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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Trabalho que utiliza dados textuais para melhorar sistemas de recomendação é publicado na International Conference on Web Intelligence (2014)

Sábado, 5 de julho de 2014

Um método desenvolvido pelo pós-doutorando Marcos Domingues, com colaboração de professores e alunos do ICMC-USP e do Prof. Ricardo Marcacini, permite incluir informação extraída de dados textuais para apoiar melhorar a recomendação de itens aos usuários. Em particular, o método explora sistemas de recomendação baseado em contexto, que considera informações adicionais, por exemplo, o dia da semana, o horário e a origem do acesso do usuário, que são fatores que influenciam o tipo de recomendação que deve receber. "O objetivo da pesquisa é identificar e utilizar outros tipos de informação de contexto e desenvolver algoritmos que possibilitem sua identificação automática pelos sistemas de recomendação, de forma que o usuário receba sugestões coerentes à situação do momento do acesso", explicou Domingues. O trabalho foi apresentado no evento WI'2014 (Varsóvia - Polônia).

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Novo artigo público: '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 público: '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).

Novo artigo público: "Integrating distance metric learning and cluster-level constraints in semi-supervised clustering"

O artigo foi publicado no 2017 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN) pelos autores BRUNO MAGALHAES NOGUEIRA , YURI KARAN BENEVIDES TOMAS , RICARDO MARCONDES MARCACINI.

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