Gisele Lobo Pappa


Adjunto  Professor 


Bolsa produtividade CNPq nível   2


Doutor, University of Kent at Canterbury, Inglaterra, 2007

  glpappa@dcc.ufmg.br   www
 ICEx/DCC, room 6327, +55 (31) 3409-7536
Research areas

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Last update: 2018/04/23

Degrees

Ph.D. Computer Science na University of Kent em 2007
M.Sc. Informática na Pontifícia Universidade Católica do Paraná em 2002
B.Sc. Ciência da Computação na Universidade Estadual de Maringá em 2000

Current projects

2018 a AtualATMOSPHERE: Adaptive, Trustworthy, Manageable, Orchestrated, Secure, Privacy-assuring, Hybrid Ecosystem for REsilient Cloud Computing
***********Chamada H2020-EUB-2017 (EU-Brazil Joint Call) **************** ATMOSPHERE is a project aiming at the design and development of an ecosystem of a framework, platform and application of next generation trustworthy cloud services on top of an intercontinental hybrid and federated resource pool. The framework considers a broad spectrum of properties and their measures. The platform supports the building, deployment, measuring and evolution of trustworthy cloud resources, data network and data services. The platform is demonstrated on a sensitive scenario to build a cloud-enabled secure and trustworthy application related to distributed telemedicine.
Integrantes: Meira (coordenador), Gisele Lobo Pappa.
2017 a AtualNovos Algoritmos para Geração Automática de Fluxos de tarefas em Aprendizado de Máquina
****************** EDITAL PPM XI FAPEMIG 02/2017 ***************************** Nos últimos anos, o interesse da comunidade científica e da indústria em técnicas de aprendizado de máquina cresceu virtuosamente. Porém, para um leigo na área, utilizar os métodos disponíveis de forma eficaz para extrair conhecimento de bases de dados é um desafio, pois é preciso ter conhecimento de uma variedade de métodos e seus parâmetros. Isso porque, de acordo com o teorema da generalização do aprendizado, não existe algoritmo que seja o melhor para qualquer base de dados. Além de ser uma tarefa difícil, a escolha dos melhores algoritmos e seus parâmetros é massante, pois envolve testar manualmente uma infinidade de combinações possíveis. Esse projeto propõe métodos capazes de gerar automaticamente o que chamamos de fluxos de tarefas para resolver problemas de aprendizado de máquina. Fluxos são definidos como sequências de passos a ser seguidos para resolver com sucesso uma tarefa em uma base de dados específica, como as técnicas de pré-processamento e o algoritmo mais apropriado e seus parâmetros. Iremos modelar dois tipos de algoritmos de programação genética (PG) para gerar automaticamente fluxos de tarefas customizados para uma base de dados específica: PG baseada em gramática e PG semântica. Enquanto a modelagem do primeiro tipo de método é direta, existem muitos desafios na concepção do segundo método. Assim, esse projeto contribuirá também para melhorar o processo de busca de algoritmos de PG semântica. Em particular, trataremos do problema de escalabilidade desses métodos. A escalabilidade é um problema porque esses métodos atuam sobre um espaço semântico, cujo número de dimensões é definido de acordo com o tamanho do conjunto de dados de treinamento. Para resolver esse problema, iremos propor várias formas de realizar uma amostragem do espaço de dados. Como resultados, além dos dois métodos mencionados, geraremos um protótipo de uma ferramenta que permitirá que qualquer usuário leigo seja capaz de gerar o melhor fluxo para sua base de dados de interesse.
Integrantes: Gisele Lobo Pappa (coordenador), Alex Alves Freitas, Alex Guimaraes de Sa, Walter J G S Pinto.
2016 a AtualMASWeb: Models, Algorithms and Systems for the Web
