A popularização do GPS tem gerado uma massiva quantidade de dados que são organizados em trajetórias geográficas. Trajetórias geográficas são sequências ordenadas de coordenadas geográficas que representam um caminho de um objeto móvel. Para melhorar a compreensão destas trajetórias, são detectados locais de maior importância que são chamados de pontos de permanência, que indicam que um usuário permaneceu neste local por um tempo significativo. Pontos de permanência são comumente transformados em vértices de redes geolocalizadas para facilitar a mineração de trajetórias, a transformação é feita agrupando pontos geograficamente próximos. Porém, é pouco discutido na literatura a qualidade destas redes. Portanto, este projeto aborda esta lacuna e apresenta duas novas abordagens para construção de redes sociais geolocalizadas a partir de pontos de permanência. A abordagem proposta utiliza a fase de contração do paradigma multinível para realizar a transformação de pontos de permanência em vértices de redes. A fase de contração contrai uma rede original iterativamente até ser obtida uma rede solução, a contração leva em conta a estrutura topológica da rede. Os resultados mostram que as novas abordagens conseguem representar com maior precisão, por meio de redes geolocalizadas, o mundo real.

The popularization of GPS has generated a massive amount of geographic data organized in raw trajectories. Raw trajectories are ordered sequences of geographic coordinates that represent a path of a moving object. To improve the understanding of raw trajectories, important places, referred to as stay points, are detected. They indicate that a user has remained in this correspondent place for a significant time. Stay points are commonly turned into vertices of location-based networks to facilitate trajectory mining, the turning into vertices is done by grouping geographically close points. Nonetheless, to the best of our knowledge, there is a lack of studies addressing the quality of these networks. This piece of research addresses this gap and presents two new approaches to using stay points for building location-based social networks. The proposed approach uses the contraction phase of the multilevel partitioning to turned stay points into vertices. The contraction phase contracts an original network iteratively until a solution network is obtained, the contraction is done considering the topological structure of the network. The results show that the new approaches are able to represent more accurately, through location-based networks, the real world.