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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
Professor Associado (RDIDP) no Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação da Universidade de São Paulo (ICMC-USP), vinculado ao Departamento de Ciências de Computação (SCC-ICMC-USP). É engenheiro da computação pela USP e doutor em Física Aplicada Computacional pela mesma instituição (doutorado direto com financiamento da FAPESP). Realizou dois pós-doutorados com apoio da FAPESP: um no Instituto de Física de São Carlos (IFSC-USP) e outro na Indiana University (EUA). Obteve o título de livre-docente pelo SCC-ICMC-USP em 2019. Segundo estudo publicado na revista PLoS Biology de pesquisadores da Universidade de Standford e da Elsevier, figura, nos últimos anos, entre os pesquisadores mais influentes do mundo na área de Inteligência Artificial, com base em dados de citações. Em 2020, foi incluído entre os 35 docentes mais influentes em pesquisa da Universidade de São Paulo, considerando todas as áreas do conhecimento e campi. De acordo com o Research.com, está entre os 36 pesquisadores em computação com maior h-index no Brasil. Em 2022, foi agraciado com o prêmio Excelência para Novas Lideranças em Pesquisa na USP, concedido a apenas um docente por grande área do conhecimento (Ciências Exatas), em reconhecimento às suas contribuições científicas em aplicações de IA e sistemas complexos. Atua como editor acadêmico de diversos periódicos internacionais, incluindo Expert Systems with Applications (Associate Editor), Complex Intelligent Systems (Associate Editor) e PLoS Complex Systems (Section Editor), entre outros. Já avaliou artigos para mais de 100 periódicos internacionais de impacto nas áreas de Computação, Física Computacional e campos interdisciplinares. Sua tese de doutorado foi laureada com o Prêmio Tese Destaque USP, como a melhor tese defendida na área de Ciências Exatas na USP. Orientou diversos alunos de mestrado e doutorado, e, entre 2015 e 2016, recebeu o Google Research Award in Latin America. É bolsista de produtividade em pesquisa do CNPq na área de Ciência da Computação desde 2019 e participou da orientação da tese vencedora do Prêmio Capes de Tese, reconhecida como a melhor do Brasil em Computação. Sua produção científica inclui mais de 80 artigos publicados em periódicos internacionais de impacto, totalizando mais de 4.000 citações no Google Scholar e um índice h de 39 (dados de julho de 2025). Suas principais linhas de pesquisa envolvem a aplicação de redes complexas ao Processamento de Linguagem Natural, Cienciometria e Aprendizado de Máquina. (Fonte: Currículo Lattes)
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Estudos recentes têm explorado a adição de arestas virtuais a redes de coocorrência de palavras usando word embeddings para aprimorar representações em grafos, especialmente em textos curtos. Embora essas redes enriquecidas tenham demonstrado algum sucesso, o impacto da incorporação de arestas semânticas em redes tradicionais de coocorrência ainda é incerto. Neste estudo, investigamos dua…
O Senado e a Câmara dos Deputados constituem o Congresso Brasileiro e são responsáveis pela gestão legislativa do país. As redes complexas têm se mostrado uma ferramenta adequada para analisar esse tipo de sistema. Diversas pesquisas exploraram a dinâmica partidária na Câmara dos Deputados; no entanto, pouca atenção foi dada ao Senado. Trabalhos anteriores destacaram a necessidade de uma …
A modelagem por redes complexas tem sido utilizadas em uma miríade de sistemas complexos. Embora este modelo já tenha sido usado na classificação de textos, a maior parte dos estudos se baseou no modelo de co-ocorrência de palavras para estudar as propriedades estruturais e estilísticas de documentos. Nesse projeto, propomos estender a modelagem tradicional de redes representando textos u…
Neste estudo presentamos uma metodologia baseada em redes complexas para analisar como entidades políticas evoluem ao longo do tempo. Construímos redes a partir de dados de votações da Câmara dos Deputados do Brasil. Os deputados são os vértices da rede e as arestas são representadas pela similaridade dos votos entre os deputados. A Câmara dos Deputados brasileira é caracterizada por um …