*****Edital FAPEMIG-PRONEX***** Dada a escala exponencial de crescimento da Web, o surgimento de novas aplicações e serviços está limitado por aspectos de infra-estrutura de software e hardware. Portanto, o estudo dos diversos aspectos que envolvem a Web extrapola as atividades tradicionais de geração de conteúdo e criação de novos serviços, demandando o desenvolvimento de novas tecnologias que permeiam as suas diversas camadas bem como o entendimento da sociedade que utiliza os seus serviços. Dentro deste contexto, O projeto foi proposto para estudar os diversos fenômenos relacionados com a Web, tendo como objectivo desenvolver modelos, algoritmos e novas tecnologias que permitam aumentar a integração da Web com a sociedade, tornando mais efetiva e segura a distribuição de informação, como também mais eficazes e eficientes os serviços disponíveis.
Integrantes: Nivio Ziviani (coordenador), Gisele Lobo Pappa.
2016 a AtualBIGSEA: Europe- Brazil Collaboration of Big Data Scientific Research Through Cloud-Centric Applications
EUBra-BIGSEA (Europe ? Brazil Collaboration of BIG Data Scientific Research through Cloud-Centric Applications) aims at providing an abstract framework for the development of distributed Big Data applications. Multiple data models will be supported (e.g. data streams, multidimensional data, etc.) and efficient mechanisms will ensure privacy and security, on top of a QoS-aware layer for the smart and rapid provisioning of resources in a cloud-based environment.
Integrantes: Meira (coordenador), Gisele Lobo Pappa.
2014 a AtualBioinformática Estrutural de Proteínas: modelos, algoritmos e aplicações biotecnológica
***Edital CAPES 51/2013 (Biologia Computacional )**** Este projeto propõe-se enfrentar dois desafios biotecnológicos de grande relevância nacional. O primeiro envolve a ricina, uma potente fitotoxina encontrada na mamoneira. Co-produtos da produção do óleo de mamona podem conter quantidades letais de ricina. Além do risco de intoxicação animal e humana do bagaço, isso tem dificultado sua reutilização e reciclagem, em especial no semiárido nordestino. A ricina preocupa também pelo seu potencial uso como arma química. Portanto, há forte apelo para se encontrar meios efetivos de neutralizar, inibir e/ou detectar a ricina. O segundo envolve a modelagem de celulases multifuncionais, capazes de degradar eficientemente a lignocelulose, composto base para a produção de biocombustíveis de segunda geração, os quais têm por princípio a utilização de subprodutos de plantas que não podem ser usados na alimentação humana.
Integrantes: Raquel Melo Minardi (coordenador), Gisele Lobo Pappa.
2008 a AtualInstituto Nacional de Ciência e Tecnologia para Web - InWeb
www.inweb.org.br Os Institutos Nacionais de Ciência e Tecnologia deverão ocupar posição estratégica no Sistema Nacional de Ciência e Tecnologia (SNCT) desenvolvendo programas de pesquisas consistentes e prioritários para o desenvolvimento científico e tecnológico e, particularmente, para a sociedade. O ICNT Web é uma rede integrada de pesquisadores de quatro instituições, coordenada pelo prof. Virgilio Almeida, do Departamento de Ciência da Computação da UFMG. A Web é o maior sistema de informação e comunicação já construído, e interfere de forma significativa nas atividades humanas. O INCT Web foi criado para projetar e desenvolver sistemas, tecnologias e aplicações que permitam explorar as possibilidades de uso da Web no futuro de forma benéfica para a sociedade. O INCT Web visa estudar e entender os fundamentos científicos e tecnológicos da Web, bem como suas repercussões sociais, para propor e desenvolver sistemas e tecnologias que poderão compor a Web do futuro.
Integrantes: Virgilio A. F. Almeida (coordenador), Gisele Lobo Pappa, Nivio Ziviani.

