CVNLP PPI: Residência em TIC 13 - Heterogeneous Computing for Computational Vision and Natural Language Processing - Programas e Projetos Prioritários (PPI)

CVNLP PPI: Residência em TIC 13 - Heterogeneous Computing for Computational Vision and Natural Language Processing - Programas e Projetos Prioritários (PPI) - MCTI, Softex

Ricardo Marcondes Marcacini

Possui doutorado em Ciências de Computação pelo Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação da Universidade de São Paulo (2014), mestrado em Ciências de Computação pelo Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação da Universidade de São Paulo (2011) e graduação em Bacharelado em Informática pela Universidade de São Paulo (2009). Atualmente é docente no Instituto De Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da Universidade de São Paulo (USP). Tem trabalhado como revisor para periódicos e conferências internacionais e nacionais na área de inteligência computacional. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Inteligência Artificial, atuando principalmente nos temas de mineração de dados e textos (data and text mining, predictive analytics, data science, big data), aprendizado de máquina e inteligência analítica. (Texto informado pelo autor)

http://lattes.cnpq.br/3272611282260295 (28/05/2024)

Rótulo/Grupo: Orientador

Bolsa CNPq: Nível 2

Período de análise:

Endereço: Universidade de São Paulo, Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação. Avenida Trabalhador Sancarlense Parque Arnold Schimidt 13566590 - São Carlos, SP - Brasil - Caixa-postal: 210 Telefone: (67) 35093801 URL da Homepage: http://icmc.usp.br

Grande área: Ciências Exatas e da Terra

Área: Ciência da Computação

Citações: Google Acadêmico

Produção bibliográfica

Artigos completos publicados em periódicos (33)
1. CARAVANTI DE SOUZA, MARIANA ; SILVA GÔLO, MARCOS PAULO ; MÁRIO GUEDES JORGE, ALÍPIO ; AMORIM, EVELIN ; CAMPOS, RICARDO ; MARCONDES MARCACINI, RICARDO ; OLIVEIRA REZENDE, SOLANGE. Keywords attention for fake news detection using few positive labels. INFORMATION SCIENCES. v. 1, p. 120300, issn: 0020-0255, 2024.
2. GUIMARÃES, GABRIEL M.C. ; DA SILVA, FELIPE X.B. ; QUEIROZ, ANDREI L. ; MARCACINI, RICARDO M. ; FALEIROS, THIAGO P. ; BORGES, VINICIUS R.P. ; GARCIA, LUÍS P.F.. DODFMiner: An automated tool for Named Entity Recognition from Official Gazettes. NEUROCOMPUTING. v. 568, p. 127064, issn: 0925-2312, 2024.
3. DOS REIS FILHO, IVAN JOSÉ ; COLETI, JAMILLE DE CAMPOS ; MARCACINI, RICARDO MARCONDES ; REZENDE, SOLANGE OLIVEIRA. Dataset: Annotated Soybean Market News Articles. DATA IN BRIEF. v. 1, p. 110545, issn: 2352-3409, 2024.
4. OLIVEIRA, VITOR ; NOGUEIRA, GABRIEL ; FALEIROS, THIAGO ; MARCACINI, RICARDO. Combining prompt-based language models and weak supervision for labeling named entity recognition on legal documents. ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND LAW (DORDRECHT. PRINT). v. 1, p. 1, issn: 0924-8463, 2024.
5. GOLO, M. P. S. ; MORAES, L. G. ; GOULARTE, R. ; MARCACINI, R. M.. The Impact of Representation Learning on Unsupervised Graph Neural Networks for One-Class Recommendation. Journal of Information and Data Management - JIDM. v. 1, p. 1, issn: 2178-7107, 2024.
6. GÔLO, MARCOS PAULO SILVA ; DE SOUZA, MARIANA CARAVANTI ; ROSSI, RAFAEL GERALDELI ; REZENDE, SOLANGE OLIVEIRA ; NOGUEIRA, BRUNO MAGALHÃES ; MARCACINI, RICARDO MARCONDES. One-class learning for fake news detection through multimodal variational autoencoders. ENGINEERING APPLICATIONS OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE. v. 122, p. 106088, issn: 0952-1976, 2023.
7. CALDEIRA, D. M. ; PEREIRA, A. L. ; MARCACINI, R. M. ; REZENDE, S. O.. Ciência de Dados na Administração Pública: Desafios e Oportunidades. Revista da CGU. v. 15, p. 9-13, issn: 1981-674X, 2023.
8. DO CARMO, PAULO RICARDO VIVIURKA ; MARCACINI, RICARDO ; VALLI, MARILIA ; SILVA-SILVA, JOÃO VICTOR ; FERREIRA, LEONARDO LUIZ GOMES ; PILON, ALAN CESAR ; DA SILVA BOLZANI, VANDERLAN ; ANDRICOPULO, ADRIANO D ; MARX, EDGARD. Development of a novel chemoinformatic tool for natural product databases. Future Drug Discovery. v. 5, p. 1, issn: 2631-3316, 2023.
9. ARAUJO, A. ; GOLO, M. ; MARCACINI, R. M.. Opinion mining for app reviews: an analysis of textual representation and predictive models. Automated Software Engineering. v. 29, p. 1-30, issn: 0928-8910, 2022.
10. LIMA, V. M. A. ; ARAUJO, A. ; MARCACINI, R. M.. Temporal dynamics of requirements engineering from mobile app reviews. PEERJ COMPUTER SCIENCE. v. 8, p. e874, issn: 2376-5992, 2022.
11. DOS REIS FILHO, IVAN JOSÉ ; MARCACINI, RICARDO MARCONDES ; REZENDE, SOLANGE OLIVEIRA. On the enrichment of time series with textual data for forecasting agricultural commodity prices. METHODSX. v. 1, p. 101758, issn: 2215-0161, 2022.
