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Ciência de Computação promove defesa de tese e dissertação amanhã (13)

Os trabalhos serão defendidos no Centro de Informática, às 8h e às 10h

O Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação (PPGCC) promove amanhã (13) a defesa de uma tese e uma dissertação. A tese de doutorado produzida pelo discente Tarcísio Daniel Pontes Lucas, de título “Mineração de Subgrupos em Bases de Dados de Alta Dimensionalidade”, será defendida no auditório do Centro de Informática às 8h. A dissertação de mestrado produzida por João Victor Lucena do Monte, de título “Iotalker: aprimorando a integração de dispositivos IOT”, será defendida na sala D218 – também no Centro de Informática – às 10h. 

A banca examinadora da tese, que teve orientação e coorientação dos professores Teresa Bernarda Ludermir e Renato Vimieiro – respectivamente-, será composta pelos professores Cleber Zanchettin (UFPE); Ricardo Bastos Cavalcante Prudêncio (UFPE); Gisele Lobo Pappa (UFMG); Leandro Minku (University of Birmingham); Marcilio Carlos Pereira de Souto (Universidade de Orleans). Já a banca examinadora da dissertação será composta pelo professor e orientador Djamel Fawzi Hadj Sadok (UFPE) e os professores Odilon Maroja da Costa Pereira Filho (UFPE) e Rafael Roque Aschoff (IFPE).

Resumo 1

Esta tese tem o objetivo de propor soluções descomplicadas para a mineração de subgrupos em bases de dados de alta dimensionalidade, bem como aplicar um dos modelos propostos num problema real relevante. A mineração de subgrupos (do inglês subgroup discovery) representa uma poderosa ferramenta para análise exploratória de dados, uma vez que apresenta informações normalmente não detectadas pela estatística tradicional. O objetivo da mineração de subgrupos é identificar conjuntos de características que discriminem um grupo alvo dos demais (ex. tratamentos médicos de sucesso dos fracassados). Existem diversas heurísticas para mineração de subgrupos, mas nenhuma delas com foco em bases de alta dimensionalidade. Isso representa uma importante lacuna na área, uma vez que se torna mais natural a necessidade de se extrair informações de conjuntos de dados de alta dimensionalidade. Nas áreas de bioinformática e classificação de documentos, por exemplo, é comum a extração de conhecimento a partir de bases com número de atributos na ordem de 10^4. É comum também nos algoritmos de mineração de subgrupos o uso de muitos parâmetros de ajuste não trivial. Isso dificulta o uso de tais técnicas, principalmente por usuários de áreas não relacionadas à mineração de dados. Nesse contexto, nós propomos a primeira heurística para mineração de subgrupos com foco em bases de dados de alta dimensionalidade que utiliza apenas dois parâmetros. Outro problema da área é assegurar que os subgrupos retornados não sejam redundantes entre si e que representem de forma ampla os dados do alvo da investigação. No entanto, subgrupos considerados redundantes podem representar soluções mais fáceis de serem aplicadas num problema. Assim, nós propomos uma forma inovadora de controlar a redundância, minimizando o risco do descarte prematuro de subgrupos relevantes e gerando mais informações para o usuário. Por fim, nós desenvolvemos um modelo baseado em mineração de subgrupos para o problema de descrição do perfil de comunidades (do inglês group profiling), que consiste no processo de construção de perfis descritivos para comunidades em redes sociais. A proposta teve como principais diferenciais gerar descrições multivariadas e com alta cobertura global.

Resumo 2

Este trabalho tem por objetivo a implementação e testes de uma plataforma de software destinada a desenvolvedores, capaz de prover a integração de dispositivos IoT de maneira simplificada: o IoTalker. A plataforma será capaz de se comunicar com dispositivos heterogêneos através da utilização de diferentes protocolos. E possível configurar diversas operações e parâmetros nos dados obtidos e, por fim, torná-los disponíveis através de outro protocolo, também a escolha do usuário. Todas as etapas, até as mais complexas, do processo de utilização do IoTalker podem ser realizadas rapidamente e sem a necessidade de programação direta. O IoTalker conta com suporte à um conjunto inicial de protocolos, mas foi implementado de modo a ser expansível, permitindo sua comunicação com cada vez mais dispositivos IoT.

Date of last modification: 12/03/2019, 15:38