@MASTERSTHESIS{ 2019:1892399887,
 	title = {Encontrando os locais de interesse com maior concentração de objetos relevantes para um conjunto de palavras-chave},
 	year = {2019},
 	url = "http://tede2.uefs.br:8080/handle/tede/826",
 	abstract = "Dados espaciais estão cada vez mais presentes em nosso dia a dia. Usamos diversas
 aplicações que utilizam esses dados, como o Google Maps e Uber. Há um grande
 número de perguntas interessantes que podem ser realizadas com base nestes dados.
 Por exemplo, um turista talvez esteja interessado em hotéis que têm muitos
 restaurantes na sua vizinhança. Este projeto propõe um novo tipo de consulta denominada Consulta Espaço-Textual Preferencial por Popularidade (CETPP), cuja
 principal contribuição, pode selecionar os objetos espaciais com maior escore levando em conta o número de objetos espaço-textuais relevantes, para um determinado conjunto de palavras-chave de consulta, em sua vizinhança. Apresentamos algoritmos para processar essa consulta de forma e ciente e avaliar os algoritmos propostos em conjuntos de dados reais. Nossos experimentos mostram que tem melhor desempenho utilizar índices espaciais (e.g. R-Tree) para distâncias menores de 5 km em rela c~ao a índices textuais (e.g. Inverted File). Em nossos experimentos, o índice híbrido processou com melhor desempenho a consulta CETPP. A consulta CETPP tem como diferencial levar em considera c~ao a quantidade de objetos de referência na vizinhança espacial, al em de selecionar os objetos de referência à partir da descrição textual.",
 	publisher = {Universidade Estadual de Feira de Santana},
 	scholl = {Mestrado em Computação Aplicada},
 	note = {DEPARTAMENTO DE CIÊNCIAS EXATAS}
}