Mineração de Dados

Publicação

MIDAS-UFF: Uma Ferramenta para Mineração de Dados

Uma proposta de algoritmo para clustering baseado em coloração de vértices e sua implementação para Análise de Dados de Microarray

Mineração de Exceções Aplicada aos Sistemas para Detecção de Intrusões

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Hybridization of GRASP Metaheuristic with Data Mining Techniques

Descoberta de Associações em Dados

Combining an evolutionary algorithm with data mining to solve a single-vehicle routing problem

Applications of the DM-GRASP heuristic: a survey

Um GRASP Híbrido com Reconexão por Caminhos e Mineração de Dados

MINERAÇÃO DE DADOS APLICADA A RELAÇÃO CLIENTES E PAGAMENTOS ? ESTUDO BIBLIOMÉTRICO

Uso de Múltiplos Canais de Atendimento: Estudo sobre o Comportamento dos Consumidores da Ampla Energia S.A. Utilizando Técnicas de Mineração de Dados

Proposição de técnicas de mineração de textos para categorização e auxílio de diagnósticos médicos generalistas

MINERAÇÃO DE DADOS APLICADA À DISCRIMINAÇÃO DA COBERTURA DA TERRA EM IMAGEM LANDSAT 8 OLI

Sistema preditivo para a doença de Alzheimer na triagem clínica

MUMAL2: Improving sensitivity in shotgun proteomics using cost sensitive artificial neural networks and a threshold selector algorithm

Mirnacle: machine learning with SMOTE and random forest for improving selectivity in pre-miRNA ab initio prediction

Rama: a machine learning approach for ribosomal protein prediction in plants

Geminivirus data warehouse: a database enriched with machine learning approaches

Fangorn Forest (F2): a machine learning approach to classify genes and genera in the family Geminiviridae

Pixels individuais tratados como objetos para a classificação da cobertura da terra: integração entre GEOBIA e mineração de dados geográficos na Região Metropolitana do Rio de Janeiro (RMRJ)

Conceptual framework for blockchain-based metering systems

visGReMLIN: graph mining-based detection and visualization of conserved motifs at 3D protein-ligand interface at the atomic level

OCCAM: prediction of small ORFs in bacterial genomes by means of a target-decoy database approach and machine learning techniques

Mineração de dados na análise dos condicionantes dos movimentos de massa na região serrana do Rio de Janeiro

Pesquisador

Ricardo Pereira Gonçalves

Graduação em engenharia civil pela Universidade Federal do Rio de Janeiro ? UFRJ (1999) e pós-graduação (mestrado e doutorado) em engenharia civil, área de concentração em Petróleo e Gás, pelo Instituto Alberto Luiz Coimbra de Pós-Graduação e Pesquisa de Engenharia ? COPPE/UFRJ (2000-2009). Professor substituto pelo Departamento de Expressão Gráfica (DEG) da Escola Politécnica da UFRJ (2010-2013). Pesquisador pleno no Laboratório de Análise e Confiabilidade de Estruturas Offshore, LACEO - COPPE/UFRJ (2000-2014).

Fabio Ribeiro Cerqueira

Possui graduação em ciência da computação pela Universidade Federal de Viçosa, 1996. Obteve seu mestrado também em ciência da computação pela UNICAMP, 1999, completando a primeira dissertação no Brasil em montagem de fragmentos de DNA. Em 2006, completou um curso de especialização em bioinformática na Universidade de Lisboa, ingressando a seguir no doutoramento. Obteve o grau de doutor (modalidade European Doctorate) em Informática Biomédica pela University for Health Sciences, Medical Informatics and Technology, Hall in Tyrol, Austria, 2010.

Rodrigo Salvador Monteiro

Possui Bacharelado em Informática pela Universidade Federal do Rio de Janeiro (1999), Mestrado (2001) e Doutorado (2005) em Engenharia de Sistemas e Computação pela COPPE/UFRJ. De fevereiro de 2004 a junho de 2005 esteve na Universidade de Stuttgart na Alemanha executando parte de seu doutorado através de um programa sanduíche. Desempenhou as funções de gerente de projeto e analista de sistemas em instituições públicas como o Centro de Catalogação das Forças Armadas e o Departamento de Abastecimento da Marinha do Brasil.