Contexto
La mayoría de los fabricantes y distribuidores se enfrentan a un desafío crítico para garantizar la precisión de las ubicaciones GPS de sus clientes. Para abordar este problema, hemos desarrollado un algoritmo capaz de detectar clientes con ubicaciones dudosas mediante el uso de técnicas de clusterización de redes.
¿Qué es la clusterización?
La clusterización implica el proceso de identificar conglomerados o grupos de puntos de manera que los puntos del mismo conglomerado muestren una mayor similitud entre sí que con los de diferentes conglomerados. En nuestro caso específico, al trabajar con datos geoespaciales, utilizamos un modelo de agrupamiento por densidad diseñado para descubrir regiones de alta densidad separadas por regiones de baja densidad en nuestros datos espaciales.
¿Cómo puede la clusterización ayudar a lograr una mejor precisión de los datos de GPS?
Al identificar los clústeres dentro de nuestra red de clientes, podemos identificar las zonas en las que todos los puntos están geoetiquetados con ubicaciones idénticas. Estas zonas son puntos potencialmente sospechosos cuya precisión puede verificarse y, si es necesario, volver a etiquetarse geográficamente mediante visitas de control in situ.
