Recomendação Automática de Consultores Ad-Hoc

Quarta-feira, 30 de setembro de 2015

Identificar os melhores consultores para avaliação de propostas e projetos científicos, ou definir a viabilidade de uma ideia de negócio, é uma tarefa muito complexa e que exige grande atenção. Nesse contexto, o trabalho da aluna Ana Chiozi Zanetta, com orientação do Prof. Ricardo Marcacini, visa construir um sistema de recomendação para automatizar a escolha dos consultores com uso de técnicas de inteligência artificial. Para tal, são construídos websensors (sensores da web) por meio de aprendizado de máquina, que explora a base do CNPq Lattes para identificar os melhores Doutores e Mestres para realizar a tarefa de consultoria. Com uso de websensors, houve um aumento significativo no desempenho desta tarefa, quando comparado com métodos existentes. O trabalho foi apresentado na 23a. Edição do Simpósio Internacional de Iniciação Científica da USP.

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Projeto sobre 'Websensors' é apresentado no Workshop de Inteligência Artificial de Mato Grosso do Sul (2015)

Sexta-feira, 14 de agosto de 2015

Neste evento, o Prof. Ricardo Marcacini apresentou o projeto sobre aprendizado de Websensors e resultados obtidos até o momento. Métodos para aprendizado de websensors permitem utilizar um vasto conhecimento textual disponível na web, como portais de notícias, artigos científicos, fóruns e redes sociais para identificar eventos, suas causas e efeitos. Os algoritmos propostos permitem vasculhar a web em busca desse aprendizado para, então, realizar análises descritivas (explicar algum acontecimento ou fenômeno) ou análises preditivas (gerar alertas sobre possíveis ocorrências de interesse). Também participaram do evento o grupo de professores e alunos do LIA-FACOM, e profissionais da IBM Research - Brasil e da Chaordic.

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Artigo sobre Seleção Interativa de Atributos é publicado no periódico Pattern Recognition Letters

Segunda-feira, 9 de março de 2015

Seleção de atributos permite melhorar a eficácia de vários algoritmos de aprendizado de máquina, principalmente em aplicações envolvendo mineração de dados e textos. No artigo Interactive textual feature selection for consensus clustering é apresentada e avaliada uma estratégia de seleção interativa de atributos, ou seja, que permite que humanos participem fornecendo feedback no processo. O diferencial da proposta é minimizar o número de consultas aos humanos durante a seleção de atributos e, ao mesmo tempo, maximizar a qualidade do aprendizado. O algoritmo foi avaliado em consenso de agrupamentos, uma tarefa que viabiliza a organização automática de objetos em grupos de acordo com a similaridade entre os objetos.

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Artigo sobre Websensors para análise da produtividade de celulose é convidado para capítulo de livro

Sexta-feira, 5 de setembro de 2014

O trabalho "Aprendizado não supervisionado de websensors para extração automática de descritores sobre produção de celulose no Brasil", desenvolvido pelo aluno Diego Pacheco recebeu destaque no 21o. Simpósio Internacional de IC da USP e selecionado para capítulo no livro "INICIAÇÃO CIENTÍFICA E TECNOLÓGICA: O JOVEM PESQUISADOR EM AÇÃO IV" (Editora EESC-USP). O trabalho utiliza websensors para extrair conhecimento de forma inteligente a partir de notícias e boletins sobre a produção de celulose no Brasil. O conheciment obtido representado pelos websensors permitiram identificar padrões que determinam a alta ou baixa da taxa de exportação da celulose, de forma automatizada. Esses resultados são úteis para tomada de decisão nas organizações.

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Ferramenta computacional 'Websensors Analytics' é publicada e apresentada em Workshop do Webmedia

O artigo "Websensors Analytics: Learning to sense the real world using web news events" descreve a ferramenta Websensors Analytics, que permite extrair conhecimento a partir de informação web e utilizá-los para apoio à tomada de decisão em diversas aplicações. A ferramenta foi apresentada pelo Prof. Ricardo Marcacini no Workshop de Ferramentas e Aplicações durante o 23th Brazilian Symposium on Multimedia and the Web, which will be held in October, 17-21, 2017, in the city of Gramado, Rio Grande do Sul, Brazil.

Novo artigo publicado: 'Transductive Event Classification through Heterogeneous Networks'

O artigo foi publicado no 23th Brazilian Symposium on Multimedia and the Web, 2017, Gramado pelos autores B. N. Santos, Rafael Geraldeli Rossi e Ricardo Marcondes Marcacini .

Novo artigo publicado: 'Using bipartite heterogeneous networks to speed up inductive semi-supervised learning and improve automatic text categorization.'

O artigo foi publicado no KNOWLEDGE-BASED SYSTEMS pelos autores RAFAEL GERALDELI ROSSI, ALNEU DE ANDRADE LOPES, SOLANGE OLIVEIRA REZENDE.

Artigo sobre Agrupamento de Eventos e News Analytics é publicado em congresso internacional

Eventos são extraídos de notícias e indicam onde, quando, quem e o quê está acontecendo sobre um determinado assunto. No entanto, em poucos dias milhares de eventos são extraídos de notícias e muitos desses eventos estão relacionados entre si. Assim, é importante estudar formas de organizar eventos relacionados em grupos. Esse modelo de organização é importante para apoiar aplicações sobre Data Analytics e processos de tomada de decisão. Neste artigo, desenvolvido pelo aluno de mestrado Ronaldo Florence (FACOM-UFMS), com orientação do Prof. Ricardo Marcacini e Prof. Bruno Nogueira, é proposta uma estratégia de agrupamento que considera todas as informações do evento em conjunto, na forma de restrições, para obter uma organização adequada de eventos relacionados.

Processo seletivo para bolsas de Iniciação Científica - Sistemas de Informação (2017/2018)

Estão disponíveis 6 bolsas de Iniciação Científica para 20hs/semanais, no valor de R$ 400,00, para execução das atividades no LivES - Laboratório de Inovação em Engenharia de Software.

Pesquisadores da UFMS lançam livro sobre Webcidadania usando Dados Governamentais Abertos

O livro relata as experiências de estudantes de graduação do curso de Sistemas de Informação da UFMS (Câmpus de Três Lagoas) sobre o desenvolvimento de “Aplicativos Sociais”, que são aplicativos que exploram dados abertos de gestão pública e apresentam de forma intuitiva para o cidadão comum analisar e tirar suas próprias conclusões. Os aplicativos sociais foram desenvolvidos como parte das atividades de projetos de extensão em colaboração com a Pró-Reitoria de Extensão, Cultura e Assuntos Estudantis (PREAE).

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