O time formado pelo aluno de doutorado Flavio Vinicius Diniz de Figueiredo e pelos professores Jussara M. Almeida e Marcos André Gonçalves obtiveram o 1o. lugar em duas das três tarefas de predição do “Predictive Web Analytics Challenge” , um dos Discovery Challenges da ECML/PKDD. Esta é uma das principais conferências mundiais na área de Aprendizado de Máquina e Mineração de Dados. Os Discovery Challenges são desafios de pesquisa anuais organizados pelos patrocinadores da conferência, cada ano focado em um diferente tema de interesse da Academia e/ou da Indústria. Neste ano, o desafio foi focado na tarefa de predizer, em um curto espaço de tempo, se um determinada conteúdo na Web se tornará popular, logo após a sua publicação na rede.
Segundo os autores: “Esse tipo de predição é de extrema importância para provedores de conteúdo na Web e Máquinas de busca, já que pode influenciar consideravelmente as políticas de publicação de anúncios e gerenciamento de acesso, o que, por sua vez, pode ter conseqüências econômicas muito positivas para os atores envolvidos”.
Os pesquisadores também enfatizam: “Tais desafios de pesquisa costumam ser bem populares entre acadêmicos (e profissionais altamente qualificados) na área de Computação; uma espécie de “Olimpíada Internacional de Pesquisa” no nível de Pós-Graduação. Alguns desses já distribuíram prêmios milionários (e.g. Prêmio Netflix), graças ao alto valor econômico dessas soluções”.
O algoritmo vencedor explora novas idéias e conceitos na área de agrupamento de séries temporais e de predição de comportamento. A solução desenvolvida será publicada no Predictive Web Analytics workshop, que será realizado em conjunto com a conferência.
Os membros do grupo são financiados pelo projeto Google Brazil Focused Research Grants, pelo CNPq, pela FAPEMIG, pela Capes, e pelo INCT para a Web (INWeb).