12. SILVA, A. C. M. ; SILVA, D. F. ; MARCACINI, R. M.. Multimodal representation learning over heterogeneous networks for tag-based music retrieval. EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS. p. 117969, issn: 0957-4174, 2022.
13. GÔLO, MARCOS P.S. ; ARAÚJO, ADAILTON F. ; ROSSI, RAFAEL G. ; MARCACINI, RICARDO M.. Detecting relevant app reviews for software evolution and maintenance through multimodal one-class learning. INFORMATION AND SOFTWARE TECHNOLOGY. v. 151, p. 106998, issn: 0950-5849, 2022.
14. CARMO, P. R. V. ; REIS FILHO, I. ; MARCACINI, R. M.. The TRENCHANT: TRENd prediCtion on Heterogeneous informAtion NeTworks. Journal of Information and Data Management - JIDM. v. 13, p. 624-636, issn: 2178-7107, 2022.
15. ALEX LOPES PEREIRA ; SOLANGE OLIVEIRA REZENDE ; RICARDO MARCACINI ; DANIEL MATOS CALDEIRA. Ciência de Dados na Administração Pública: Desafios e Oportunidades. Revista da CGU. v. 14, p. 164-167, issn: 2595-668X, 2022.
16. SANTOS, T. B. ; CAMPESE, C. ; MARCACINI, R. M. ; SINOARA, R. A. ; Rezende, S. O. ; MASCARENHAS, J.. Prototyping for user involvement activities: How to achieve major benefits. JOURNAL OF MANUFACTURING SCIENCE AND TECHNOLOGY. v. 33, p. 465-472, issn: 1755-5817, 2021.
17. PINTO, RICARDO A.M. ; BERNARDINI, FLAVIA ; MARCACINI, RICARDO M.. PPM-HC: a method for helping project portfolio management based on topic hierarchy learnings. INTERNATIONAL JOURNAL OF BUSINESS INTELLIGENCE AND DATA MINING. v. 18, p. 364-382, issn: 1743-8187, 2021.
18. DOS SANTOS, BRUCCE N. ; MARCACINI, RICARDO M. ; REZENDE, SOLANGE O.. Multi-Domain Aspect Extraction using Bidirectional Encoder Representations from Transformers. IEEE Access. v. 1, p. 1-1, issn: 2169-3536, 2021.
19. SINOARA, R. A. ; MARCACINI, R. M. ; Rezende, S. O.. Mineração de Textos e Semântica: desafios, abordagens e aplicações. SISTEMAS DE INFORMAÇÃO (MACAÉ). v. 1, p. 41-53, issn: 1983-5604, 2021.
20. SOUZA, M. C. ; ROSSI, R. G. ; SANTOS, B. N. ; NOGUEIRA, B. M. ; MARCACINI, R. M. ; Rezende, S. O.. A network-based positive and unlabeled learning approach for fake news detection. MACHINE LEARNING. v. 110, p. 1-41, issn: 0885-6125, 2021.
21. GOLO, M. ; ROSSI, R. G. ; MARCACINI, R. M.. Learning to sense from events via semantic variational autoencoder. PLoS One. v. 16, p. e0260701, issn: 1932-6203, 2021.
22. SUNDERMANN, CAMILA VACCARI ; PADUA, RENAN ; TONON, VÍTOR RODRIGUES ; MARCACINI, RICARDO MARCONDES ; DOMINGUES, MARCOS AURÉLIO ; REZENDE, SOLANGE OLIVEIRA. A context-aware recommender method based on text and opinion mining. Expert Systems (Online). v. e12618, p. e12618, issn: 1468-0394, 2020.
23. DOS SANTOS, BRUCCE NEVES ; ROSSI, RAFAEL GERALDELI ; REZENDE, SOLANGE OLIVEIRA ; MARCACINI, RICARDO MARCONDES. A two-stage regularization framework for heterogeneous event networks. PATTERN RECOGNITION LETTERS. v. 138, p. 490-496, issn: 0167-8655, 2020.
24. SUNDERMANN, CAMILA V. ; DOMINGUES, M. A. ; SINOARA, R. A. ; MARCACINI, R. M. ; Rezende, S. O.. Using Opinion Mining in Context-Aware Recommender Systems: A Systematic Review. INFORMATION. v. 10, p. 42-87, issn: 2078-2489, 2019.
25. MARCACINI, R. M.; ROSSI, R. G. ; MATSUNO, I. P. ; Rezende, S. O.. Cross-domain aspect extraction for sentiment analysis: A transductive learning approach. DECISION SUPPORT SYSTEMS. v. 114, p. 70-80, issn: 0167-9236, 2018.
26. MATSUNO, I. P. ; ROSSI, R. G. ; MARCACINI, R. M. ; Rezende, S. O.. Aspect-based Sentiment Analysis using Semi-Supervised Learning in Bipartite Heterogeneous Networks. Journal of Information and Data Management - JIDM. v. 7, p. 141-154, issn: 2178-7107, 2016.
27. CORREA, G. N. ; MARCACINI, R. M. ; HRUSCHKA, E. R. ; Rezende, S. O.. Interactive textual feature selection for consensus clustering. Pattern Recognition Letters. v. 52, p. 25-31, issn: 0167-8655, 2015.
28. CARVALHO, DARLINTON ; MARCACINI, RICARDO ; LUCENA, CARLOS ; REZENDE, SOLANGE. A Process to Support Analysts in Exploring and Selecting Content from Online Forums. SOCIAL NETWORKING. v. 03, p. 86-93, issn: 2169-3285, 2014.
29. BONIN, R. ; MARCACINI, R. M. ; Rezende, S. O.. Unsupervised Instance Selection From Text Streams. Journal of Information and Data Management - JIDM. v. 5, p. 114-124, issn: 2178-7107, 2014.
