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Informações resumidas do Currículo Lattes

Currículo Lattes atualizado em 17/10/2023

ORCID: https://orcid.org/0000-0002-9749-0151

Nome em citações bibliográficas: VAZ DE MELO, P. O. S;Pedro O.S. Vaz de Melo;VAZ DE MELO, PEDRO O. S.;VAZ DE MELO, PEDRO OLMO STANCIOLI;VAZ DE MELO, PEDRO O.S.;MELO, PEDRO O.S. VAZ DE;DE MELO, PEDRO O. S. VAZ;Melo, Pedro Olmo S. Vaz;S. VAZ DE MELO, PEDRO;VAZ DE MELO, PEDRO OLMO;MELO, PEDRO O. S. VAZ DE;Vaz de Melo, P.O.S.;VAZ DE MELO, PEDRO O.;S. VAZ DE MELO, PEDRO O.;MELO, PEDRO OLMO STANCIOLI VAZ DE;VAZ-DE-MELO, PEDRO O. S.;VAZ-DE-MELO, PEDRO O.S.;VAZ-DE-MELO, PEDRO O.S

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Projetos de pesquisa em andamento

2022 a Atual	Aprendizado de máquina aplicado ao Processamento Geológico Técnicas de Computação Científica vêm sendo aplicadas cada vez mais na área de Geociências em todas as grandes empresas de petróleo de nível mundial. Os recentes avanços em Intelligence Data Analysis, particularmente em aprendizado de máquina (Machine Learning), têm apresentado resultados promissores em diversos problemas inerentes à interpretação exploratória envolvendo múltiplos atributos. Como exemplos podem ser destacados a identificação e classificação automática de estruturas geológicas e a predição de propriedades petrofísicas, com foco na redução do tempo e de incertezas no processo de tomada de decisão. O objetivo principal do projeto é pesquisar e desenvolver novos métodos de aprendizado de máquina visando a melhoria dos modelos geológicos, integrando dados primários (poços) e secundários (sísmica). Os resultados obtidos serão incorporados ao Sistema Integrado de Geologia e Geofísica da Petrobras, SIGEO, resultando em importantes benefícios tecnológicos e científicos para a indústria nacional de petróleo e gás natural.. Integrantes: Flávio Figueiredo (coordenador), Pedro Olmo Stancioli Vaz De Melo.
2019 a Atual	Métodos Computacionais para Modelagem de Comportamentos Sociais de Larga Escala Chamada CNPq Nº 09/2018 - Bolsas de Produtividade em Pesquisa -PQ Integrantes: Pedro Olmo Stancioli Vaz De Melo (coordenador).
2019 a Atual	RODEO: Novos Modelos para Representação de Entidades a partir de Discussões Online Devido ao uso onipresente da Internet, é fácil encontrar grupos ou comunidades de pessoas que discutam sobre os mais variados assuntos. A hipótese é que, mesmo quando nada é explicitamente conhecido sobre uma entidade online (ex: notícias, vídeos), é possível formular uma descrição concisa e precisa ao ler comentários associados a ela. Infelizmente, o uso de comentários para a construção de conhecimento estruturado é muito desafiador. Uma sequência de comentários pode ser muito ruidosa, contendo muitas mensagens que são completamente fora do tópico e com erros de ortografia e sintaxe. No entanto, comentários são normalmente públicos, abundantes e diversos. Além disso, seu conteúdo pode revelar conexões entre entidades online que não estão explicitamente indicadas em suas descrições. O objetivo deste projeto é desenvolver um método que aprenda representações formais de entidades a partir das discussões online que estão diretamente associadas a elas. Primeiro, planejamos realizar uma caracterização profunda das discussões online na direção de entender quanto (se qualquer coisa) pode ser aprendida sobre a entidade com a qual elas estão associadas. Então, após o entendimento e avaliação do estado da arte, o objetivo é propor métodos de representação que sejam específicos para a tarefa de representação de entidade quando a única fonte de informação é uma sequência de comentários, o que não é a caso para os métodos existentes. Finalmente, planejamos alavancar dois aplicativos desse método: um sistema automático de resumo de texto e uma máquina de busca alimentada somente por comentários. Integrantes: Pedro Olmo Stancioli Vaz De Melo (coordenador).
2019 a Atual	MOSES - Models of Large Scale Social Behaviors A partir de sistemas sociais ubíquos, é possível registrar praticamente todas as interações dos seres humanos com o ambiente que os cerca. Mais ainda, é fascinante que, por trás dos nomes e números registrados em todos esses dados, vemos o reflexo do próprio ambiente e da sociedade, ou seja, por trás de cada registro, há uma decisão tomada por alguém. Assim, o conhecimento de como processar esse banco de dados de valor inestimável e em evolução pode levar, consequentemente, a uma melhor compreensão dos interesses e da dinâmica de cada entidade em um determinado sistema, comunidade ou na sociedade. Pela primeira vez na história, pode-se validar e propor modelos de comportamento social a partir de dados reais, variados e de larga escala e, com isso, prever as suas ações e projetar políticas para alterá-las. O objetivo principal deste projeto é modelar o comportamento de larga escala de seres humanos a partir de técnicas de descoberta de conhecimento em dados contendo interações sociais. Mais especificamente, três linhas de pesquisa serão abordadas: aprendizado de representações de textos informais (LP1), modelagem de interações sociais temporais (LP2) e modelagem aplicada (LP3). Trabalhos da linha de pesquisa LP1 focarão na análise de textos informais registrados na Internet a partir de técnicas de processamento de linguagem natural em conjunto com métodos de aprendizado de máquina. Na linha de pesquisa LP2, analisaremos e proporemos modelos que consideram tanto as dinâmicas individuais quanto os efeitos em rede que essas alavancam. Uma possível abordagem para resolver esse problema é através de processos pontuais em rede, que é um modelo estocástico em que os dados tomam a forma de uma série temporal de eventos aleatórios observados em cada entidade do sistema. Por m, na linha de pesquisa LP3 pretendemos aplicar os modelos aprendidos e desenvolvidos nas duas linhas anteriores para alavancar aplicações que possam impactar diretamente e positivamente na sociedade. Espera-se obter, ao nal do prazo deste projeto (36 meses), os seguintes resultados: (i) sistemas de coleta de dados oriundos de diversos sistemas que registram interações sociais; (ii) um banco de dados integrado; (iii) novos modelos de comportamento social que sejam validados por dados reais e de larga escala; (iv) um arcabouço computacional capaz de integrar os modelos propostos (e já existentes na literatura) a afim de ampliar o entendimento sobre as dinâmicas de sociedades; (v) aplicações baseadas nos modelos propostos, tais como um caracterizador de registros de mobilidade, um sumarizador de textos informais e um aplicativo para descrever o comportamento de políticos. Além disso, pretendo (vi) formar três doutores, seis mestres e quatro alunos de iniciação. Em termos de produção cientíca, pretendo (vii) publicar três artigos em periódicos e seis artigos em conferências internacionais e nacionais. Integrantes: Pedro Olmo Stancioli Vaz De Melo (coordenador).

