CV Lattes
GoogleMyCitations
ResearcherID
ORCID
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), pelo Departamento de Ciências de Computação (SCC-ICMC-USP). Engenheiro da computação graduado pela Universidade de São Paulo (USP), é doutor em Física Aplicada Computacional pela USP (doutorado direto FAPESP). Possui dois pós-doutorados, ambos com auxílio FAPESP: um na Universidade de São Paulo (IFSC-USP) e outro na Indiana University (Estados Unidos, Bloomington-IN). Livre-docente pelo Departamento de Ciências da Computação (SCC-ICMC-USP). De acordo com um estudo cienciométrico publicado em 2020 na PLos Biology, foi considerado entre oa 2% pesquisadores mais influentes na área de Inteligência Artificial (dados baseados em citações). Neste mesmo estudo, foi considerado entre os 35 docentes mais influentes em pesquisa na Universidade de São Paulo, considerando todas as áreas e campi da USP. É editor academico de quatro períodicos internacionais: PLoS ONE, Complexity (Hindawi), PeerJ Computer Science e Frontiers in Physics (Associate Editor). Atua como revisor em periódicos internacionais de impacto, tendo completado revisões em mais de 70 periódicos internacionais de impacto nas áreas de Computação, Física Computacional e Interdisciplinares. Sua pesquisa realizada no doutorado rendeu o Prêmio Tese Destaque USP 2014, como melhor tese de doutorado defendida em todos os campi da USP entre 2012 e 2013 na área de Ciências Exatas. Orientou alunos de doutorado e mestrado, e recebeu em 2015-2016 umas das bolsas de pesquisa fornecida pelo Google (Google Research Awards in Latin America). É bolsista de produtividade em pesquisa pelo CNPq na área de Ciências da Computação. Sua pesquisa rendeu mais de 1000 citações no Web of Science (Clarivate Analytics). Nesta mesma base, apresenta um h-index = 25 (Web of Science, Clarivate Analytics, Jan/2021). Seu trabalho de pesquisa concentra-se no estudo de redes complexas aplicadas ao Processamento de Línguas Naturais e Cienciometria, além de Machine Learning. (Fonte: Currículo Lattes)
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 complexas têm sido utilizadas para modelar uma grande quantidade de sistemas complexos. Embora a teoria de redes já tenham sido empregadas na análise de textos, a maior parte desta teoria foi aplicada para estudar as propriedades estruturais/estilísticas de documentos. Nesse projeto, propomos estender modelagens tradicionais de redes representando textos de forma a capturar seus asp…
A modelagem de grafos e redes complexas vem sendo aplicada com sucesso em diferentes domínios, sendo objeto de estudo de distintas áreas que incluem, por exemplo, a matemática e a computação. A descoberta de que métodos derivados do estudo de redes complexas podem ser utilizados para analisar textos em seus distintos níveis de complexidade proporcionou grandes avanços em tarefas de proces…
Neste projeto, pretende-se gerar um sistema genérico que represente e descreva vários aspectos do conhecimento e comportamento, incluindo o pensamento e a aquisição do conhecimento por meio da relação entre conceitos. A partir da modelagem do relacionamento entre conceitos por meio de redes semânticas, planeja-se criar um modelo de atividade na camada cognitiva baseado em caminhadas aleat…
A classificação automática de textos em categorias pré-estabelecidas tem despertado grande interesse nos últimos anos devido à necessidade de organização do número crescente de documentos. A abordagem dominante para classificação é baseada na análise de conteúdo dos textos. Nesta tese, investigamos a aplicabilidade de atributos de estilo em tarefas tradicionais de classificação, usando a …
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…
Conceitos e métodos de redes complexas provaram ser úteis para investigar vários sistemas reais de natureza distinta. A descoberta de que os métodos de redes complexas podem ser utilizados para analisar textos em seus diferentes níveis de complexidade permitiu o estudo de tarefas de processamento de línguas naturais (PLN) de uma nova perspectiva. Exemplos de tarefas estudadas através da a…
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.