30. PINTO, R. ; BERNARDINI, F. C. ; MARCACINI, R. M. ; Rezende, S. O.. Um novo método para a categorização de planos de projeto. RBGP. Revista Brasileira de Gerenciamento de Projetos. v. 13, p. 37-41, issn: 1679-902X, 2014.
31. ROSSI, R. G. ; MARCACINI, R. M. ; Rezende, S. O.. Analysis of Domain Independent Statistical Keyword Extraction Methods for Incremental Clustering. LEARNING AND NONLINEAR MODELS. v. 12, p. 17-37, issn: 1676-2789, 2014.
32. COSTA, J. M. H. ; AMARAL, C. S. T. ; ROZENFELD, H. ; MARCACINI, R. M. ; Rezende, S. O.. Systematization of Recurrent New Product Development Management Problems. Engineering Management Journal. v. 25, p. 19-34, issn: 1042-9247, 2013.
33. REZENDE, S. O. ; MARCACINI, R. M. ; MOURA, M. F.. O uso da Mineração de Textos para Extração e Organização não Supervisionada de Conhecimento. Revista de Sistemas de Informação da FSMA. v. 1, p. 7-21, issn: 1983-5604, 2011.
Livros publicados/organizados ou edições (1)
1. MARCACINI, R. M.; LIMA, V. M. A. (Org.) ; YUGOSHI, J. K. (Org.). Web@Cidadania: Aplicativos Sociais usando Dados Governamentais Abertos. 1 ed. Create Space, 2016. p. 74.
Capítulos de livros publicados (3)
1. CASANOVA, E. ; SANTOS, V. G. ; SVARTMAN, F. R. F. ; LEITE, M. Q. ; CANDIDO JUNIOR, A. ; MARCACINI, R. M. ; REZENDE, S. O. ; ALUÍSIO, S. M.. Recursos para o processamento de fala. Em: Caseli, H.M.; Nunes, M.G.V.. (Org.). Processamento de Linguagem Natural: Conceitos, Técnicas e Aplicações em Português. 1ed.São Carlos. : BPLN. 2023.v. 1, p. 61-82.
2. CORREA, G. N. ; Rezende, S. O. ; MARCACINI, R. M.. Uso da mineração de textos na análise exploratória de artigos científicos. Em: Ricardo Augusto Manfredini; Geraldo Nunes Corrêa; Bruno Rodrigues de Oliveira; Suellen Teixeira Zavadzki de Pauli. (Org.). Aplicações de Machine Learning. 1ed. : Pantanal. 2021.v. 1, p. 45-53.
3. SILVA, D. P. ; JESUS, L. R. E. ; Rezende, S. O. ; MARCACINI, R. M.. Aprendizado não supervisionado de Websensors para extração automática de descritores sobre produção de celulose no Brasil. Em: Nídia Pavan Kuri; Luís Carlos Passarini. (Org.). Iniciação Científica e Tecnológica: o jovem pesquisador em ação. 4ed.São Carlos - SP. : EESC/USP. 2014.v. 1, p. 245-256.
Textos em jornais de notícias/revistas (0)
Trabalhos completos publicados em anais de congressos (67)
1. DO CARMO, PAULO VIVIURKA ; MARX, EDGARD ; MARCACINI, RICARDO ; VALLI, MARILIA ; SILVA E SILVA, JOÃO VICTOR ; PILON, ALAN. NatUKE: A Benchmark for Natural Product Knowledge Extraction from Academic Literature. Em: 2023 IEEE 17th International Conference on Semantic Computing (ICSC), p. 199, 2023.
2. COUTINHO, G. N. ; MARCACINI, R. M.. Multimodal Audio Emotion Recognition with Graph-based Consensus Pseudolabeling. Em: Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC), 2023.
3. AKIHITO, V. ; MARCACINI, R. M.. Cluster Fusion Training: Explorando Análise de Agrupamentos para Melhorar Classificação de Sentimentos em Domínios Cruzados. Em: Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC), 2023.
4. GÔLO, MARCOS PAULO SILVA ; DE MORAES, MARCELO ISAIAS ; GOULARTE, RUDINEI ; MARCACINI, RICARDO MARCONDES. On the Use of Early Fusion Operators on Heterogeneous Graph Neural Networks for One-Class Learning. Em: WebMedia '23: Brazilian Symposium on Multimedia and the Web, p. 128, 2023.
5. MINATEL, DIEGO ; DOS SANTOS, NÍCOLAS ROQUE ; DA SILVA, ANGELO CESAR MENDES ; CÚRI, MARIANA ; MARCACINI, RICARDO MARCONDES ; LOPES, ALNEU DE ANDRADE. Unfairness in Machine Learning for Web Systems Applications. Em: WebMedia '23: Brazilian Symposium on Multimedia and the Web, p. 144, 2023.
6. MINATEL, DIEGO ; DA SILVA, ANGELO CESAR MENDES ; DOS SANTOS, NÍCOLAS ROQUE ; CURI, MARIANA ; MARCACINI, RICARDO MARCONDES ; LOPES, ALNEU DE ANDRADE. Data stratification analysis on the propagation of discriminatory effects in binary classification. Em: Symposium on Knowledge Discovery, p. 73, 2023.
7. DE MORAES, MARCELO ISAIAS ; MARCACINI, RICARDO MARCONDES. On the Use of Aggregation Functions for Semi-Supervised Network Embedding. Em: 2023 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), p. 1, 2023.
8. LIMA, VITOR MESAQUE ALVES DE ; BARBOSA, JACSON RODRIGUES ; MARCACINI, RICARDO MARCONDES. MApp-IDEA: Monitoring App for Issue Detection and Prioritization. Em: SBES 2023: XXXVII Brazilian Symposium on Software Engineering, p. 180, 2023.
9. MORAES, LEONARDO ; MARCACINI, RICARDO MARCONDES ; GOULARTE, RUDINEI. Video Summarization using Text Subjectivity Classification. Em: WebMedia '22: Brazilian Symposium on Multimedia and Web, p. 133, 2022.
