Loïc Pascal Gilles Cerf


 Professor  Adjunto


Doutor, INSA-Lyon, França, 2010

  lcerf@dcc.ufmg.br   www
 ICEx/DCC, sala 4310, +55 (31) 3409-7589
Áreas de pesquisa

Informações resumidas do Currículo Lattes


Currículo Lattes atualizado em 01/09/2017

Formação acadêmica

Doutorado em Programa de Doutorado - INSAL-Lyon-França na Institut National des Sciences Appliquées de Lyon em 2010
Mestrado em Informática na Institut National des Sciences Appliquées de Lyon em 2007
Mestrado em Conhecimento e Raciocínio na Institut National des Sciences Appliquées de Lyon em 2006
Graduado em Matemática-Física na Lycée La Martinière Monplaisir em 2003

Projetos de pesquisa em andamento

2016 a AtualModelos, Algoritmos e Sistemas para Web
Web é o fenômeno de mídia mais importante e revolucionário desde a invenção da imprensa por Gutenberg no século XV. A grande contribuição da Web é a democratização da produção mundial de informação e conhecimento, até então monopólio de uns poucos agentes que controlavam o que poderia ser editado e distribuído, como as editoras e os jornais. Com o advento da Web, qualquer pessoa com acesso a um servidor Web pode produzir conteúdo que fica imediatamente acessível por meio de hyperlinks e das máquinas de busca. Esse fenômeno ficou mais evidente com o surgimento de novos serviços na Web tais como YouTube, Facebook, Twitter e Flickr, que tornam as tarefas de produção e publicação de conteúdo multimídia digital muito mais fácil. Isso tem levado a uma interação mais intensa entre os usuários da Web por meio de redes sociais online, um fenômeno social sobre o qual ainda se conhece muito pouco. Para estudar os diversos fenômenos relacionados com a Web estamos propondo o projeto Modelos, Algoritmos e Sistemas para a 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: Nívio Ziviani (coordenador), Loïc Pascal Gilles Cerf, Adriano Veloso, Wagner Meira Jr., Virgílio Augusto Fernandes de Almeida, Alberto Henrique Frade Laender, Raquel Cardoso de Melo-Minardi, Gisele Lobo Pappa, Dorgival Olavo Guedes Neto, Renato Antonio Celso Ferreira, Jussara Marques de Almeida, Marcos Andre Gonçalves, Raquel de Oliveira Prates, Adriano Cesar Machado Pereira, Mirella Moura Moro, Clodoveu Augusto Davis Jr., Fernando Magno Quintão Pereira, Rodrigo Weber dos Santos, Arnaldo de Albuquerque Araújo, Wlamir Cardoso Brandão, Leonardo Chaves Dutra da Rocha, Humberto Torres Marques Neto, Ana Paula Couto da Silva, Cristina Duarte Murta, Luiz Henrique de Campos Merschmann, Alex Borges Vieira, Fabrício Benevenuto de Souza, Olga Nikolaevna Goussevskaia, Ítalo Fernando Scota Cunha, Anderson Almeida Ferreira, Rodrygo Luis Teodoro Santos, Berthier Ribeiro de Araùjo Neto, Evandrino Gomes Barros.
2014 a AtualMineração de dados de aplicações internet: modelos, algoritmos, sistemas e aplicações