(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)
| Publicações | 44 |
| Citações | 483 |
| Cit./Artigo | 11,0 |
| Dados do Web of Science | |
AMANCIO, DIEGO R.; OLIVEIRA, JR., OSVALDO N.; COSTA, LUCIANO DA F.. On the use of topological features and hierarchical characterization for disambiguating names in collaborative networks. EPL, v. 99, n. 4, AUG 2012. Citações Web of Science: 21. (10/00927-9)
AMANCIO, DIEGO R.; ALUISIO, SANDRA M.; OLIVEIRA, JR., OSVALDO N.; COSTA, LUCIANO DA F.. Complex networks analysis of language complexity. EPL, v. 100, n. 5, DEC 2012. Citações Web of Science: 20. (10/00927-9, 11/50761-2)
AMANCIO, DIEGO R.. Probing the Topological Properties of Complex Networks Modeling Short Written Texts. PLoS One, v. 10, n. 2, FEB 26 2015. Citações Web of Science: 22. (14/20830-0)
DE ARRUDA, HENRIQUE F.; COSTA, LUCIANO DA F.; AMANCIO, DIEGO R.. Topic segmentation via community detection in complex networks. Chaos, v. 26, n. 6, JUN 2016. Citações Web of Science: 5. (14/20830-0, 11/50761-2)
AMANCIO, DIEGO RAPHAEL. Comparing the topological properties of real and artificially generated scientific manuscripts. SCIENTOMETRICS, v. 105, n. 3, p. 1763-1779, DEC 2015. Citações Web of Science: 17. (14/20830-0)
AMANCIO, DIEGO R.; OLIVEIRA, JR., OSVALDO N.; COSTA, L. DA F.. Robustness of community structure to node removal. JOURNAL OF STATISTICAL MECHANICS-THEORY AND EXPERIMENT, MAR 2015. Citações Web of Science: 4. (14/20830-0, 13/06717-4, 11/50761-2)
MARINHO, VANESSA QUEIROZ; HIRST, GRAEME; AMANCIO, DIEGO RAPHAEL. Labelled network subgraphs reveal stylistic subtleties in written texts. JOURNAL OF COMPLEX NETWORKS, v. 6, n. 4, p. 620-638, AUG 2018. Citações Web of Science: 0. (15/05676-8, 14/20830-0, 15/23803-7, 16/19069-9)
DE ARRUDA, HENRIQUE F.; SILVA, FILIPI N.; COSTA, LUCIANO DA F.; AMANCIO, DIEGO R.. Knowledge acquisition: A Complex networks approach. INFORMATION SCIENCES, v. 421, p. 154-166, DEC 2017. Citações Web of Science: 13. (15/08003-4, 14/20830-0, 16/19069-9, 11/50761-2)
CORREA, JR., EDILSON A.; SILVA, FILIPI N.; COSTA, LUCIANO DA F.; AMANCIO, DIEGO R.. Patterns of authors contribution in scientific manuscripts. Journal of Informetrics, v. 11, n. 2, p. 498-510, MAY 2017. Citações Web of Science: 8. (15/08003-4, 14/20830-0, 16/19069-9, 11/50761-2)
COMIN, CESAR H.; PERON, THOMAS; SILVA, FILIPI N.; AMANCIO, DIEGO R.; RODRIGUES, FRANCISCO A.; COSTA, LUCIANO DA F.. Complex systems: Features, similarity and connectivity. PHYSICS REPORTS-REVIEW SECTION OF PHYSICS LETTERS, v. 861, p. 1-41, MAY 25 2020. Citações Web of Science: 0. (15/22308-2, 15/08003-4, 16/23827-6, 18/09125-4, 16/19069-9, 14/20830-0, 13/26416-9)
COMIN, CESAR H.; PERON, THOMAS; SILVA, FILIPI N.; AMANCIO, DIEGO R.; RODRIGUES, FRANCISCO A.; COSTA, LUCIANO DA F.. Complex systems: Features, similarity and connectivity. PHYSICS REPORTS-REVIEW SECTION OF PHYSICS LETTERS, v. 861, p. 1-41, MAY 25 2020. Citações Web of Science: 0. (15/22308-2, 15/08003-4, 16/23827-6, 18/09125-4, 16/19069-9, 14/20830-0, 13/26416-9)