10. SILVA, A. C. M. ; SILVA, D. F. ; MARCACINI, R. M.. Heterogeneous Graph Neural Network for Music Emotion Recognition. Em: 23rd International Society for Music Information Retrieval Conference (ISMIR 2022), 2022.
11. RODRIGUES, ANA CAROLINA ; MARCACINI, RICARDO M.. Sentence Similarity Recognition in Portuguese from Multiple Embedding Models. Em: 2022 21st IEEE International Conference on Machine Learning and Applications (ICMLA), p. 154, 2022.
12. REIS FILHO, I. ; MARTINS, L. H. D. ; PARMEZAN, A. R. S. ; MARCACINI, R. M. ; REZENDE, S. O.. Sequential Short-Text Classification from Multiple Textual Representations with Weak Supervision. Em: Brazilian Conference on Intelligent Systems, 2022.
13. MENDES DA SILVA, ANGELO CESAR ; GÔLO, MARCOS PAULO SILVA ; MARCACINI, RICARDO MARCONDES. Unsupervised Heterogeneous Graph Neural Network for Hit Song Prediction through One Class Learning. Em: Symposium on Knowledge Discovery, p. 202, 2022.
14. GÔLO, MARCOS P. S. ; MORAES, LEONARDO G. ; GOULARTE, RUDINEI ; MARCACINI, RICARDO M.. One-Class Recommendation through Unsupervised Graph Neural Networks for Link Prediction. Em: Symposium on Knowledge Discovery, p. 146, 2022.
15. DA SILVA, F. X. B. ; GUIMARÃES, G. M. C. ; MARCACINI, R. M. ; QUEIROZ, A. L. ; R. P. BORGES, V. ; FALEIROS, T. P. ; GARCIA, L. P. F.. Named Entity Recognition Approaches Applied to Legal Document Segmentation. Em: Symposium on Knowledge Discovery, p. 210, 2022.
16. CORVINO, GABRIEL ; OLIVEIRA, VITOR VASCONCELOS ; MENDES DA SILVA, ANGELO C. ; MARCACINI, RICARDO MARCONDES. On the use of Query by Committee for Human-in-the-Loop Named Entity Recognition. Em: Symposium on Knowledge Discovery, p. 106, 2022.
17. ARAUJO, A. ; MARCACINI, R. M.. RE-BERT: Automatic Extraction of Software Requirements from App Reviews using BERT Language Model. Em: The 36th ACM/SIGAPP Symposium On Applied Computing, p. 1321-1328, 2021.
18. OLIVEIRA, G. L. ; MARCACINI, R. M. ; PIMENTEL, M. G. C.. Privacy-Preserving Heterogeneous Network Embedding for Clinical Events. Em: Graph Neural Networks and Systems Workshop at Fourth Conference on Machine Learning and Systems, p. 1-7, 2021.
19. GÔLO, MARCOS ; CARAVANTI, MARIANA ; ROSSI, RAFAEL ; REZENDE, SOLANGE ; NOGUEIRA, BRUNO ; MARCACINI, RICARDO. Learning Textual Representations from Multiple Modalities to Detect Fake News Through One-Class Learning. Em: WebMedia '21: Brazilian Symposium on Multimedia and the Web, p. 197-204, 2021.
20. SOUZA, M. C. ; NOGUEIRA, B. M. ; ROSSI, R. G. ; MARCACINI, R. M. ; Rezende, S. O.. A Heterogeneous Network-based Positive and Unlabeled Learning Approach to Detecting Fake News. Em: Brazilian Conference on Intelligent System (BRACIS), 2021.
21. REIS FILHO, I. ; MARCACINI, R. M. ; Rezende, S. O.. Previsão do preço futuro de commodities agrícolas: um estudo para enriquecer séries temporais. Em: Simpósio Brasileiro de Automação Inteligente (SBAI), 2021.
22. ARAUJO, A. ; MARCACINI, R. M.. Hierarchical Cluster Labeling of Software Requirements using Contextual Word Embeddings. Em: Brazilian Symposium on Software Engineering (SBES) - IIER TRACK, 2021.
23. MATTOS, JOAO PEDRO RODRIGUES ; MARCACINI, RICARDO M.. Semi-Supervised Graph Attention Networks for Event Representation Learning. Em: 2021 IEEE International Conference on Data Mining (ICDM), p. 1234, 2021.
24. DO CARMO, PAULO ; MARCACINI, RICARDO. Embedding propagation over heterogeneous event networks for link prediction. Em: 2021 IEEE International Conference on Big Data (Big Data), p. 4812, 2021.
25. GOLO, M. ; ROSSI, R. G. ; MARCACINI, R. M.. Triple-VAE: A Triple Variational Autoencoder to Represent Events in One-Class Event Detection. Em: ENCONTRO NACIONAL DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL E COMPUTACIONAL, 2021.
26. ARAUJO, A. ; GOLO, M. ; VIANA, B. ; SANCHES, F. ; Romero, R. A. F. ; MARCACINI, R. M.. From Bag-of-Words to Pre-trained Neural Language Models: Improving Automatic Classification of App Reviews for Requirements Engineering. Em: XVII ENCONTRO NACIONAL DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL E COMPUTACIONAL, p. 379-389, 2020.
27. SANTOS, BRUCCE NEVES ; MARCACINI, RICARDO M. ; REZENDE, SOLANGE O.. A Sampling-Based Framework for Transductive Classification in Information Networks. Em: 2019 8th Brazilian Conference on Intelligent Systems (BRACIS), p. 657-662, 2019.
