Adriano César Machado Pereira


 Professor  Adjunto


Bolsa produtividade CNPq nível   2


Doutor, UFMG, Brasil, 2007

  adrianoc@dcc.ufmg.br   www
 ICEx/DCC, sala 6322, +55 (31) 3409-7538
Áreas de pesquisa

Informações resumidas do Currículo Lattes


Currículo Lattes atualizado em 10/12/2018

Formação acadêmica

Doutorado em Ciências da Computação na Universidade Federal de Minas Gerais em 2007
Mestrado em Ciências da Computação na Universidade Federal de Minas Gerais em 2002
Graduado em Ciência da Computação na Universidade Federal de Minas Gerais em 2000

Projetos de pesquisa em andamento

2017 a AtualINCT-Cyber: Instituto Nacional de CIência e Tecnologia para uma Sociedade Massivamente Conectada
A missão do Instituto Nacional de Ciência e Tecnologia para uma Sociedade Massivamente Conectada: Uma Abordagem Ciberfı́sica e Social (INCT-Cyber) é entender e desenvolver princı́pios cientı́ficos e tecnologias necessárias para as interações futuras entre seres humanos, computadores e o mundo fı́sico. Os princı́pios que norteiam o INCT-MCS são: (1) desenvolver sistemas e tecnologias necessárias para construir sistemas ciberfı́sicos complexos que as pessoas possam usar com grande confiança; (2) acelerar a implantação de sistemas ciberfı́sicos e sociais em uma sociedade massivamente conectada através do desenvolvimento de métodos, ferramentas e componentes de software e hardware baseados em princı́pios transversais, validados por meio protótipos e cenários de teste; (3) transferir os resultados cientı́ficos e tecnológicos alcançados para a indústria.
Integrantes: Virgilio Augusto Fernandes Almeida (coordenador), Adriano Cesar Machado Pereira, Nivio Ziviani, Alberto Laender, Wagner Meira Junior, Antônio Alfredo Loureiro, José Marcos da Silva Nogueira.
2016 a AtualEUBRA - BIGSEA - Europe Brazil Collaboration of Big Data Scientific Research through Cloud-Centric Applications
EUBRA-BigSea 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: Wagner Meira Jr (coordenador), Adriano Cesar Machado Pereira, Clodoveu Davis, Dorgival Guedes Neto, Gisele Pappa, Renato Ferreira, Adriano Veloso, Humberto Torres Marques Neto, Italo Cunha, Loic cerf.
2016 a AtualMasweb - Modelos, Algoritmos E Sistemas Para Web
O objetivo do projeto é desenvolver modelos, algoritmos e novas tecnologias que permitam aumentar a integração da Web com a sociedade, tornando mais efetiva e mais segura a distribuição de informação, e mais eficazes e eficientes os seus serviços, de forma a proporcionar um vetor de mudanças sociais e econômicas no País. As atividades do projeto compreendem atividades relacionadas à pesquisa, à formação de recursos humanos e à transferência de conhecimento para a sociedade e para o setor empresarial.
Integrantes: Nivio Ziviani (coordenador), Adriano Cesar Machado Pereira, Virgilio Augusto Fernandes Almeida, Marcos Gonçalves, Alberto Laender, Arnaldo Araujo, Berthier Ribeiro-Neto, Clodoveu Davis, Dorgival Guedes Neto, Gisele Pappa, Jussara Almeida, Mirella Moro, Raquel Prates, Renato Ferreira, Adriano Veloso, MEIRA JÚNIOR, WAGNER, BENEVENUTO, FABRÍCIO, ana paula couto, Fernando Quintão Pereira, Italo Cunha, Loic cerf, Olga Goussevskaia, Rodrygo Santos.
2015 a AtualModelagem, Caracterização e Melhoria da Qualidade de Serviços da Web
A Web é o sistema computacional mais popular, importante e dinâmicos dos últimos tempos. Apesar de seu enorme sucesso, a Web apresenta inúmeros desafios, sendo que esse mesmo sucesso é responsável por uma grande parte deles. As pessoas ou usuários ao acessarem a Web, seja por meio das máquinas de busca ou através de serviços de caráter mais social e colaborativo, ainda encontram dificuldades para alcançar seus objetivos. Isso se deve não apenas à quantidade imensa de informação presente na Web e que vem aumentando consideravelmente, mas também à necessidade constante de entender e melhorar a qualidade dos serviços oferecidos pelas aplicações Web. A principal motivação deste projeto é endereçar essas dificuldades encontradas pelos usuários para uso dos serviços providos