Projetos de desenvolvimento em andamento

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Últimas publicações

Artigos em periódicos

Assessing Large-Scale Power Relations among Locations from Mobility Data
2022. ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data.
The interplay of migration and cultural similarity between countries: Evidence from Facebook data on food and drink interests
2022. PLoS One.
Control Optimisation Baselines for Tidal Range Structures-CoBaseTRS
2022. Software Impacts.
SocialRoute: A low-cost opportunistic routing strategy based on social contacts
2022. Ad Hoc Networks.
Prediction-free, real-time flexible control of tidal lagoons through Proximal Policy Optimisation: A case study for the Swansea Lagoon
2022. OCEAN ENGINEERING.
Overcoming Bias in Community Detection Evaluation
2021. Journal of Information and Data Management - JIDM.
On knowledge-transfer characterization in dynamic attributed networks
2020. SOCIAL NETWORK ANALYSIS AND MINING.
Do Politicians Talk about Politics? Assessing Online Communication Patterns of Brazilian Politicians
2020. ACM Transactions on Social Computing.
Elite versus mass polarization on the Brazilian impeachment proceedings of 2016
2020. SOCIAL NETWORK ANALYSIS AND MINING.
STACY: Strength of Ties Automatic-Classifier over the Years
2019. Journal of Information and Data Management - JIDM.
Random Playlists Smoothly Commuting Between Styles
2019. ACM Transactions on Multimedia Computing Communications and Applications.
How Many Political Parties Should Brazil Have? A Data-Driven Method to Assess and Reduce Fragmentation in Multi-Party Political Systems
2015. Plos One.
Forecasting in the NBA and other team sports
2012. ACM T KNOWL DISCOV D.