28. RODRIGUES TONON, VITOR ; CARVALHO OLIVEIRA, CINTIA ; CARVALHO OLIVEIRA, DANIELE ; DE ANDRADE LOPES, ALNEU ; AKEMI SINOARA, ROBERTA ; MARCONDES MARCACINI, RICARDO ; OLIVEIRA REZENDE, SOLANGE. Improving Recommendations by Using a Heterogeneous Network and User's Reviews. Em: 2019 8th Brazilian Conference on Intelligent Systems (BRACIS), p. 639-644, 2019.
29. E. DELAMARO, MÁRCIO ; REZENDE, SOLANGE ; SOARES, FREDERICO ; RODRIGUES BARBOSA, JACSON ; M. R. VINCENZI, AURI ; BRITTO, RICARDO ; MARCONDES MARCACINI, RICARDO. BULNER: BUg Localization with word embeddings and NEtwork Regularization. Em: VII Workshop on Software Visualization, p. 21-28, 2019.
30. GÔLO, MARCOS ; MARCACINI, RICARDO ; ROSSI, RAFAEL. Uma extensa avaliação empírica de técnicas de pré-processamento e algoritmos de aprendizado supervisionado de uma classe para classificação de texto. Em: Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional, p. 262, 2019.
31. MAX, EDUARDO ZARATE ; MARCACINI, RICARDO MARCONDES ; MATSUBARA, EDSON TAKASHI. Improving Instance Selection via Metric Learning. Em: 2018 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), p. 1-6, 2018.
32. RODRIGUES, L. S. ; REZENDE, S. O. ; MOURA, M. F. ; MARCACINI, R. M.. Agribusiness Time Series Forecasting using Perceptually Important Events. Em: XLIV Latin American Computing Conference, p. 1-10, 2018.
33. FARIAS, ALEX S. ; REZENDE, SOLANGE O. ; MARCACINI, RICARDO M.. A comparison of parameter selection measures for sensor learning from financial news events. Em: XV Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional, p. 787, 2018.
34. PAULA, P. H. L. ; REIS, W. S. ; Rezende, S. O. ; MARCACINI, R. M.. Agrupamento Hierárquico e Multivisão de Eventos por meio de Grafos de Consistência. Em: Symposium on Knowledge Discovery, p. 164-171, 2018.
35. NOGUEIRA, BRUNO MAGALHAES ; BENEVIDES TOMAS, YURI KARAN ; MARCACINI, RICARDO MARCONDES. Integrating distance metric learning and cluster-level constraints in semi-supervised clustering. Em: 2017 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), p. 4118-4125, 2017.
36. FLORENCE, RONALDO ; NOGUEIRA, BRUNO ; MARCACINI, RICARDO. Constrained Hierarchical Clustering for News Events. Em: the 21st International Database Engineering & Applications Symposium, p. 49-56, 2017.
37. SANTOS, BRUCCE NEVES DOS ; ROSSI, RAFAEL GERALDELI ; MARCACINI, RICARDO MARCONDES. Transductive Event Classification through Heterogeneous Networks. Em: 23rd Brazillian Symposium on Multimedia and the Web, p. 285-292, 2017.
38. MARCACINI, R. M.; ROSSI, R. G. ; NOGUEIRA, B. M. ; MARTINS, L. V. C. ; CHERMAN, E. A. ; Rezende, S. O.. Websensors Analytics: Learning to sense the real world using web news events. Em: Workshop on Tools and Applications - 23th Brazilian Symposium on Multimedia and the Web, p. 169-173, 2017.
39. MARCACINI, RICARDO M.; CARNEVALI, JULIO C. ; DOMINGOS, JOAO. On combining Websensors and DTW distance for kNN Time Series Forecasting. Em: 2016 23rd International Conference on Pattern Recognition (ICPR), p. 2521-2525, 2016.
40. FARIAS, DARLAN SANTANA ; MATSUNO, IVONE PENQUE ; MARCACINI, RICARDO MARCONDES ; REZENDE, SOLANGE OLIVEIRA. Opinion-meter: A Framework for Aspect-Based Sentiment Analysis. Em: 22nd Brazilian Symposium on Multimedia and the Web, p. 351-354, 2016.
41. SILVA, A. M. ; MADOENHO, A. M. ; MARCACINI, R. M.. Edge Hierarchical Clustering (EHC): Uma Abordagem para Agrupamento Hierárquico de Dados em Redes de Associação. Em: XII Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional, p. 1-8, 2015.
42. SUNDERMANN, CAMILA V. ; DOMINGUES, M. A. ; MARCACINI, R. M. ; Rezende, S. O.. Combining Privileged Information to Improve Context-Aware Recommender Systems. Em: XII Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC), p. 1-10, 2015.
43. MOURA, M. F. ; MARCACINI, R. M. ; TAKEMURA, C. M. ; Rezende, S. O.. Um software para recuperar e analisar artigos Open Access em agricultura utilizando técnicas de mineração de textos. Em: Congresso Brasileiro de Agroinformática, p. 1-12, 2015.
44. SINOARA, ROBERTA A. ; SUNDERMANN, CAMILA V. ; MARCACINI, RICARDO M. ; DOMINGUES, MARCOS A. ; REZENDE, SOLANGE O.. Named entities as privileged information for hierarchical text clustering. Em: the 18th International Database Engineering & Applications Symposium, p. 57-66, 2014.
45. MANZATO, MARCELO GARCIA ; DOMINGUES, MARCOS AURELIO ; MARCACINI, RICARDO MARCONDES ; REZENDE, SOLANGE OLIVEIRA. Improving Personalized Ranking in Recommender Systems with Topic Hierarchies and Implicit Feedback. Em: 2014 22nd International Conference on Pattern Recognition (ICPR), p. 3696-3701, 2014.
46. DOMINGUES, MARCOS AURELIO ; MANZATO, MARCELO GARCIA ; MARCACINI, RICARDO MARCONDES ; SUNDERMANN, CAMILA VACCARI ; REZENDE, SOLANGE OLIVEIRA. Using Contextual Information from Topic Hierarchies to Improve Context-Aware Recommender Systems. Em: 2014 22nd International Conference on Pattern Recognition (ICPR), p. 3606-3611, 2014.