pelas aplicações Web. Podemos observar que essas dificuldades estão relacionadas a diferentes aspectos que devem ser investigados para aperfeiçoar as aplicações Web, tais como o desempenho dos serviços providos, a necessidade do usuário de ter acesso mais facilitado à informação que procura, mecanismos para garantir melhor segurança às transações eletrônicas, dentre outros. Para isso torna-se necessário desenvolver linhas de pesquisa que possam modelar e mensurar os serviços da Web sob diferentes perspectivas de análise, investigá-los a fundo para entendê-los melhor e utilizar técnicas computacionais que possam melhorar sua qualidade. Este projeto de pesquisa versa sobre modelagem, caracterização e melhoria da qualidade dos serviços da Web. Cabe ressaltar que a motivação da escolha do tema foi o grau de importância que este tem para a sociedade hoje e a diversidade de desafios e questões de pesquisa que surgem desse tema de investigação no que diz respeito à ciência da computação. A escolha do tema também tem estreita relação com a experiência do candidato em tópicos de pesquisa relacionados ao tema. Melhorar a qualidade dos serviços oferecidos pelas aplicações Web não constitui uma tarefa trivial devido a uma série de desafios de pesquisa que precisam ser endereçados. O projeto aqui apresentado está também em consonância com os Desafios de Pesquisa em Computação 2006-2016, eleitos em evento da Sociedade Brasileira de Computação (SBC).
Integrantes: Adriano Cesar Machado Pereira (coordenador).
2015 a AtualObservatório do Investimento - Uma plataforma computacional para coleta, tratamento, mineração, análise, distribuição e visualização de dados de mídias Web para o mercado de capitais brasileiro
Observatório do Investimento - Uma plataforma computacional para coleta, tratamento, mineração, análise, distribuição e visualização de dados de mídias Web para o mercado de capitais brasileiro.
Integrantes: Adriano Cesar Machado Pereira (coordenador), Gisele Pappa, Adriano Veloso, MEIRA JÚNIOR, WAGNER, Zilton Cordeiro Júnior, Leonardo Conegundes, Paulo Gomide, Mateus Lana.
2013 a AtualModelagem, Caracterização e Melhoria da Qualidade de Serviços da Web
O objetivo geral deste projeto é modelar, caracterizar e melhorar a qualidade dos ser-viços da Web sob uma determinada perspectiva de análise. As questões fundamentais de pesquisa são as seguintes: 1. Como modelar os serviços da Web sob uma determinada perspectiva de aná-lise? 2. Como entender esses serviços? 3. Como melhorar a qualidade desses serviços?
Integrantes: Adriano Cesar Machado Pereira (coordenador), Adriano Veloso, Wagner Meira Junior.
2010 a AtualCredibilidade em Serviços da Web
Este projeto de pesquisa versa sobre a credibilidade em serviços da Web. O objetivo geral do projeto é investigar a credibilidade em serviço da Web, considerando os três níveis da Web considerados (interação, serviços e infra-estrutura) e as relações presentes entre eles. Essa investigação visa promover mais credibilidade aos sistemas Web, através de modelos, algoritmos e novas tecnologias. A contextualização do tema em torno da Web foi realizada para delimitar melhor o escopo da pesquisa, bem como explorar um tipo de sistema computacional que é um dos mais importantes e dinâmicos nos últimos anos. A interatividade e dinamismo dos serviços da Web é o que torna cada vez mais necessário investigar e prover credibilidade aos mesmos.
Integrantes: Adriano Cesar Machado Pereira (coordenador).
2009 a AtualINWeb - Instituto Nacional de Ciência e Tecnologia para a Web
O INCT para 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. O INCT para Web envolve pesquisadores e alunos da UFMG, CEFET-MG, UFAM e UFRGS.
Integrantes: Virgílio Almeida (coordenador), Adriano Cesar Machado Pereira, Wagner Meira Jr, Marcos Gonçalves, Nivio Ziviani, Alberto Laender, Clodoveu Davis, Dorgival Guedes Neto, Gisele Pappa, Jussara Almeida, Mirella Moro, Raquel Prates, Renato Ferreira, Altigran S. da Silva, Edleno S. de Moura, Cristina Duarte Murta, Evandrino G. Barros, Adriano Veloso.