Current applied research projects

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Recent publications

Articles in journals

A customized classification algorithm for credit card fraud detection
2018. ENGINEERING APPLICATIONS OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE.
Selective harvesting over networks
2018. DATA MINING AND KNOWLEDGE DISCOVERY.
A General Framework to Expand Short Text for Topic Modeling
2017. Information Sciences.
Factors Associated With Weight Change in Online Weight Management Communities: A Case Study in the LoseIt Reddit Community
2017. JMIR. Journal of Medical Internet Research.
Strategies for combining Twitter users geo-location methods
2017. GEOINFORMATICA.
GASS-WEB: a web server for identifying enzyme active sites based on genetic algorithms
2017. NUCLEIC ACIDS RESEARCH.
H3AD: A Hybrid Hyper-Heuristic for Algorithm Design
2017. INFORMATION SCIENCES.
Exploring multiple evidence to infer users? location in Twitter
2016. Neurocomputing (Amsterdam).
An ant colony-based semi-supervised approach for learning classification rules
2015. SWARM INTELLIGENCE.
An Extensive Evaluation of Decision Tree-Based Hierarchical Multi-Label Classification Methods and Performance Measures
2015. Computational Intelligence.
GASS: Identifying Enzyme Active Sites with Genetic Algorithms
2015. BIOINFORMATICS.
Contrasting meta-learning and hyper-heuristic research: the role of evolutionary algorithms
2014. Genetic Programming and Evolvable Machines (Print).
Genetic algorithms coupled with quantum mechanics for refinement of force fields for RNA simulation: a case study of glycosidic torsions in the canonical ribonucleosides.
2014. PCCP. Physical Chemistry Chemical Physics (Print).
GUARD: A Genetic Unified Approach for Recommendation
2013. Journal of Information and Data Management - JIDM.
Evolving rule induction algorithms with multi-objective grammar-based genetic programming
2009. Knowledge and Information Systems.

Papers in conferences

Solving the Exponential Growth of Symbolic Regression Trees in Geometric Semantic Genetic Programming
2018. The Genetic and Evolutionary Computation Conference.
Improving Energy Efficiency of Field-Coupled Nanocomputing Circuits by Evolutionary Synthesis
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Multi-objective Evolutionary Rank Aggregation for Recommender Systems
2018. IEEE Congress on Evolutionary Computation.
Analysing Symbolic Regression Benchmarks under a Meta-Learning Approach
2018. Workshop New Standards for Benchmarking in Evolutionary Computation Research @ GECCO.
A Warm Welcome Matters! The Link Between Social Feedback and Weight Loss in /r/loseit
2017. 26th International World Wide Web Conference.
Strategies for Improving the Distribution of Random Function Outputs in GSGP
2017. 20th European Conference on Genetic Programming.
RECIPE: A Grammar-based Framework for Automatically Evolving Classification Pipelines
2017. 20th European Conference on Genetic Programming.
Top-down strategies for hierarchical classification of transposable elements with neural networks
2017. 2017 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN).
Enhancement of Epidemiological Models for Dengue Fever Based on Twitter Data
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How noisy data affects geometric semantic genetic programming
2017. the Genetic and Evolutionary Computation Conference.
Efficient Gaussian Process-Based Inference for Modelling Spatio-Temporal Dengue Fever
2017. Brazilian Conference on Intelligent Systems.
Towards a method for automatically selecting and configuring multi-label classification algorithms
2017. the Genetic and Evolutionary Computation Conference Companion.
Reducing Dimensionality to Improve Search in Semantic Genetic Programming
2016. 14th International Conference on Parallel Problem Solving from Nature (PPSN).
Discovering combos in fighting games with evolutionary algorithms
2016. Genetic and Evolutionary Computation Conference (GECCO 2016).
Evolutionary Rank Aggregation for Recommender Systems
2016. IEEE Conference on Evolutionary Computation.
Revisiting the Sequential Symbolic Regression Genetic Programming
2016. 5th Brazilian Conference on Intelligent System (BRACIS).
A Dispersion Operator for Geometric Semantic Genetic Programming
2016. the 2016.
An Accurate Gaussian Process-Based Early Warning System for Dengue Fever
2016. 5th Brazilian Conference on Intelligent System (BRACIS).
Topic Modeling for Short Texts with Co-occurrence Frequency-based Expansion
2016. 5th Brazilian Conference on Intelligent System (BRACIS).
CDeUs: Caracterização Demográfica de Usuários no Twitter
2015. Sessão de Demos do Simpósio Brasileiro de Banco de Dados.
MeGASS: Multi­Objective Genetic Active Site Search
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The Effect of Distinct Geometric Semantic Crossover Operators in Regression Problems
2015. 18th European Conference on Genetic Programming.
Uma estratégia não supervisionada para previsão de eventos usando redes sociais
2015. Simpósio Brasileiro de Banco de Dados.
A Research Agenda for Metaheuristic Standardization
2015. XI Metaheuristics International Conference (MIC 2015).
Twitter Population Sample Bias and its impact on predictive outcomes: a case study on elections
2015. 5th Workshop on Social Network Analysis in Applications at ASONAM.
Generating Cohesive Semantic Topics from Latent Factors
2014. Brazilian Conference on Intelligent Systems.
An evolutionary methodology for handling data scarcity and noise in monitoring real events from social media data
2014. Ibero-American Conference on Artificial Intelligence.
A Hyper-heuristic Evolutionary Algorithm for Learning Bayesian Network Classifiers
2014. Ibero-American Conference on Artificial Intelligence.
Personalização de Algoritmos de Redes Bayesianas de Classificação para Detecção de Fraude em Transações Web
2014. XX Brazilian Symposium on Multimedia and the Web.
Real-Time Hand Gesture Recognition Based on Sparse Positional Data
2014. X Workshop de Visão Computacional.
A New Representation for Instance-based Clonal Selection Algorithms
2013. IEEE Congress on Evolutionary Computation.
A Genetic Algorithm for the Minimum Cost Localization Problem in Wireless Sensor Networks
2013. IEEE Congress on Evolutionary Computation.
Towards a method for automatically evolving bayesian network classifiers
2013. Proceeding of the fifteenth annual conference companion.
Uncovering the location of Twitter users
2013. Brazilian Conference on Intelligent Systems.
Um Algoritmo Evolucionário para Mineração de Fluxo de Dados em Microblogs
2013. Symposium on Knowledge Discovery, Mining and Learning.
Automatically Evolving Rule Induction Algorithms
2006. 17th European Conference on Machine Learning.