47. MARCACINI, RICARDO MARCONDES; DOMINGUES, MARCOS AURELIO ; HRUSCHKA, EDUARDO R. ; REZENDE, SOLANGE OLIVEIRA. Privileged Information for Hierarchical Document Clustering: A Metric Learning Approach. Em: 2014 22nd International Conference on Pattern Recognition (ICPR), p. 3636-3641, 2014.
48. DOMINGUES, MARCOS AURELIO ; SUNDERMANN, CAMILA VACCARI ; MANZATO, MARCELO GARCIA ; MARCACINI, RICARDO MARCONDES ; REZENDE, SOLANGE OLIVEIRA. Exploiting Text Mining Techniques for Contextual Recommendations. Em: 2014 IEEE/WIC/ACM International Joint Conferences on Web Intelligence (WI) and Intelligent Agent Technologies (IAT), p. 210-217, 2014.
49. SUNDERMANN, CAMILA V. ; DOMINGUES, MARCOS A. ; MARCACINI, RICARDO M. ; REZENDE, SOLANGE O.. Using Topic Hierarchies with Privileged Information to Improve Context-Aware Recommender Systems. Em: 2014 Brazilian Conference on Intelligent Systems (BRACIS), p. 61-66, 2014.
50. LIMA, VITOR MESAQUE ALVES DE ; MARCACINI, RICARDO MARCONDES ; LIMA, MARCELO HENRIQUE PEREIRA ; CAGNIN, MARIA ISTELA ; TURINE, MARCELO AUGUSTO SANTOS. A Generation Environment for Front-End Layer in e-Government Content Management Systems. Em: 2014 9th Latin American Web Congress (LAWEB), p. 119-123, 2014.
51. DOMINGUES, M. A. ; MARCACINI, R. M. ; Rezende, S. O.. Improving the Recommendation of Given Names by Using Contextual Information. Em: ECML PKDD 2013: 15th Discovery Challenge, p. 1-12, 2013.
52. BONIN, R. ; MARCACINI, R. M. ; Rezende, S. O.. Seleção não Supervisionada de Instâncias em Fluxo de Textos. Em: Symposium on Knowledge Discovery, p. 1-4, 2013.
53. DOMINGUES, MARCOS A. ; CHERMAN, EVERTON A. ; NOGUEIRA, BRUNO M. ; CONRADO, MERLEY S. ; ROSSI, RAFAEL G. ; DE PADUA, RENAN ; MARCACINI, RICARDO M. ; SOUZA, VINICIUS M. A. ; BATISTA, GUSTAVO E. A. P. A. ; RCZENDC, SOLANGE O.. A comparative study of algorithms for recommending given names. Em: 2013 Second International Conference on Informatics & Applications (ICIA 2013), p. 66, 2013.
54. ROSSI, R. G. ; MARCACINI, R. M. ; Rezende, S. O.. Analysis of Statistical Keyword Extraction Methods for Incremental Clustering. Em: X Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional, p. 1-12, 2013.
55. ZANETTA, A. ; MARCACINI, R. M.. O uso da Mineração de Textos para análise exploratória de metadados de produção científica. Em: I SIMPÓSIO DA PRODUÇÃO DO CONHECIMENTO NA GRADUAÇÃO E PÓS-GRADUAÇÃO EM MATO GROSSO DO SUL, p. 1-10, 2013.
56. MARCACINI, R. M.; HRUSCHKA, E. R. ; Rezende, S. O.. On the use of consensus clustering for incremental learning of topic hierarchies. Em: 21st Brazilian Symposium on Artificial Intelligence (SBIA), p. 112-121, 2012.
57. MARCACINI, R. M.; CORREA, G. N. ; Rezende, S. O.. An Active Learning Approach to Frequent Itemset-Based Text Clustering. Em: 21st International Conference on Pattern Recognition (ICPR), p. 1-4, 2012.
58. MARCACINI, R. M.; CHERMAN, E. A. ; METZ, J. ; Rezende, S. O.. A fast dendrogram refinement approach for unsupervised expansion of hierarchies. Em: Discovery Challenge Workshop on Large Scale Hierarchical Classification. (Workshop at ECML/PKDD - European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases), p. 1-12, 2012.
59. MARCACINI, R. M. Aprendizado não supervisionado de hierarquias de de tópicos a partir de coleções textuais dinâmicas. Em: Concurso de Teses e Dissertações em Inteligência Artificial (CTDIA), p. 1-10, 2012.
60. MARCACINI, R. M.; REZENDE, S. O.. Construção Automática de Diretórios Web usando Agrupamento Incremental de Termos. Em: Encontro Nacional de Inteligência Artificial (ENIA), p. 323-334, 2011.
61. MARCACINI, R. M.; REZENDE, S. O.. Incremental Construction of Topic Hierarchies using Hierarchical Term Clustering. Em: 22nd International Conference on Software Engineering and Knowledge Engineering (SEKE), p. 553-558, 2010.
62. MARCACINI, R. M.; MOURA, M. F. ; REZENDE, S. O.. Uma Abordagem para Seleção de Grupos Significativos em Agrupamento Hierárquico de Documentos. Em: VII Encontro Nacional de Inteligência Artificial (ENIA), p. 1-10, 2009.
63. CONRADO, M. S. ; MARCACINI, R. M. ; MOURA, M. F. ; REZENDE, S. O.. O Efeito do uso de Diferentes Formas de Geração de Termos na Compreensibilidade e Representatividade dos Termos em Coleções Textuais na Língua Portuguesa. Em: II International Workshop on Web and Text Intelligence (WTI), p. 1-10, 2009.
