Fabricio Murai Ferreira


Áreas de Pesquisa: Formação Acadêmica:

Doutorado, University of Massachusetts Amherst, Estados Unidos, 2016

Sala: 4329
Ramal: 1488
murai@dcc.ufmg.br

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Informações resumidas do Currículo Lattes

Currículo Lattes atualizado em 20/01/2023

ORCID: https://orcid.org/0000-0003-4487-6381

Nome em citações bibliográficas: MURAI, F.;MURAI, FABRICIO;MURAI, FABRÍCIO


Projetos de pesquisa em andamento

2022 a AtualBRIMI: Bias Reduction In Medical Information
Projeto financiado pelo NSF e Amazon, parte do FAI (Fairness in Artificial Intelligence) Program
Integrantes: Fabrício Murai Ferreira (coordenador), Shiri Dori-Hacohen, Sherry Pagoto, Scott Hale.
2021 a AtualSistema de Suporte a Usuários de Comunidades sobre Transtornos Mentais através de Saúde Conversacional via Inteligência Artificial
O objetivo geral deste projeto é pesquisar sobre e disponibilizar técnicas do estado-da-arte em saúde conversacional. Os objetivos específicos são: i) implementar uma extensão de navegador que auxilie um usuário a redigir mensagens mais empáticas e/ou que tenham um efeito mais positivo sobre o receptor, ii) disseminar a informação sobre a existência da extensão, iii) Coletar dados sobre uso da extensão e avaliar seu efeito na prática.
Integrantes: Fabrício Murai Ferreira (coordenador), Gabriela Moraes Miserani de Freitas.
2021 a AtualWildPixels: Dense Labeling of Remote Sensing Images in the Wild
Co-PIs: Fabricio Murai; Heitor S. Ramos Filho
Integrantes: Jefersson Alex dos Santos (coordenador), Fabrício Murai Ferreira, RENATO MARTINS ASSUNÇÃO, Heitor Soares Ramos Filho, Keiller Nogueira, Francisco Chiaravalloti, José Marcato, Raoni Rajão.
2020 a AtualNext Generation Graph Embeddings
Proposta selecionada no Programa de Professor Visitante do Exterior (PVE) do Programa CAPES/Print. Deep learning has recently made great strides in solving increasingly complex tasks by simply mapping vector inputs to desired outputs. Still, the fundamental problem of building neural networks that can account for pre-defined input invariances of these vectors remains largely open. For set invariances, the learned model should give the same output regardless of any permutation of the input vector; for graph invariances, the set of all isomorphic graphs is an input invariance.
Integrantes: Fabrício Murai Ferreira (coordenador), Bruno Ribeiro.
2019 a AtualMineração de Dados Temporais para o Entendimento de Fenômenos Sociais Online
Descrição: Universal CNPQ 2018. Propomos métodos computacionais para análise de fenômenos sociais através de: (1) técnicas de mineração deséries temporais; (2) modelagem, através de novos modelos de aprendizado de máquina de processos de pontos; (3) aplicação demodelos e técnicas de aprendizado de máquina para prover previsões sobre interações e comportamentos futuros; e por fim, (4) a aplicação dos modelos e previsões para problemas de cunho socio-tecnológico.
Integrantes: Flávio Vinícius Diniz de Figueiredo (coordenador), Fabrício Murai Ferreira, Fabricio Benevenuto de Souza, Jussara Marques de Almeida, Ana Paula Couto Silva, Pedro Olmo Stancioli Vaz de Melo.

Projetos de desenvolvimento em andamento

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Últimas publicações

Artigos em periódicos

On network backbone extraction for modeling online collective behavior
2022. PLoS One.
Top-Down Deep Clustering with Multi-Generator GANs
2022. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence.
Evaluating the state-of-the-art in mapping research spaces: A Brazilian case study
2021. PLoS One.
On the dynamics of political discussions on Instagram: A network perspective
2021. Online Social Networks and Media.
Predicting user emotional tone in mental disorder online communities
2021. Future Generation Computer Systems.
Analysis and Prediction of Users' Emotional Tone in Reddit Mental Health Communities
2021. iSys - Revista Brasileira de Sistemas de Informação.
Effects of population mobility on the COVID-19 spread in Brazil
2021. PLoS One.
Characterizing Directed and Undirected Networks via Multidimensional Walks with Jumps
2019. ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data.
Supervised Learning for Fake News Detection
2019. IEEE INTELLIGENT SYSTEMS.
Modeling Dynamic Ideological Behavior in Political Networks
2019. The Journal of Web Science.
Selective harvesting over networks
2018. DATA MINING AND KNOWLEDGE DISCOVERY.
On Set Size Distribution Estimation and the Characterization of Large Networks via Sampling
2013. IEEE Journal on Selected Areas in Communications (Print).