MEDEIROS BRITO, ANA CAROLINE; SILVA, FILIPI NASCIMENTO; AMANCIO, DIEGO RAPHAEL. A complex network approach to political analysis: Application to the Brazilian Chamber of Deputies. PLoS One, v. 15, n. 3, MAR 19 2020. Citações Web of Science: 0. (16/19069-9)
CORREA JR, EDILSON A.; MARINHO, VANESSA Q.; AMANCIO, DIEGO R.. Semantic flow in language networks discriminates texts by genre and publication date. PHYSICA A-STATISTICAL MECHANICS AND ITS APPLICATIONS, v. 557, NOV 1 2020. Citações Web of Science: 0. (15/05676-8, 16/19069-9)
AMANCIO, DIEGO R.; OLIVEIRA, JR., OSVALDO N.; COSTA, LUCIANO DA F.. On the use of topological features and hierarchical characterization for disambiguating names in collaborative networks. EPL, v. 99, n. 4, AUG 2012. Citações Web of Science: 21. (10/00927-9)
AMANCIO, DIEGO R.; ALUISIO, SANDRA M.; OLIVEIRA, JR., OSVALDO N.; COSTA, LUCIANO DA F.. Complex networks analysis of language complexity. EPL, v. 100, n. 5, DEC 2012. Citações Web of Science: 20. (11/50761-2, 10/00927-9)
SILVA, THIAGO C.; AMANCIO, DIEGO R.. Word sense disambiguation via high order of learning in complex networks. EPL, v. 98, n. 5, JUN 2012. Citações Web of Science: 21. (10/00927-9, 09/12329-1)
AMANCIO, DIEGO RAPHAEL; OLIVEIRA, JR., OSVALDO N.; COSTA, LUCIANO DA FONTOURA. Identification of literary movements using complex networks to represent texts. NEW JOURNAL OF PHYSICS, v. 14, APR 23 2012. Citações Web of Science: 22. (11/50761-2, 10/00927-9)
AMANCIO, DIEGO R.; OLIVEIRA, JR., OSVALDO N.; COSTA, LUCIANO DA F.. Unveiling the relationship between complex networks metrics and word senses. EPL, v. 98, n. 1, APR 2012. Citações Web of Science: 23. (10/00927-9)
AMANCIO, DIEGO R.; OLIVEIRA, JR., OSVALDO N.; COSTA, L. DA F.. Robustness of community structure to node removal. JOURNAL OF STATISTICAL MECHANICS-THEORY AND EXPERIMENT, MAR 2015. Citações Web of Science: 4. (14/20830-0, 11/50761-2, 13/06717-4)
AMANCIO, DIEGO R.. Probing the Topological Properties of Complex Networks Modeling Short Written Texts. PLoS One, v. 10, n. 2, FEB 26 2015. Citações Web of Science: 22. (14/20830-0)
AMANCIO, DIEGO RAPHAEL. Comparing the topological properties of real and artificially generated scientific manuscripts. SCIENTOMETRICS, v. 105, n. 3, p. 1763-1779, DEC 2015. Citações Web of Science: 17. (14/20830-0)
DE ARRUDA, HENRIQUE F.; COSTA, LUCIANO DA F.; AMANCIO, DIEGO R.. Topic segmentation via community detection in complex networks. Chaos, v. 26, n. 6, JUN 2016. Citações Web of Science: 5. (14/20830-0, 11/50761-2)
AMANCIO, DIEGO RAPHAEL; COMIN, CESAR HENRIQUE; CASANOVA, DALCIMAR; TRAVIESO, GONZALO; BRUNO, ODEMIR MARTINEZ; RODRIGUES, FRANCISCO APARECIDO; COSTA, LUCIANO DA FONTOURA. A Systematic Comparison of Supervised Classifiers. PLoS One, v. 9, n. 4, APR 24 2014. Citações Web of Science: 67. (11/22639-8, 11/50761-2, 14/04930-5, 13/14984-2, 10/19440-2, 10/00927-9, 13/06717-4)
DA SILVA, EDUARDO BORGES; SILVA, THIAGO CHRISTIANO; CONSTANTINO, MICHEL; AMANCIO, DIEGO RAPHAEL; TABAK, BENJAMIN MIRANDA. Overconfidence and the 2D:4D ratio. JOURNAL OF BEHAVIORAL AND EXPERIMENTAL FINANCE, v. 25, MAR 2020. Citações Web of Science: 0. (16/19069-9)