Integrantes: Wagner Meira Jr. (coordenador), Loïc Pascal Gilles Cerf, Adriano Veloso, Raquel Cardoso de Melo-Minardi, Gisele Lobo Pappa, Dorgival Olavo Guedes Neto, Renato Antonio Celso Ferreira, Fernando Magno Quintão Pereira.
2013 a AtualMineracao Eficiente dos Sky-Patterns em Tensores Fuzzy
Dada uma relação binária, ou seja, um conjunto de objetos descritos por atributos Booleanos, um itemset associa um subconjunto de objetos com o subconjunto de atributos que todos eles têm. Esse tipo de padrão permite descobrir correlações entre os elementos das duas dimensões do conjunto de dados. Recentemente, nós projetamos um algoritmo que é não somente capaz de minerar todos os itemsets mas também generalizações deles para dados com mais de duas dimensões e para dados fuzzy. Assim, a gama de aplicações possíveis foi bastante estendida. Infelizmente, as duas generalizações também pioram dois problemas que já afetaram a descoberta dos itemsets: 1) a quantidade de padrões válidos (mas raramente relevantes) cresce exponencialmente com o tamanho do conjunto de dados e 2) o tempo necessário para extrair todos eles também cresce de forma exponencial. A solução do primeiro problema é uma filtragem dos melhores padrões. É também uma solução do segundo problema se a filtragem acontecer durante a busca deles, podando subespaços de busca nos quais se pode comprovar que nenhum padrão estaria entre os melhores. Até hoje, os "melhores padrões" são geralmente definidos por meio de restrições: o analista define medidas de pertinência dos padrões e fixa limiares acima dos quais um padrão é aceitável. Porém, fixar \emph{a priori} limiares acima dos quais essas medidas são consideradas suficientemente boas é, senão impossível, muito difícil. Vamos, neste projeto, implementar a extração eficiente dos padrões que \emph{otimizam} simultaneamente várias medidas de pertinência. O projeto está dividido em três linhas de pesquisa. A primeira visa a integrar a otimização simultânea das medidas à extração dos padrões num tensor fuzzy (poda do espaço de busca). Na segunda linha de pesquisa, estudaremos as possibilidades assim oferecidas nos contextos da classificação associativa e da mineração de padrões relevantes em relações nas quais os elementos são associados a valores numéricos. Enfim, a terceira linha de pesquisa se refere à paralelização do algoritmo para permitir a mineração de conjuntos de dados enormes.
Integrantes: Loïc Pascal Gilles Cerf (coordenador), Adriano Veloso, Wagner Meira Jr..
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 Augusto Fernandes de Almeida (coordenador), Loïc Pascal Gilles Cerf, Wagner Meira Jr., Alberto Henrique Frade Laender, Gisele Lobo Pappa, Nívio Ziviani, Dorgival Olavo Guedes Neto, Renato Antonio Celso Ferreira, Jussara Marques de Almeida, Marcos Andre Gonçalves, Raquel de Oliveira Prates, Adriano Cesar Machado Pereira, Mirella Moura Moro, Clodoveu Augusto Davis Jr..

Projetos de desenvolvimento em andamento

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Últimas publicações

Artigos em periódicos


Trabalhos completos em congressos

Padrões de Alta Utilidade em Relações n-árias Fuzzy
2015. Symposium on Knowledge Discovery, Mining and Learning.
Complete Discovery of High-Quality Patterns in Large Numerical Tensors
2014. IEEE International Conference on Data Engineering.
Reachability Queries in Very Large Graphs: A Fast Refined Online Search Approach
2014. International Conference on Extending Database Technology.
A Lossless Data Reduction for Mining Constrained Patterns in n-ary Relations
2014. European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases.
Modeling and Analyzing the Video Game Live-Streaming Community
2014. Latin American Web Congress.
Constraint-Based Search of Different Kinds of Discriminative Patterns
2013. International Florida Artificial Intelligence Research Society Conference.
Watch me Playing, I am a Professional: a First Study on Video Game Live Streaming
2012. Workshop on Mining Social Network Dynamics.
Restrições para Guiar a Busca de Straddling Biclusters e Padrões Discriminantes
2012. Brazilian Symposium on Databases.

Resumos expandidos em congressos


Resumos em congressos

A New Approach for Sampling Descriptors in 4D-QSAR Methodology Using Computational Geometry
2017. Simpósio Brasileiro de Química Teórica.

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Orientações em andamento

Mestrado

Eder Bruno Fonseca. Undefined. Início: 2017. Universidade Federal de Minas Gerais (Orientador principal)
Lucas Maciel. Descobrindo Padrões Inteiros em Tensores Incertos. Início: 2016. Universidade Federal de Minas Gerais (Orientador principal)
João Vitor Tenório. Undefined. Início: 2016. Universidade Federal de Minas Gerais (Orientador principal)
Vaux Gomes. Boosting Lazy Associative Classifier. Início: 2015. Universidade Federal de Minas Gerais (Orientador principal)

Doutorado

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