possui graduação em Engenharia Civil pela Universidade Federal de Mato Grosso do Sul (1985), mestrado em Ciências da Computação e Matemática Computacional pela Universidade de São Paulo (1995) e doutorado em Ciências da Computação pela Universidade do Porto (2001). Atualmente é professor doutor da Universidade de São Paulo. Atua na área de Inteligência Artificial e Aprendizagem de Máquina Proposicional e Relacional, principalmente nos seguintes temas: Mineração de Dados e Mineração de Redes Complexas. (Fonte: Currículo Lattes)
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O Centro de Pesquisa Aplicada em Inteligência Artificial, IARA, é formado por uma equipe multidisciplinar, com especialistas nacionais com competência internacionalmente reconhecidas em inteligência artificial, telecomunicações, internet das coisas e cidades inteligentes. O centro sediado em São Carlos, estado de São Paulo, funcionará em rede com pesquisadores de todas as regiões do Brasi…
No mundo real, o formato textual é a maneira usual de armazenar informações. Assim, técnicas automatizadas que ajudam a agrupar, extrair tópicos e classificar documentos textuais, minimizando a necessidade de intervenção humana, continuam a ser um tópico de pesquisa valioso. Nesse contexto, os grupos brasileiros e canadenses desenvolveram uma série de técnicas relacionadas à mineração de …
Redes sociais online são plataformas web que refletem as estruturas de redes sociais do mundo real, tais como redes de amizades, profissionais, familiares, entre outras. Nos últimos anos, o estudo das redes sociais tem atraído a atenção da comunidade científica pela sua variedade de aplicações, tais como: sistemas de recomendação de amizade, locais e produtos, sistemas de planejamento de …
Fairness in Machine Learning é uma área que tem como objetivo utilizar técnicas focadas em minimizar efeitos discriminatórios nas decisões executadas por Aprendizado de Máquina, preservando ao máximo a precisão da decisão. Nessa área há três possibilidades de intervenção com o propósito de produzir classificadores mais justos, que se distinguem entre si pela etapa que intervêm. São elas: …
Redes complexas é uma área nova de pesquisa em Inteligência Artificial que trata de sistemas reais nos quais diversas partes interagem entre si. Tais sistemas que podem ser sociais, biológicos, tecnológicos, ou relacionados com informações são representados em grafos de topologias não triviais e, em geral, de grande escala. Tais grafos, que denominaremos apenas de redes, são representados…
Redes sociais baseadas em localização (LBSN) são plataformas web que refletem as estruturas de redes sociais do mundo real. Nos últimos anos, o estudo das LBSNs tem atraído a atenção da comunidade científica pelo fato de considerar as informações da interação entre usuários junto com suas informações de localização geográfica em um período de tempo, para o desenvolvimento de aplicações co…
Esse projeto de pesquisa no exterior tem a intenção de aplicar metodologias de avaliação no Modelo Sintático de Tópico (STM -- Syntactic Topic Model). O STM é um modelo Bayesiano não paramétrico de documentos analisados sintaticamente. O STM gera palavras restringindo ao contexto semântico e sintático, combinando a análise semântica obtida pelos modelos de extração de tópicos com as infor…
CV Lattes
ORCID