AMANCIO, DIEGO RAPHAEL. A Complex Network Approach to Stylometry. PLoS One, v. 10, n. 8, AUG 27 2015. Citações Web of Science: 33. (14/20830-0)
DE ARRUDA, HENRIQUE F.; COSTA, LUCIANO DA F.; AMANCIO, DIEGO R.. Using complex networks for text classification: Discriminating informative and imaginative documents. EPL, v. 113, n. 2, JAN 2016. Citações Web of Science: 6. (14/20830-0, 11/50761-2, 12/50986-7)
CORREA, JR., EDILSON A.; LOPES, ALNEU A.; AMANCIO, DIEGO R.. Word sense disambiguation: A complex network approach. INFORMATION SCIENCES, v. 442, p. 103-113, MAY 2018. Citações Web of Science: 6. (11/22749-8, 15/14228-9, 14/20830-0, 16/19069-9, 17/13464-6)
LIMA, THALES S.; DE ARRUDA, HENRIQUE F.; SILVA, FILIPI N.; COMIN, CESAR H.; AMANCIO, DIEGO R.; COSTA, LUCIANO DA F.. The dynamics of knowledge acquisition via self-learning in complex networks. Chaos, v. 28, n. 8, AUG 2018. Citações Web of Science: 2. (15/08003-4, 15/22308-2, 15/18942-8, 11/50761-2, 16/19069-9, 17/13464-6, 17/09280-7)
DE ARRUDA, HENRIQUE F.; MARINHO, VANESSA Q.; LIMA, THALES S.; AMANCIO, DIEGO R.; COSTA, LUCIANO DA F.. An image analysis approach to text analytics based on complex networks. PHYSICA A-STATISTICAL MECHANICS AND ITS APPLICATIONS, v. 510, p. 110-120, NOV 15 2018. Citações Web of Science: 2. (15/05676-8, 11/50761-2, 16/19069-9, 15/22308-2)
AKIMUSHKIN, CAMILO; AMANCIO, DIEGO R.; OLIVEIRA, JR., OSVALDO N.. On the role of words in the network structure of texts: Application to authorship attribution. PHYSICA A-STATISTICAL MECHANICS AND ITS APPLICATIONS, v. 495, p. 49-58, APR 1 2018. Citações Web of Science: 1. (14/20830-0, 16/19069-9, 13/14262-7)
TOHALINO, JORGE V.; AMANCIO, DIEGO R.. Extractive multi-document summarization using multilayer networks. PHYSICA A-STATISTICAL MECHANICS AND ITS APPLICATIONS, v. 503, p. 526-539, AUG 1 2018. Citações Web of Science: 3. (17/13464-6, 16/19069-9)
AMANCIO, DIEGO R.; SILVA, FILIPI N.; COSTA, LUCIANO DA F.. Concentric network symmetry grasps authors' styles in word adjacency networks. EPL, v. 110, n. 6, JUN 2015. Citações Web of Science: 8. (14/20830-0, 11/50761-2)
AMANCIO, DIEGO RAPHAEL. Network analysis of named entity co-occurrences in written texts. EPL, v. 114, n. 5, JUN 2016. Citações Web of Science: 2. (14/20830-0)
RODRIGUEZ, MAYRA Z.; COMIN, CESAR H.; CASANOVA, DALCIMAR; BRUNO, ODEMIR M.; AMANCIO, DIEGO R.; COSTA, LUCIANO DA F.; RODRIGUES, FRANCISCO A.. Clustering algorithms: A comparative approach. PLoS One, v. 14, n. 1, JAN 15 2019. Citações Web of Science: 8. (15/22308-2, 14/08026-1, 11/50761-2, 15/18942-8, 14/20830-0, 16/19069-9, 18/09125-4)
AMANCIO, DIEGO R.; OLIVEIRA, JR., OSVALDO N.; COSTA, LUCIANO DA F.. A decaying factor accounts for contained activity in neuronal networks with no need of hierarchical or modular organization. JOURNAL OF STATISTICAL MECHANICS-THEORY AND EXPERIMENT, NOV 2012. Citações Web of Science: 1. (11/50761-2, 10/00927-9)