Projetos de desenvolvimento em andamento

2016 a Atual#PARTIUDOARSANGUE - UMA PLATAFORMA WEB E MOBILE PARA GESTÃO E OTIMIZAÇÃO DO PROCESSO DE CAPTAÇÃO DE DOADORES DE SANGUE
Nos dias atuais a tecnologia da informação tem importância capital para diversos setores na sociedade. Dentre eles, é possível destacar a saúde, que cada vez mais utiliza da tecnologia da informação e comunicação (TIC) como meio de aperfeiçoamento e otimização dos seus processos. Este projeto de empreendedorismo social aborda o desenvolvimento de uma nova plataforma para minimizar o problema da falta de doação de sangue no Brasil. Para isto foi feita uma entrevista com um profissional de um banco de sangue e pesquisas para identificar a melhor solução para este problema. Assim, foi desenvolvida uma plataforma contendo uma aplicação Web e mobile, que tem como característica principal conectar doadores a quem necessita de doação de sangue. Através desta plataforma foi possível observar uma grande demanda e aceitação por parte da população em ter uma ferramenta para centralizar o cadastro dos doadores e os conectar através de recursos de TIC a quem necessita de doação, além de permitir uma maior divulgação desta causa. A plataforma cumpriu com seu objetivo, uma vez que está tendo um crescimento em sua utilização bastante favorável em um curto espaço de tempo, além de já estar presente em todas as Unidades Federativas do Brasil. Uma prova real de conceito realizada nos meses de junho e julho possibilitou validar o projeto e obter resultados que superaram as metas importantes traçadas, comprovando o sucesso da tecnologia desenvolvida e o seu potencial em salvar vidas e gerar uma economia financeira de montantes incalculáveis para a saúde pública do nosso país! Tudo isso nos entusiasma a empregar mais energia e esforços para que o projeto se amplie, tenha novas funcionalidades e possa contribuir cada vez mais para o seu nobre fim social.
Integrantes: Adriano Cesar Machado Pereira (coordenador), Orlando Silva Junior, Thiago Abreu Rodrigues.
2015 a AtualIS@ Digital - Plataforma Eletrônica de Indicadores de Sustentabilidade em Agroecossistemas
o projeto tem por objetivo desenvolver uma plataforma eletrônica (digital) de indicadores de sustentabilidade em agroecossistemas. O projeto se baseia no instrumento ISA, que consiste de um conjunto de indicadores que permitem ao produtor tomador de decisões, identificar riscos e oportunidades dos diversos usos e ocupações do solo no estabelecimento rural. Esse sistema foi institucionalizado pelo governo do Estado por meio do Decreto 46.113/2012, tendo sido aplicado no campo, com a participação efetiva dos técnicos da Emater, envolvendo também parcerias com empresas públicas e privadas.
Integrantes: Adriano Cesar Machado Pereira (coordenador), Evandro Caldeira, Leonardo Barbosa e Oliveira, Eugênio Fonseca, Antônio Alfredo Loureiro.
2014 a AtualObservatório do Investimento / Observatório Web / CTWeb - https://app.observatoriodoinvestimento.com/
Observatório do Investimento - Uma plataforma computacional para coleta, tratamento, mineração, análise, distribuição e visualização de dados de mídias Web para o mercado de capitais brasileiro.
Integrantes: Adriano Cesar Machado Pereira (coordenador), Wagner Meira Jr, Walter dos Santos Filho, Zilton Cordeiro Júnior, Leonardo Conegundes, Paulo Gomide, Mateus Lana.
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Últimas publicações

