CV Lattes
ResearcherID
ORCID
Google Scholar Citations
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 5 períodicos internacionais: Expert Systems with Applications (Associate Editor), Complex Intelligent Systems (Associate Editor), PLoS Complex Systems (Section Editor), PLoS ONE, Complexity, 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 3 mil citações (Google Scholar). Nesta mesma base, apresenta um h-index = 36 (Google Scholar, Ago/2022). 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)
| Matéria(s) publicada(s) na Agência FAPESP sobre o(a) pesquisador(a) |
| Mais itensMenos itens |
| TITULO |
| Matéria(s) publicada(s) em Outras Mídias ( ): |
| Mais itensMenos itens |
| VEICULO: TITULO (DATA) |
| VEICULO: TITULO (DATA) |
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…
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…
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 …
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…
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.