AMANCIO, DIEGO R.; OLIVEIRA, JR., OSVALDO N.; COSTA, LUCIANO DA F.. Topological-collaborative approach for disambiguating authors' names in collaborative networks. SCIENTOMETRICS, v. 102, n. 1, p. 465-485, JAN 2015. Citações Web of Science: 6. (11/50761-2, 10/00927-9, 13/06717-4)
SILVA, THIAGO CHRISTIANO; AMANCIO, DIEGO RAPHAEL. Network-based stochastic competitive learning approach to disambiguation in collaborative networks. Chaos, v. 23, n. 1, MAR 2013. Citações Web of Science: 2. (10/00927-9, 09/12329-1)
AMANCIO‚ DR; NUNES‚ M.G.V.; OLIVEIRA‚ ON; DA F. COSTA‚ L.. Using complex networks concepts to assess approaches for citations in scientific papers. SCIENTOMETRICS, p. 1-16, 2012. (10/00927-9)
AMANCIO, D. R.; NUNES, M. G. V.; OLIVEIRA, JR., O. N.; COSTA, L. DA F.. Using complex networks concepts to assess approaches for citations in scientific papers. SCIENTOMETRICS, v. 91, n. 3, p. 827-842, JUN 2012. Citações Web of Science: 21. (10/00927-9)
AMANCIO, D. R.; NUNES, M. G. V.; OLIVEIRA, JR., O. N.; PARDO, T. A. S.; ANTIQUEIRA, L.; COSTA, L. DA F.. Using metrics from complex networks to evaluate machine translation. PHYSICA A-STATISTICAL MECHANICS AND ITS APPLICATIONS, v. 390, n. 1, p. 131-142, JAN 1 2011. Citações Web of Science: 26. (10/00927-9)
AMANCIO, D. R.; OLIVEIRA, JR., O. N.; COSTA, L. DA F.. On the concepts of complex networks to quantify the difficulty in finding the way out of labyrinths. PHYSICA A-STATISTICAL MECHANICS AND ITS APPLICATIONS, v. 390, n. 23-24, p. 4673-4683, NOV 1 2011. Citações Web of Science: 6. (05/00587-5, 10/00927-9)
AMANCIO, DIEGO R.; ALTMANN, EDUARDO G.; RYBSKI, DIEGO; OLIVEIRA, JR., OSVALDO N.; COSTA, LUCIANO DA F.. Probing the Statistical Properties of Unknown Texts: Application to the Voynich Manuscript. PLoS One, v. 8, n. 7, JUL 2 2013. Citações Web of Science: 26. (11/50761-2, 10/00927-9)
SILVA, THIAGO C.; AMANCIO, DIEGO R.. Discriminating word senses with tourist walks in complex networks. European Physical Journal B, v. 86, n. 7, JUL 2013. Citações Web of Science: 2. (10/00927-9, 09/12329-1)
AMANCIO, DIEGO R.. Authorship recognition via fluctuation analysis of network topology and word intermittency. JOURNAL OF STATISTICAL MECHANICS-THEORY AND EXPERIMENT, MAR 2015. Citações Web of Science: 27. (14/20830-0)
SILVA, FILIPI N.; AMANCIO, DIEGO R.; BARDOSOVA, MARIA; COSTA, LUCIANO DA F.; OLIVEIRA, JR., OSVALDO N.. Using network science and text analytics to produce surveys in a scientific topic. Journal of Informetrics, v. 10, n. 2, p. 487-502, MAY 2016. Citações Web of Science: 25. (14/20830-0, 11/50761-2, 15/08003-4)
(Referências obtidas automaticamente das Instituições de Ensino e Pesquisa do Estado de São Paulo)
MARINHO, Vanessa Queiroz. Desenvolvimento de novos modelos para reconhecimento de autoria com a utilização de redes complexas. Dissertação (Mestrado) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação. Universidade de São Paulo (USP). São Carlos. (15/05676-8)
AMANCIO, Diego Raphael. Classificação de textos com redes complexas. Tese (Doutorado) - Instituto de Física de São Carlos. Universidade de São Paulo (USP). São Carlos. (10/00927-9)