Extended abstracts in conferences

The Effect of Social Feedback in a Reddit Weight Loss Community
2016. the 6th International Conference.
Inferring User Social Class in Online Social Networks
2014. the 8th Workshop.
Seleção de Atributos Utilizando Algoritmos Genéticos para Detecção do Vandalismo na Wikipedia
2012. Simpósio Brasileiro de Banco de Dados.
Observatório do Trânsito: um sistema para detecção e localização de eventos de trânsito no Twitter
2012. Simpósio Brasileiro de Banco de Dados.
Análise de Padrões de Propagação no Twitter
2010. XXV Simpósio Brasileiro de Banco de Dados.

Abstracts in conferences

Unificação de Usuários em Redes Sociais
2011. Simpósio Brasileiro de Bancos de Dados.
Utilização da Biblioteca JPDA para Construção de Depuradores Java
2000. V Mostra de Trabalhos em Informática da UEM.
PVM-Parallel Virtual Machine
1999. IV Mostra de Trabalhos em Informática da UEM.
PVM - Parallel Virtual Machine
1998. III Mostra de Trabalhos em Informática da UEM.

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Current students

MS

Arthur Iperoyg. Bias em Algoritmos de Aprendizado de Máquina. Início: 2018. Universidade Federal de Minas Gerais (Orientador principal)
Matheus Leal. Espaços de instâncias em problemas de regressão. Início: 2018. Universidade Federal de Minas Gerais (Orientador principal)
Tarsila Bessa. A definir. Início: 2018. Universidade Federal de Minas Gerais (Orientador principal)
Roberta Coeli Neves. Polarização Política em Redes Sociais: um Estudo do Impeachment de 2016. Início: 2016. Universidade Federal de Minas Gerais (Orientador principal)
Sofia Noronha Rocha Utsch Moreira. Non-Deterministic Narrative Adaptation in Video Games. Início: 2016. Universidade Federal de Minas Gerais (Orientador principal)
Walter José Pinto. Construção Automática de Frameworks para Aprendizado de Máquina. Início: 2015. Universidade Federal de Minas Gerais (Orientador principal)

PhD

Renato Miranda. A definir. Início: 2017. Universidade Federal de Minas Gerais (Orientador principal)
Karen Enes. A definir. Início: 2016. Universidade Federal de Minas Gerais (Orientador principal)
Samuel Evangelista. Ranking Aggregation in RecSys with Genetic Programming. Início: 2014. Universidade Federal de Minas Gerais (Orientador principal)
Alex Guimarães de Sá. Evolução Automática de Algoritmos. Início: 2014. Universidade Federal de Minas Gerais (Orientador principal)
Marcelo Pita. Representações de texto com técnicas bio-inspiradas. Início: 2014. Universidade Federal de Minas Gerais (Orientador principal)

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