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Rosane Minghim

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Universidade de São Paulo (USP). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC)  (Instituição-sede da última proposta de pesquisa)
País de origem: Brasil

Possui graduação em Bacharelado em Ciências da Computação pela Universidade de São Paulo (1985), mestrado em Engenharia Elétrica pela Universidade Estadual de Campinas (1990) e doutorado em Computer Studies - University of East Anglia (1995). Desenvolveu pesquisa junto à University of Massachussets Lowell (USA) 2001/2002 e junto à Dalhousie University, Halifax - Canadá, 2015. Possui livre-docência na área de Visualização Computacional. É professora associada da Universidade de São Paulo, de onde é docente desde 1986. Tem experiência nas áreas de Visualização, Analítica Visual e Ciência de Dados, atuando principalmente nos seguintes temas: visualização de dados, mineração visual de dados, mineração visual de textos e imagens, análise visual de redes sociais e aplicações de visualização (biologia, meio ambiente, documentos, redes sociais, séries temporais, registros médicos, etc..) (Fonte: Currículo Lattes)

Auxílios à pesquisa
Bolsas no país
Bolsas no Exterior
Apoio FAPESP em números * Quantidades atualizadas em 21/09/2019
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Palavras-chave utilizadas pelo pesquisador
Publicações resultantes de Auxílios e Bolsas sob responsabilidade do(a) pesquisador(a) (2)

(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)

Publicações2
Citações36
Cit./Artigo18,0
Dados do Web of Science

PAULOVICH, FERNANDO V.; MINGHIM, ROSANE. HiPP: A Novel Hierarchical Point Placement Strategy and its Application to the Exploration of Document Collections. IEEE TRANSACTIONS ON VISUALIZATION AND COMPUTER GRAPHICS, v. 14, n. 6, p. 1229-1236, . Citações Web of Science: 36. (04/07866-4, 04/09888-5)

DA SILVA, RENATO R. O.; PAIVA, JOSE GUSTAVO S.; TELLES, GUILHERME P.; ZAMPIERI, CARLOS E. A.; ROLLI, FABIO P.; MINGHIM, ROSANE. The Visual SuperTree: similarity-based multi-scale visualization. VISUAL COMPUTER, v. 35, n. 6-8, SI, p. 1067-1080, . Citações Web of Science: 0. (11/18838-5)

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