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Informações resumidas do Currículo Lattes

Currículo Lattes atualizado em 23/06/2023

ORCID: https://orcid.org/0000-0003-2389-0512

Nome em citações bibliográficas: PEREIRA, Adriano Cesar Machado;PEREIRA, Adriano;Pereira, Adriano C.M.;PEREIRA, ADRIANO C. M.;PEREIRA, ADRIANO CESÁR MACHADO;C. MACHADO PEREIRA, ADRIANO;Adriano C. Machado;MACHADO, ADRIANO C.;PEREIRA, ADRIANO CÉSAR MACHADO;MACHADO PEREIRA, A.C.;PEREIRA, ADRIANO C. MACHADO;MACHADO PEREIRA, ADRIANO CESAR;M. PEREIRA, ADRIANO C.;MACHADO PEREIRA, ADRIANO C.

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Projetos de pesquisa em andamento

2017 a Atual	INCT-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 Atual	EUBRA - 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 Atual	Masweb - 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 Atual	Modelagem, 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 Atual	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 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 Atual	Modelagem, 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 Atual	Credibilidade 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 Atual	INWeb - 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 Atual	IS@ 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 Atual	Observatório 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

User Cold-start Problem in Multi-armed Bandits: When the First Recommendations Guide the User?s Experience
2023. ACM Transactions on Recommender Systems.
Multi-Armed Bandits in Recommendation Systems: A survey of the state-of-the-art and future directions
2022. EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS.
A reproducible POI recommendation framework: Works mapping and benchmark evaluation
2022. INFORMATION SYSTEMS.
Points of Interest recommendations: Methods, evaluation, and future directions
2021. INFORMATION SYSTEMS.
Effective and diverse POI recommendations through complementary diversification models
2021. EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS.
Agro 4.0: A data science-based information system for sustainable agroecosystem management
2020. SIMULATION MODELLING PRACTICE AND THEORY.
Modelagem, Implementação e Avaliação de Estratégias de Negociação Baseadas em Algoritmos de Aprendizado de Máquina para o Mercado Financeiro
2020. REVISTA BRASILEIRA DE COMPUTAÇÃO APLICADA.
Forecast model for financial time series: An approach based on harmonic oscillators
2020. PHYSICA A-STATISTICAL MECHANICS AND ITS APPLICATIONS.
A comparative study of machine translation for multilingual sentence-level sentiment analysis
2020. INFORMATION SCIENCES.
Multimodal data fusion framework based on autoencoders for top-N recommender systems
2019. APPLIED INTELLIGENCE (DORDRECHT. ONLINE).
Multimodal approach for tension levels estimation in news videos
2019. MULTIMEDIA TOOLS AND APPLICATIONS.
DOD-ETL: distributed on-demand ETL for near real-time business intelligence
2019. JOURNAL OF INTERNET SERVICES AND APPLICATIONS.
Current Approaches to the Use of Artificial Intelligence for Injury Risk Assessment and Performance Prediction in Team Sports: a Systematic Review
2019. Sports Medicine-Open.
Investigating market efficiency through a forecasting model based on differential equations
2017. Physica. A (Print).

Trabalhos completos em congressos

Introducing Contextual Information in an Ensemble Recommendation System for Fashion Domains
2022. WebMedia '22: Brazilian Symposium on Multimedia and Web.
Interactive POI Recommendation: applying a Multi-Armed Bandit framework to characterise and create new models for this scenario
2022. WebMedia '22: Brazilian Symposium on Multimedia and Web.
iRec: An Interactive Recommendation Framework
2022. SIGIR '22: The 45th International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval.
A Stacking Recommender System based on Contextual Information for Fashion Retails.
2022. 22nd International Conference on Computational Science and its Applications (ICCSA).
A contextual approach to improve the user's experience in interactive recommendation systems
2021. WebMedia '21: Brazilian Symposium on Multimedia and the Web.
Pattern searcher for decision making of trading agents using Genetic Algorithm
2020. 2020 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC).
Beating the Stock Market with a Deep Reinforcement Learning Day Trading System
2020. 2020 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN).
Combining an LSTM neural network with the Variance Ratio Test for time series prediction and operation on the Brazilian stock market
2020. 2020 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN).
Dynamic Portfolio Optimization Using a Hybrid MLP-HAR Approach
2020. 2020 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence (SSCI).
The impact of first recommendations based on exploration or exploitation approaches in recommender systems' learning
2020. WebMedia '20: Brazillian Symposium on Multimedia and the Web.
A Survey on Point-of-Interest Recommendation in Location-based Social Networks
2020. WebMedia '20: Brazillian Symposium on Multimedia and the Web.
Combining complementary diversification models for personalized POI recommendations
2020. WebMedia '20: Brazillian Symposium on Multimedia and the Web.
A tabular sarsa-based stock market agent
2020. ICAIF '20: ACM International Conference on AI in Finance.
Data science in financial markets
2019. the 25th Brazillian Symposium.
Geographic-categorical diversification in POI recommendations
2019. the 25th Brazillian Symposium.
Exploiting the user activity-level to improve the models' accuracy in point-of-interest recommender systems
2019. the 25th Brazillian Symposium.
A data exploratory methodology to understand the users' interactions in nonlinear web multimedia services
2019. the 25th Brazillian Symposium.
How to Compose Product Pages to Enhance the New Users' Interest in the Item Catalog?
2019. International Conference on Computational Science.
A Particle Swarm approach to mitigate the apparent diversity-accuracy dilemma in recommendation domains in recommendation domains
2019. 2019 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC).
A Binary Ensemble Classifier for High Frequency Trading
2015. International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN).
Economically-efficient sentiment stream analysis
2014. 37th international ACM SIGIR conference on Research & development in information retrieval.
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).
Modeling, characterizing and recommendation in multimedia web content services
2013. the 19th Brazilian symposium.
Using genetic programming to detect fraud in electronic transactions
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

Renato Arantes de Oliveira. Uso de deep learning para estratégias de investimento. 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)
Daniel Gherard. Aplicação de aprendizado de máquina para estratégias de mercado financeiro. Início: 2018. Universidade Federal de Minas Gerais (Orientador principal)
Rafael Ribeiro de Medeiros. Finanças computacionais (2018/2 - A DEFINIR). Início: 2018. 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)
Giselle Paranhos de Andrade. METAHEURISTICA 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)
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)
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)
ANGELO DARCY MOLIN BRUN. Aprendizado de máquina e mercado financeiro (A DEFINIR). Início: 2016. Universidade Federal de Minas Gerais (Orientador principal)

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