Trabalhos completos em congressos

Delator: Detecção Automática de Indícios de Lavagem de Dinheiro por Redes Neurais em Grafos de Transações
2022. Brazilian Workshop on Social Network Analysis and Mining.
Evolving Node Embeddings for Dynamic Exploration of Network Topologies
2022. Ibero-American Conference on Artificial Intelligence (IBERAMIA 2022).
Uncovering Discussion Groups on Claims of Election Fraud from Twitter
2022. international Conference on Social Informatics (SocInfo 2022).
Quão efetivas são Redes Neurais baseadas em Grafos na Detecção de Fraude para Dados em Rede?
2021. Brazilian Workshop on Social Network Analysis and Mining.
Sequence-based word embeddings for effective text classification
2021. 26th International Conference on Natural Language & Information Systems.
Mixture Variational Autoencoder of Boltzmann Machines for Text Processing
2021. 26th International Conference on Natural Language & Information Systems.
Encoding Physical Conditioning from Inertial Sensors for Multi-step Heart Rate Estimation
2021. 10th Brazilian Conference on Intelligent Systems, BRACIS 2021.
Unveiling Community Dynamics on Instagram Political Network
2020. WebSci '20: 12th ACM Conference on Web Science.
Modelos de Previsão do Tom Emocional de Usuários em Comunidades de Saúde Mental no Reddit
2020. Brazilian Workshop on Social Network Analysis and Mining.
Characterizing (Un)moderated Textual Data in Social Systems
2020. 2020 IEEE/ACM International Conference on Advances in Social Networks Analysis and Mining (ASONAM).
Aprendizado de Máquina para Previsão do Tempo de Execução de Aplicações Spark
2019. XXXVII Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos.
Gray-Box Models for Performance Assessment of Spark Applications
2019. International Workshop on Federation in Cloud and Container Infrastructures (IWFCC).
Explainable Machine Learning for Fake News Detection
2019. the 10th ACM Conference.
Machine Learning for Performance Prediction of Spark Cloud Applications
2019. 2019 IEEE 12th International Conference on Cloud Computing (CLOUD).
SEMPLICe: Um Modelo Sequencial de Proficiência em Comunidades Online para Aprendizado de Idioma ∗
2019. VIII Brazilian Workshop on Social Network Analysis and Mining.
Towards Understanding Political Interactions on Instagram
2019. HT '19: 30th ACM Conference on Hypertext and Social Media.
Sampling directed graphs with random walks
2012. IEEE INFOCOM 2012 IEEE Conference on Computer Communications.

Resumos expandidos em congressos

Targeted Network Recruitment on a Budget
2014. International School and Conference on Network Science (NetSci).
Sobre Dois Fenômenos em Redes P2P do Tipo BitTorrent
2012. CSBC Concurso de Teses e Dissertações.
Can identical BitTorrent peers experience different download times?
2010. IFIP WG 7.3 International Symposium on Computer Performance, Modeling, Measurements and Evaluation (PERFORMANCE).
Assortative Mixing in BitTorrent-Like Networks
2009. IEEE INFOCOM 2009 IEEE Conference on Computer Communications Workshops.

Resumos em congressos

Gerenciamento de Conexões TCP no Ambiente de Trabalho Cooperativo FreeMeeting
2007. XXIX Jornada Giulio Massarani de Iniciação Científica, Artística e Cultural da UFRJ.
FreeMeeting: Um Ambiente de Trabalho Cooperativo Integrado a Web
2006. XXVIII Jornada Giulio Massarani de Iniciação Científica, Artística e Cultural da UFRJ.

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Orientações em andamento

Mestrado

Amanda Fagundes de Paula. Understanding the Online Spread of Biased Health Information. Início: 2021. Universidade Federal de Minas Gerais (Orientador principal)
Jackson de Faria Júnior. A definir. Início: 2020. Universidade Federal de Minas Gerais (Co orientador)
Gustavo Germano Silva. On node embeddings for partially observed graphs. Início: 2020. Universidade Federal de Minas Gerais (Orientador principal)

Doutorado

Rodrigo Andrade Santos. A definir. Início: 2021. Universidade Federal de Minas Gerais (Orientador principal)
Rafael Sales Medina Ferreira. A definir. Início: 2021. Universidade Federal de Minas Gerais (Orientador principal)

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Acesso por PERFIL

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