Andrea Vara
Analisi di dati di micromobilità mediante tecniche di data mining = Micromobility data analysis using data mining techniques.
Rel. Silvia Anna Chiusano, Luca Cagliero, Elena Daraio. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ingegneria Informatica (Computer Engineering), 2022
|
Preview |
PDF (Tesi_di_laurea)
- Tesi
Licenza: Creative Commons Attribution Non-commercial No Derivatives. Download (3MB) | Preview |
Abstract
Al giorno d'oggi è una pratica comune noleggiare biciclette e monopattini elettrici, tramite i servizi di bike sharing e e-scooter sharing. Queste tipologie di mezzi sono caratterizzati da una notevole fruibilità e accessibilità da parte di un’ampia varietà di persone. L'utilizzo di questi mezzi sta cambiando le nostre abitudini. Questo cambiamento è dovuto alla facilità di utilizzo di questi mezzi, ma anche alla loro significativa ricaduta nell'ambito della mobilità green, ovvero una mobilità sostenibile in grado di ridurre l'impatto ambientale. L'utilizzo di questi mezzi ricade nella micro-mobilità, ovvero una mobilità relativa a spostamenti brevi in città. I mezzi di trasporto associati ai servizi di bike sharing e e-scooter non sono vincolati ad una stazione per il deposito o per il noleggio.
L’utente può pertanto utilizzare il mezzo per raggiungere una destinazione di interesse, lasciando il mezzo nei pressi della destinazione stessa
Relatori
Anno Accademico
Tipo di pubblicazione
Numero di pagine
Corso di laurea
Classe di laurea
URI
![]() |
Modifica (riservato agli operatori) |