64. MARCACINI, R. M.; ROSSI, R. G. ; MOURA, M. F. ; REZENDE, S. O. ; SOLANGE OLIVEIRA REZENDE. Identificação de Competências por meio de Taxonomia de Tópicos Hierárquicos. Em: Congresso da Academia Trinacional de Ciências, p. 1-8, 2008.
65. MOURA, M. F. ; MARCACINI, R. M. ; REZENDE, S. O.. Easily Labelling Hierarchical Document Clusters. Em: IV Workshop em Algoritmos e Aplicações de Mineração de Dados, p. 37-45, 2008.
66. NOGUEIRA, B. M. ; MOURA, M. F. ; CONRADO, M. S. ; ROSSI, R. G. ; MARCACINI, R. M. ; REZENDE, S. O.. Winning some of the document preprocessing challenges in a text mining process. Em: IV Workshop em Algoritmos e Aplicações de Mineração de Dados, p. 1-9, 2008.
67. MARCACINI, R. M.; MOURA, M. F. ; SOLANGE OLIVEIRA REZENDE. Biblioteca Digital do IFM: uma aplicação para a organização da informação por meio de agrupamentos hierárquicos. Em: III Workshop on Digital Libraries, p. 1-6, 2007.
Resumos expandidos publicados em anais de congressos (14)
1. AKIHITO, V. ; MARCACINI, R. M.. TF-MVSA: Multimodal Video Sentiment Analysis Tool using Transfer Learning. Em: WORKSHOP DE FERRAMENTAS E APLICAÇÕES, 2023, Ribeirão Preto. ANAIS ESTENDIDOS DO XXIX SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SISTEMAS MULTIMÍDIA E WEB, 2023.
2. TOLEDO, G. L. ; MARCACINI, R. M.. Transfer Learning with Joint Fine-Tuning for Multimodal Sentiment Analysis. Em: LXAI Research Workshop at ICML 2022, 2022, Online. LXAI Research Workshop at ICML 2022, 2022.
3. GONZAGA, VICTOR MACHADO ; MURRUGARRA-LLERENA, NILS ; MARCACINI, RICARDO. Multimodal intent classification with incomplete modalities using text embedding propagation. Em: WebMedia '21: Brazilian Symposium on Multimedia and the Web, 2021, p. 217-220, 2021.
4. SILVA, E. H. ; MARCACINI, R. M.. Aspect-based Sentiment Analysis using BERT with Disentangled Attention. Em: LatinX in AI (LXAI) - ICML Workshop, 2021, Virtual. LatinX in AI (LXAI) - ICML Workshop, 2021.
5. SILVA, A. C. M. ; SILVA, D. F. ; MARCACINI, R. M.. 4MuLA: A Multitask, Multimodal, and Multilingual Dataset of Music Lyrics and Audio Features. Em: WebMedia '20: Proceedings of the Brazilian Symposium on Multimedia and the Web, 2020, Virtual. WebMedia '20: Proceedings of the Brazilian Symposium on Multimedia and the Web, p. 145-148, 2020.
6. MARCACINI, R. M.; CARVALHO, C. ; MUNDIM, M. S. ; COSTA, S. ; Rezende, S. O.. Introducing the Websensors Georeferenced Event Dataset for Learning to Sense Applications. Em: XIX Brazilian Symposium on GeoInformatics, 2018, Campina Grande - PB. GEOINFO Demos session - Brazilian Symposium on Geoinformatics. Campina Grande, PB, Brazil, p. 1-3, 2018.
7. MATSUNO, I. P. ; ROSSI, R. G. ; MARCACINI, R. M. ; Rezende, S. O.. Análise de Sentimentos baseada em Aspectos usando Aprendizado Semissupervisionado em Redes Heterogêneas. Em: Symposium on Knowledge Discovery, Mining and Learning (KDMiLe), 2015, Petrópolis-RJ. Symposium on Knowledge Discovery, Mining and Learning (KDMiLe). Petrópolis - RJ, Brazil, p. 90-93, 2015.
8. MARCACINI, RICARDO M.; DOMINGUES, MARCOS A. ; REZENDE, SOLANGE O.. Improving consensus clustering of texts using interactive feature selection. Em: the 22nd International Conference, 2013, Rio de Janeiro. Proceedings of the 22nd International Conference on World Wide Web - WWW '13 Companion. New York: ACM Press, p. 237-238, 2013.
9. MARCACINI, RICARDO MARCONDES; REZENDE, SOLANGE OLIVEIRA. Incremental hierarchical text clustering with privileged information. Em: the 2013 ACM symposium, 2013, Florence. Proceedings of the 2013 ACM symposium on Document engineering - DocEng '13, p. 231-232, 2013.
10. MARCACINI, R. M.; SINOARA, R. A. ; MATSUNO, I. P. ; Rezende, S. O.. Aprendizado não Supervisionado de WebSensors. Em: Symposium on Knowledge Discovery, Mining and Learning (KDMiLe), 2013, São Carlos - SP. Workshop of Ideas and Projects, p. 1-3, 2013.
11. CARVALHO, D. B. F. ; MARCACINI, R. M. ; LUCENA, C. J. P. ; Rezende, S. O.. Towards a process to support solving the content selection problem from online community forums. Em: Brazilian Workshop on Social Network Analysis and Mining, 2012, Curitiba - PR. XXXII Congresso da Sociedade Brasileira de Computação, p. 1-4, 2012.
12. PANAGGIO, B. Z. ; MARCACINI, R. M. ; Rezende, S. O.. Torch-ETS: análise exploratória de tópicos emergentes com apoio de agrupamento hierárquico de textos. Em: X Workshop de Ferramentas Aplicações (WFA), 2011, Florianópolis, SC. XVII Simpósio Brasileiro de Sistemas Multimídia e Web. ISSN: 2175-9650, p. 91-93, 2011.