O reconhecimento de autoria é um problema de interesse prático.Diversos métodos têm sido projetados para inferir a autoria de documentos em disputa.Embora métodos estatísticos baseados principalmente em contagem de palavras sejam simplese efetivos, a decisão por tais métodos pode ser facilmente manipulada.Recentemente, textos têm sido modelados como redes complexas e usados para identific…
Redes Sociais tem desempenhado um papel revolucionário nas formas de comunicação da sociedade atual, permitindo uma maior facilidade na comunicação entre diferentes grupos, melhor acesso a informação e dando voz a segmentos antes marginalizados do debate político. Porém, torna-se evidente a crescente presença de atividades maliciosas, que prejudicam o funcionamento saudável destas redes. …
A representação textual é um dos métodos mais importantes do processamento de linguagem natural e vem sendo aplicada cada vez mais em diversas áreas. Uma aplicação, por exemplo, baseia-se no uso de embeddings para classificar a intenção emocional de um texto. Além disso, é possível utilizar a representação textual para prever o sucesso de um trabalho, como um artigo científico, uma novela…
As previsões se sobressaem na atualidade como uma das ferramentas mais importantes no que tange ao bem-estar e ao sucesso humano. Através delas é possível tomar providências antes que determinado evento ocorra, evitando, assim, consequências indesejadas. Por exemplo, é possível realizar predições de episódios como o indício de uma epidemia ainda em estágio inicial e a propagação de fake …
Compreender o desenvolvimento científico ajuda a direcionar esforços para áreas de pesquisa com potencial estratégico social e econômico. Considerando essa relevância, a Cienciometria surgiu com enfoque na utilização de métodos quantitativos, em dados acadêmicos, para explorar dinâmicas envolvendo publicações, citações, revistas, pesquisadores, colaborações, áreas de pesquisa e instituiçõ…
Redes sociais são importantes para pesquisadores obterem visibilidade e alcançarem novos públicos. Considerando esse contexto, esse projeto de pesquisa tem por objetivo explorar as dinâmicas envolvendo acadêmicos no Twitter. Mais especificamente, queremos caracterizar discussões acadêmicas no Twitter, a audiência e os oradores. Por exemplo, estamos interessados em qual tipo de tópico está…
À medida que a quantidade de dados disponíveis online aumenta a cada dia, a necessidade de acessá-los e processá-los torna-se bastante significativa. Como grandes quantidades de dados não podem ser - ou são dificilmente - analisadas por humanos, as tarefas de PLN se destacam como uma forma de programar computadores para processar e analisar automaticamente grandes quantidades de dados de …
Redes de citação e de informação têm sido extensivamente estudadas nos últimos anos. Embora muitos resultados tenham sido obtidos a partir de atributos topológicos (p.e. distribuições de grau e ciclos), nenhum estudo em larga escala foi conduzido sobre os efeitos da adição de metadados para aperfeiçoar a caracterização destes sistemas. Neste contexto, este projeto pretende investigar como…
Publicado em 03 de fevereiro de 2014 - Pesquisa FAPESP. Físicos brasileiros utilizaram uma técnica de análise de textos desenvolvida por eles para estudar o manuscrito Voynich, um livro misterioso supostamente escrito no início do século XV composto em um alfabeto desconhecido. A esperança é que a descoberta ajude a decifrar o texto, considerado um dos mais enigmáticos que se conhece. Por meio de ferramentas estatísticas avançadas, o físico Diego Amâncio, da Universidade de São Paulo em São Carlos, se esforça para descobrir se o manuscrito é um texto coerente ou apenas um amontoado aleatório de símbolos sem sentido, como afirmam alguns estudiosos. "Analiso o texto sem saber quais são as palavras, porque estou interessado na organização do texto", afirma.