Artigos em periódicos

Hybrid deep learning approach for financial time series classification
2018. REVISTA BRASILEIRA DE COMPUTAÇÃO APLICADA.
Algoritmos GRASP e VNS para o Problema de Agendamento de Cirurgias Eletivas em Hospitais de Grande Porte
2018. REVISTA CEREUS.
A customized classification algorithm for credit card fraud detection
2018. ENGINEERING APPLICATIONS OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE.
The Pure Cold-Start Problem: A deep study about how to conquer first-time users in recommendations domains
2018. INFORMATION SYSTEMS.
Non-personalized Movie Recommendation by Maximum k-Coverage
2017. Journal of Information and Data Management - JIDM.
A video summarization approach based on the emulation of bottom-up mechanisms of visual attention
2017. Journal of Intelligent Information Systems.
Semiodiscursive analysis of TV newscasts based on data mining and image processing
2017. ACTA SCIENTIARUM. TECHNOLOGY (ONLINE).
Investigating market efficiency through a forecasting model based on differential equations
2017. Physica. A (Print).
Metodologia para Recomendação de Vídeos Baseada em Descritores de Conteúdo Visuais e Textuais
2016. Tendências da Pesquisa Brasileira em Ciência da Informação.
SAPTE: A multimedia information system to support the discourse analysis and information retrieval of television programs
2015. Multimedia Tools and Applications.
Workload characterization of a location-based social network
2014. Social Network Analysis and Mining.

