author>
		<affiliation>Universidade Federal de Viçosa (UFV)</affiliation>
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		<editor>Vinhas, Lúbia (INPE),</editor>
		<editor>Campelo, Claudio (UFCG),</editor>
		<e-mailaddress>lubia@dpi.inpe.br</e-mailaddress>
		<conferencename>Simpósio Brasileiro de Geoinformática, 19 (GEOINFO)</conferencename>
		<conferencelocation>Campina Grande</conferencelocation>
		<date>05-07 dez. 2018</date>
		<publisher>Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)</publisher>
		<publisheraddress>São José dos Campos</publisheraddress>
		<pages>140-145</pages>
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		<abstract>om o crescimento do nu&#769;mero de usua&#769;rios de dispositivos mo&#769;veis, os provedores de servic&#807;os mo&#769;veis esta&#771;o cada vez mais preocupados com a quali- dade, visando atrair novos clientes e reter os atuais. No contexto de telecomuni- cac&#807;o&#771;es, uma informac&#807;a&#771;o relevante para ajudar na percepc&#807;a&#771;o da qualidade dos servic&#807;os e&#769; se o usua&#769;rio esta&#769; em ambiente aberto ou fechado. Este problema, co- nhecido como Indoor-Outdoor Detection, ja&#769; vem sendo abordado na literatura com te&#769;cnicas de aprendizado supervisionado, em que sa&#771;o necessa&#769;rios dados com ro&#769;tulos sobre o tipo de ambiente para se treinar um modelo. Neste artigo, e&#769; proposta uma solução na&#771;o-supervisionada que utiliza dados georeferenciados e o ni&#769;vel de sinal para inferir o tipo de ambiente de um usua&#769;rio mo&#769;vel. Os resul- tados preliminares mostram que a soluc&#807;a&#771;o e&#769; promissora em termos de precisa&#771;o, ale&#769;m de ser simples e de fa&#769;cil implementac&#807;a&#771;o.</abstract>
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		<language>pt</language>
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