O que significa "Desafios nos Métodos Atuais"?

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Muitos métodos atuais pra entender os interesses dos usuários e gerenciar o tráfego dependem de dados que podem ser incompletos ou incertos. Quando se trata de captar os interesses dos usuários nas redes sociais, as abordagens tradicionais geralmente dependem de pesquisas ou avaliações. Isso pode limitar a eficácia, já que nem todo mundo tira um tempo pra responder, criando uma lacuna na compreensão do que eles realmente gostam.

No contexto da gestão de tráfego, veículos conectados podem compartilhar dados importantes, mas essas informações nem sempre são completas. Por exemplo, se a quantidade de veículos conectados na rua não for conhecida, fica difícil ter uma visão precisa das condições de tráfego. Essa incerteza pode afetar o funcionamento dos sistemas de tráfego, principalmente na hora de estimar quanto tempo os veículos vão esperar nas rampas.

Além disso, os modelos existentes tanto pra interesses dos usuários quanto pra estimativa de tráfego geralmente enfrentam dificuldades com diferentes volumes de dados e ruídos nas informações coletadas. Esses desafios mostram a necessidade de maneiras melhores de coletar e analisar dados sem depender de fontes incompletas ou variáveis.