Trabalhos completos em congressos

Proposal and Implementation of Machine Learning Models for Stock Markets Using Web Data
2018. 24th Brazillian Symposium on Multimedia and the Web.
Restricted Boltzmann Machines for the Prediction of Trends in Financial Time Series
2018. International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN).
Understanding Users-Contents Interaction in Non-Linear Multimedia Streaming Services (to appear).
2018. 24th Brazillian Symposium on Multimedia and the Web.
Designing Financial Strategies based on Artificial Neural Networks Ensembles for Stock Markets
2018. International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN).
Stock Market's Price Movement Prediction With LSTM Neural Networks
2017. International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN).
Evaluating Different Strategies to Mitigate the Ramp-up Problem in Recommendation Domains
2017. Webmedia.
Fusing Audio, Textual, and Visual Features for Sentiment Analysis of News Videos.
2016. Tenth International AAAI Conference on Web and Social Media (ICWSM 2016).
An automated investment strategy using artificial neural networks and econometric predictors
2016. XII Brazilian Symposium on Information Systems.
An Evaluation of Machine Translation for Multilingual Sentence-level Sentiment Analysis
2016. 31st ACM Symposium on Applied Computing.
DynWebStats: Um Arcabouço para Determinação de Indicadores Dinâmicos e Atualizados da Web
2016. 22.o Simpósio Brasileiro de Sistemas Multimídia e Web (WebMedia).
Feature Selection Approaches to Fraud Detection in e-Payment Systems
2016. 17th International Conference on Electronic Commerce and Web Technologies - EC-Web 2016.
Recomendação não personalizada baseada em Cobertura Máxima
2016. Symposium on Knowledge Discovery, Mining and Learning (KDMiLe).
Using LSTM and Technical Indicators to predict price movements
2016. Symposium on Knowledge Discovery, Mining and Learning (KDMiLe).
Uma Visão do Mercado Brasileiro de Ações a partir de Dados do Twitter
2015. Brazilian Workshop on Social Network Analysis and Mining (BraSNAM).
A Twitter View of the Brazilian Stock Exchange Market
2015. 16th International Conference on Electronic Commerce and Web Technologies (EC-Web).
Uma Abordagem Multilíngue para Análise de Sentimentos
2015. Brazilian Workshop on Social Network Analysis and Mining (BraSNAM).
A Binary Ensemble Classifier for High Frequency Trading
2015. International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN).
Improving Financial Time Series Prediction Through Output Classification by a Neural Network Ensemble
2015. International Conference on Database and Expert Systems Applications (DEXA 2015).
A Fraud Detection Model Based on Feature Selection and Undersampling Applied to Web Payment Systems
2015. 2015 IEEE / WIC / ACM International Conference on Web Intelligence and Intelligent Agent Technology (WIIAT).
An Algorithmic Trading Agent based on a Neural Network Ensemble: a Case of Study in North American and Brazilian Stock Markets
2015. IEEE/WIC/ACM Intelligent Agent Technology Conference (IAT 2015).
One approach to sentiment analysis of web applications in Portuguese
2015. 21o Simpósio Brasileiro de Sistemas Multimídia e Web (WebMedia).
Proposta e Implementação de Novas Estratégias de Negociação em Bolsa de Valores Usando Dados de Redes Sociais e da Web
2015. 21o Simpósio Brasileiro de Sistemas Multimídia e Web (WebMedia).
Observatório do Investimento - Uma plataforma computacional para coleta, tratamento, mineração, análise, distribuição e visualização de dados de mídias Web para o mercado de capitais brasileiro
2015. Congresso Brasileiro de Software: Teoria e Prática (CBSoft).
Para Onde Devo Viajar: Recomendação de Cidades Baseada em Comunidades de Usuários
2014. III Brazilian Workshop on Social Network Analysis and Mining (BraSNAM).
Uma Investigação acerca da Conectividade da Web Brasileira
2014. XLI Seminário Integrado de Software e Hardware (SEMISH).
Design and Evaluation of Automatic Agents for Stock Market Intraday Trading
2014. 2014 IEEE/WIC/ACM International Joint Conferences on Web Intelligence (WI) and Intelligent Agent Technologies (IAT).
Where Should I Go? City Recommendation Based on User Communities
2014. 9th Latin American World Wide Web Congress (LA-WEB 2014).
Economically-efficient sentiment stream analysis
2014. 37th international ACM SIGIR conference on Research & development in information retrieval.
A Neural Network Based Approach to Support the Market Making Strategies in High-Frequency Trading
2014. International Joint Conference on Neural Networks.
A genetic programming approach for fraud detection in electronic transactions
2014. IEEE Symposium Series on Computational Intelligence (IEEE SSCI).
Técnicas de Programação Genética para Descoberta de Fraudes em Transações de Comércio Eletrônico
2014. Symposium on Knowledge Discovery, Mining and Learning (KDMiLe).
Fraud Analysis and Prevention in e-Commerce Transactions
2014. 9th Latin American World Wide Web Congress (LA-WEB 2014).
Personalização de Algoritmos de Redes Bayesianas de Classificação para Detecção de Fraude em Transações Web
2014. Simpósio Brasileiro de Sistemas Multimídia e Web (WebMedia).
Analyzing seller practices in a brazilian marketplace
2009. WWW ?09: 18th international conference on World Wide Web.
Monitoração e Analise de Desempenho do Sistema NCP2
1999. Concurso Trabalhos de Iniciação Cientifica (CTIC / SBC'99).

Resumos expandidos em congressos

Fusing Audio, Textual and Visual Features for Sentiment Analysis of News Videos
2016. AAAI Conference on Weblogs and Social (ICWSM).
A modeling approach for credit card fraud detection in electronic payment services
2015. the 30th Annual ACM Symposium.
Modelos computacionais baseados em Feature Selection e Undersampling para detecção de fraudes eletrônicas
2015. 30th BRAZILIAN SYMPOSIUM ON DATABASES (SBBD 2015).
Using genetic programming to detect fraud in electronic transactions
2013. the 19th Brazilian symposium.
Risk analysis of electronic transactions in tourism web applications
2013. the 19th Brazilian symposium.

Resumos em congressos

New evolutionary approaches to high-dimensional data
2012. .
Construção de um Portal de de Tecnologia Industrial Básica para o CEFET-MG
2011. XXII META - Mostra Específica de Trabalhos e Aplicações (CEFET-MG).