Trabalhos completos em congressos

Between acceptance and rejection
2022. JCDL '22: The ACM/IEEE Joint Conference on Digital Libraries in 2022.
Why Do Document-Level Polarity Classifiers Fail?
2021. Proceedings of the 2021 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies.
Long-term Characterization of Political Communications on Social Media
2021. WIIAT '21: IEEE/WIC/ACM International Conference on Web Intelligence.
SocialRoute: Roteamento Oportunístico de Baixo Custo baseado em Contatos Sociais
2021. Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos.
Facebook Ads Monitor: An Independent Auditing System for Political Ads on Facebook
2020. WWW '20: The Web Conference 2020.
Using Facebook Data to Measure Cultural Distance between Countries: The Case of Brazilian Cuisine
2020. WWW '20: The Web Conference 2020.
Stop the Clock: Are Timeout Effects Real?
2020. The European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases.
Networked Point Process Models Under the Lens of Scrutiny
2020. The European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases.
Measuring Power Relations Among Locations From Mobility Data
2019. the 17th ACM International Symposium.
Are We Still Friends? Evaluating Tie Persistence in Mobility Traces
2019. the 17th ACM International Symposium.
Characterization of the discrepancies between scores and texts of movie reviews
2019. the 25th Brazillian Symposium.
The times they are a-changin' (or not)
2019. the 25th Brazillian Symposium.
A Multi-Strategy Approach to Overcoming Bias in Community Detection Evaluation
2019. Brazilian Symposium on Databases.
Can WhatsApp Counter Misinformation by Limiting Message Forwarding?
2019. nternational Conference on Complex Networks and Their Applications.
O Paradoxo da Viralização de Informação Criptografada no WhatsApp
2019. XXXVII Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos.
Characterizing Knowledge-Transfer Relationships in Dynamic Attributed Networks
2019. 2019 IEEE/ACM International Conference on Advances in Social Networks Analysis and Mining.
The Self-Feeding Process: A Unifying Model for Communication Dynamics in the Web
2013. WWW '13: 22nd International World Wide Web Conference.
Surprising Patterns for the Call Duration Distribution of Mobile Phone Users
2010. The European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases (ECML PKDD).
Can Complex Network Metrics Predict the Behavior of NBA Teams?
2008. 14th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery & Data Mining.

Resumos expandidos em congressos

Evaluating the Evaluation Metrics for Spatial Disease Cluster Detection Algorithms
2020. SIGSPATIAL '20: 28th International Conference on Advances in Geographic Information Systems.
When Politicians Talk About Politics: Identifying Political Tweets of Brazilian Congressmen
2018. International Conference on Web and Social Media (ICWSM).
How to find the relevant words politicians use in Twitter?
2017. Simpósio Brasileiro de Sistemas Multimídia e Web (WebMedia).
Mineração de Perfis Sociais em Redes Temporais
2017. Simpósio Brasileiro de Banco de Dados (SBBD).
ROPE and STRAW: Automatic Music Playlist Generators
2017. XVI Worshop de Ferramentas e Aplicações (WFA).

Resumos em congressos

Identifying exceptional cultural profiles in the world using Foursquare data
2017. Simpósio Brasileiro de Sistemas Multimídia e Web (WebMedia).
Magnet News: You Choose the Polarity of What You Read.
2014. International AAAI Conference on Weblogs and Social Media; Eighth International AAAI Conference on Weblogs and Social Media.
Large Scale Study of Urban Societies in Near Real Time
2014. International School and Conference on Network Science - NetSciX.

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Orientações em andamento

Mestrado

Leo Martins de Sá Freire. Um Framework Computacional para Caracterizar Passes no Futebol. Início: 2023. Universidade Federal de Minas Gerais (Orientador principal)
Gabriel Lima Canguçu. Segmentação Semântica de Imagens Sísmicas. Início: 2023. Universidade Federal de Minas Gerais (Orientador principal)
Rodrigo Lopes de Faria. Aprendizado de movimentos a partir de dados de acelerômetros. Início: 2022. Universidade Federal de Minas Gerais (Orientador principal)
ESTÉFANO BORTOLINI VASSOLER. Previsão de Séries Temporais Usando Aprendizado Profundo. Início: 2022. Universidade Federal de Minas Gerais (Orientador principal)
Fernanda Guimarães de Araújo. Aprendizado de correções de textos em português. Início: 2021. Universidade Federal de Minas Gerais (Orientador principal)
Gustavo Henrique Pereira Godinho. Deep neural play-by-play data generation. Início: 2021. Universidade Federal de Minas Gerais (Orientador principal)

Doutorado

Gustavo Lúcius Fernandes. A Computational Environment to Test AI Safety. Início: 2023. Universidade Federal de Minas Gerais (Orientador principal)
Bruno Cerqueira Hott. Dinâmicas de Polarização em Redes Sociais. Início: 2021. Universidade Federal de Minas Gerais (Orientador principal)
Fabrício Rodrigues de Souza. Modelagem De Comportamento Humano Para Alavancar Aplicações Em Redes D2D. Início: 2017. Universidade Federal de Minas Gerais (Orientador principal)
Túlio Corrêa Loures. Discussion-based entity representation. Início: 2017. Universidade Federal de Minas Gerais (Orientador principal)

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