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EDIÇÃO Agosto 2012

Premiados no CTD 2012

O Concurso de Teses e Dissertações (CTD) do CSBC tem como objetivo divulgar e premiar os melhores trabalhos de doutorado e mestrado na área de Computação realizados no país. O concurso foi dividido em duas fases. A primeira fase escolheu as 6 melhores teses de doutorado e as 10 melhores dissertações de mestrado de 2011, dentre todos trabalhos submetidos.

Luciano Gaspary (UFRGS), Robson Cordeiro (USP SC) e Luis Carlos de Bona (UFPR)

Apenas os trabalhos selecionados na primeira fase participaram da segunda fase do concurso, realizada durante o CSBC 2012 em Curitiba. Nessa fase foram selecionados e premiados os três melhores trabalhos em cada categoria (doutorado e mestrado). Finalmente, a melhor Tese de Doutorado será publicada pela Springer na série SpringerBriefs in Computer Science.

Trabalhos Premiados

Doutorado

1º. Lugar: Robson Cordeiro (ICMC-USP), orientado pelos professores Caetano Traina Júnior (ICMC-USP) e Christos Faloutsos (Carnegie Mellon University). “Data Mining in Large Sets of Complex Data”
2º Lugar: Diego Aranha (UnB), orientado pelo professor Julio Hernandez (Unicamp). “Implementação Eficiente em Softwares de Curvas Elípticas e Emparelhamentos Bilineares”
3º Lugar: Fabiano Oliveira (UFRJ), orientado pelos professores Márcia Cerioli (UFRJ) e Jayme Szwarcfiter (UFJR). “Sobre Ordens e Grafos de Intervalo”

Mestrado

1º Lugar: Arlei da Silva (UFMG), orientado pelo professor Wagner Meira Jr. (UFMG). “Structural Correlation Pattern Mining for Large Graphs”
2º Lugar: Thiago Salles (UFMG), orientado pelos professores Marcos Gonçalves (UFMG) e Leonardo Rocha (UFSJ). “Automatic Document Classification Temporally Robust”
3º Lugar: Percy Rivera Salas (PUC-Rio), orientado pela professora Karin Breitman (PUC-Rio). “StdTrip: An a Priori Design Process for Publishing Linked Data”

Arlei da Silva e Wagner Meira Jr. (UFMG)

Trabalho Vencedor Categoria Doutorado

Resumo. Este trabalho foca a mineração de Terabytes de dados complexos, como coleções com bilhões de imagens ou músicas, grandes grafos, entre outros. Foram propostos novos algoritmos para as tarefas de agrupamento por correlação, rotulação e sumarização, envolvendo mineração de dados multimídia e análise de escalabilidade baseada em MapReduce e Hadoop. Os novos algoritmos desenvolvidos permitiram a análise precisa e em poucos minutos de grandes conjuntos de dados vindos de aplicações reais de alto impacto, como no apoio ao estudo de mudanças climáticas e ao diagnóstico em Medicina, em sistemas de recomendação web e em redes sociais. Dado que os trabalhos anteriores costumam tratar apenas um aspecto, ou o volume dos dados ou sua complexidade, este trabalho provê em hora oportuna uma contribuição crucial, por permitir a criação de aplicações em tempo real que envolvem “Big Data” e dados complexos, onde a mineração em tempo real pode fazer uma diferença imensurável no apoio ao analista. Exemplos são o apoio ao diagnóstico de câncer e à detecção de desmatamentos.

UNICODE Palavras de Robson Cordeiro. Ser premiado no CTD foi um dos melhores eventos em minha vida acadêmica. É uma honra ter o reconhecimento em nível nacional de um trabalho bem desenvolvido, a custo de “suor e lágrimas”, e também de inúmeras noites de sono perdido. Acredito que dons não bastam para que alguém seja bem sucedido - eles são apenas parte dos elementos que ajudarão a pessoa perseverante a alcançar o sucesso. Isto vale para tudo na vida, inclusive para estudantes em Computação. Tratar dados reais vindos de aplicações com potencial para ajudar as pessoas no dia-a-dia foi a parte que mais gostei do trabalho, e tenho visado criar trabalhos de alta aplicabilidade também no pós-doutoramento.



Trabalho Vencedor Categoria Mestrado

Resumo. Neste trabalho, estudamos a correlação entre conjuntos de atributos e a formação de subgrafos densos, o que denominamos mineração de padrões de correlação estrutural. A correlação estrutural mede como um conjunto de atributos induz subgrafos densos em grafos com atributos. Um padrão de correlação estrutural é um subgrafo denso induzido por um conjunto de atributos em particular. Modelamos padrões de correlação estrutural em termos de padrões de mineração de dados existentes. Com base em tal modelagem, propomos técnicas de normalização que avaliam o quanto a correlação estrutural de um conjunto de atributos desvia do esperado. Além disso, propomos algoritmos eficientes e escaláveis para a mineração de padrões de correlação estrutural. Nós mostramos que a mineração de padrões de correlação estrutural é capaz de prover conhecimento relevante sobre a relação entre conjuntos de atributos e subgrafos densos em grafos reais.

arlei.jpg Palavras de Arlei Silva. Foi uma grande honra ter minha dissertação premiada pela SBC. O desenvolvimento de um projeto de mestrado exige empenho, e o prêmio foi uma forma de ter esse empenho reconhecido pela comunidade científica. Sobre segredos do sucesso, eu não acho que exista um segredo para desenvolver pesquisa de qualidade. O que existe é um conjunto de boas práticas baseadas em experiências bem sucedidas. Num sentido mais amplo, considero fundamental que o aluno/pesquisador tenha uma visão clara sobre quais sejam as questões fundamentais envolvidas em seu trabalho, qual seria a relevância das respostas para essas questões e como tais respostas se situam dentro do conhecimento existente em Ciência da Computação. A minha parte preferida do meu trabalho é a formalização da correlação esperada de um conjunto de atributos. Foi legal derivar a expressão para essa função e depois verificar empiricamente que ela aproximava bem os resultados de simulação. Sobre conselhos para os estudantes de computação, o que posso dizer é: tenha uma postura positiva e proativa diante de problemas difíceis. Se tudo der certo, eles serão uma constante na sua carreira. Pra isso, dedique-se a problemas que estejam no limite da sua capacidade e que te induzam a progredir continuamente. Finalmente, agora, eu sou aluno de doutorado na Universidade da Californa, em Santa Barbara. Nesses primeiros meses serei pesquisador assistente e farei algumas disciplinas. No médio prazo, estou procurando um problema de pesquisa interessante para o meu doutorado.

v05n02/9.txt · Última modificação: 2020/09/22 02:27 (edição externa)

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