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Orientações em andamento

Mestrado

Daniel Gherard. Aplicação de aprendizado de máquina para estratégias de mercado financeiro. Início: 2018. Universidade Federal de Minas Gerais (Orientador principal)
Luís Gustavo Alves Diniz. Finanças computacionais (2018/2 - A DEFINIR). Início: 2018. Universidade Federal de Minas Gerais (Orientador principal)
OZÓRIO JÚNIO SOARES CAMARGOS. Seleção e otimização de Portifólios utilizando dados sociais. Início: 2018. Centro Federal de Educação Tecnológica de Minas Gerais (Orientador principal)
Rodrigo Santana Ferreira. Caracterização e análise de dados de uma rede social de finanças. Início: 2018. Centro Federal de Educação Tecnológica de Minas Gerais (Orientador principal)
Rafael Ribeiro de Medeiros. Finanças computacionais (2018/2 - A DEFINIR). Início: 2018. Universidade Federal de Minas Gerais (Orientador principal)
Renato Arantes de Oliveira. Uso de deep learning para estratégias de investimento. Início: 2018. Universidade Federal de Minas Gerais (Orientador principal)
Caio Mário Mesquita. Modelagem e Detecção de Anomalias ou Tendências em Transações Eletrônicas. Início: 2017. Universidade Federal de Minas Gerais (Orientador principal)
Alef Miranda. Finanças Computacionais (título ainda a definir). Início: 2017. Universidade Federal de Minas Gerais (Orientador principal)
Marina Montanari Barbosa. Finanças Computacionais / Algoritmos para Mercado Financeiro (A DEFINIR). Início: 2017. Universidade Federal de Minas Gerais (Orientador principal)

Doutorado

Nicollas de Campos Silva. Sistemas de recomendação não-personalizados. Início: 2018. Universidade Federal de Minas Gerais (Orientador principal)
SEBASTIÃO MENDES NETO. Análise formal de conceito e mercado financeiro (A DEFINIR). Início: 2017. Universidade Federal de Minas Gerais (Orientador principal)
Daniel Capanema. Ciência de dados aplicada a ciência do esporte. Início: 2017. Centro Federal de Educação Tecnológica de Minas Gerais (Orientador principal)
Giselle Paranhos de Andrade. METAHEUR´ISTICA GRASP PARA O PROBLEMA DE AGENDAMENTO DE CIRURGIAS ELETIVAS E DE EMERG ? ENCIA EM HOSPITAIS DE GRANDE PORTE. Início: 2017. Centro Federal de Educação Tecnológica de Minas Gerais (Orientador principal)
ANGELO DARCY MOLIN BRUN. Aprendizado de máquina e mercado financeiro (A DEFINIR). Início: 2016. Universidade Federal de Minas Gerais (Orientador principal)
EDUARDO JABBUR MACHADO. PROPOSTA DE MODELAGEM, IMPLEMENTAÇÃO E AVALIAÇÃO DE ESTRATÉGIAS DE NEGOCIAÇÃO BASEADAS EM DEEP LEARNING PARA O MERCADO FINANCEIRO. Início: 2016. Centro Federal de Educação Tecnológica de Minas Gerais (Orientador principal)
Carlos Alberto Silva de Assis. TÉCNICAS DE PROGRAMAÇÃO GENÉTICA PARA DETECÇÃO DE FRAUDE EM TRANSAÇÕES ELETRÔNICAS. Início: 2014. Centro Federal de Educação Tecnológica de Minas Gerais (Orientador principal)
João Paulo Barbosa Nascimento. UM FRAMEWORK DE ALGORITIMOS DE INTELIGÊNCIA COMPUTACIONAL ÁRALELOS E DISTRIBUIDOS PÁRA MANITORAR E ANALISAR GRANDES MASSAS DE DADOS DA WEB 2.0. Início: 2014. Centro Federal de Educação Tecnológica de Minas Gerais (Orientador principal)

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