13. MARCACINI, R. M.; REZENDE, S. O.. Torch: a tool for building topic hierarchies from growing text collections. Em: Workshop de Ferramentas e Aplicações (WFA), 2010, Belo Horizonte - MG. Simpósio Brasileiro de Sistemas Multimídia e Web (WebMedia). ISSN 2175-9642. Porto Alegre - RS: Sociedade Brasileira da Computação - SBC, p. 133-135, 2010.
14. NISHIDA, C. E. H. ; MARCACINI, R. M. ; REZENDE, S. O.. Validação de Agrupamento Hierárquico de Documentos na Construção de Bibliotecas Digitais. Em: Workshop de Iniciação Científica e Tecnológica de Computação (WICT), 2010, São Carlos - SP. Anais do IV Workshop de Iniciação Científica e Tecnológica de Computação (WICT), p. 40-42, 2010.
Resumos publicados em anais de congressos (9)
1. CAMPANHA, D. W. ; MARCACINI, R. M.. Learning Sensors as Oracles for Smart Contracts in Blockchains. Em: Simpósio Internacional de Iniciação Científica e Tecnológica da USP, 2018, São Carlos - SP. Simpósio Internacional de Iniciação Científica e Tecnológica da USP. São Carlos - SP, Brazil, p. 1-1, 2018.
2. CORDEIRO, Y. F. S. ; MARCACINI, R. M.. Uma plataforma para análise da qualidade de atendimento em saúde pública usando mineração de dados e textos. Em: Simpósio Internacional de Iniciação Científica da Universidade de São Paulo - SIICUSP, 2016, São Carlos - SP. Simpósio Internacional de Iniciação Científica da Universidade de São Paulo - SIICUSP. São Carlos - SP, Brazil, p. 1-1, 2016.
3. ZANETTA, A. C. C. ; MARCACINI, R. M.. Incorporando Websensors em Sistemas de Recomendação de Consultores Ad-Hoc. Em: Simpósio Internacional de Iniciação Científica da Universidade de São Paulo - SIICUSP, 2015, São Carlos - SP. Simpósio Internacional de Iniciação Científica da Universidade de São Paulo - SIICUSP. São Carlos - SP, Brazil, p. 1-1, 2015.
4. AMARAL, C. S. T. ; MARCACINI, R. M.. Aprendizado de máquina para Websensors: aplicações em monitoramento de queimadas a partir de notícias. Em: Simpósio Internacional de Iniciação Científica da Universidade de São Paulo - SIICUSP, 2015, São Carlos - SP. Simpósio Internacional de Iniciação Científica da Universidade de São Paulo - SIICUSP. São Carlos - SP, Brazil, p. 1-1, 2015.
5. SILVA, D. P. ; JESUS, L. R. E. ; Rezende, S. O. ; MARCACINI, R. M.. Aprendizado não supervisionado de websensors para extração automática de descritores sobre produção de celulose no Brasil. Em: Simpósio Internacional de Iniciação Científica da Universidade de São Paulo (SIICUSP), 2013, São Carlos - SP. Simpósio Internacional de Iniciação Científica da Universidade de São Paulo (SIICUSP), p. 1-1, 2013.
6. PANAGGIO, B. Z. ; MARCACINI, R. M. ; Rezende, S. O.. Descoberta de Tópicos Emergentes de Textos Publicados no Twitter. Em: 19o. Simpósio Internacional de Iniciação Científica da USP, 2011, São Paulo - SP. Simpósio Internacional de Iniciação Científica da USP, p. 1-1, 2011.
7. NISHIDA, C. E. H. ; MARCACINI, R. M. ; REZENDE, S. O.. Um estudo sobre validação estatística em agrupamento hierárquico de documentos. Em: XVIII Simpósio Internacional de Iniciação Científica da USP, 2010, São Paulo - SP. Simpósio Internacional de Iniciação Científica da USP. São Paulo: USP, p. 1-1, 2010.
8. MARCACINI, R. M.; REZENDE, S. O.. Técnicas automáticas para redução da estrutura obtida em processos de agrupamentos hierárquicos. Em: XVI SIICUSP, 2008, São Paulo. Simpósio Internacional de Iniciação Científica da USP, p. 1-1, 2008.
9. MOURA, M. F. ; MARCACINI, R. M. ; NOGUEIRA, B. M. ; CONRADO, M. S. ; SOLANGE OLIVEIRA REZENDE ; REZENDE, S. O.. A proposal for building domain topic taxonomies. Em: Workshop on Web and Text Intelligence (WTI), 2008, Salvador-BA. First International Workshop on Web and Text Intelligence (WTI), p. 83-84, 2008.
Artigos aceitos para publicação (0)
Apresentações de trabalho (4)
1. MARCACINI, R. M.; CASANOVA, E. ; CANDIDO JR, A.. Overview of the Automatic Speech Recognition for Spontaneous and Prepared Speech & Speech Emotion Recognition in Portuguese (SE&R) Shared-tasks at PROPOR 2022. 2022. Apresentação de Trabalho/Congresso
2. MARCACINI, R. M. Websensor Analytics: aprendendo a sentir o mundo real usando eventos de notícias da web. 2021. Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra
3. MARCACINI, R. M. Introdução à Mineração de Eventos. 2020. Apresentação de Trabalho/Seminário
4. MARCACINI, R. M.; Rezende, S. O.. Introdução à Mineração de Eventos e Aplicações em Agronegócios. 2020. Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra
Demais tipos de produção bibliográfica (2)
1. ROSSI, R. G. ; MARCACINI, R. M. ; Rezende, S. O.. Benchmarking Text Collections for Classification and Clustering Tasks. São Carlos: Institute of Mathematics and Computer Sciences. 2014. Relatório Técnico 395
2. CORREA, G. N. ; MARCACINI, R. M. ; Rezende, S. O.. Uso da MineraÇão de Textos na AnÁlise Exploratória de Artigos Científicos. São Carlos, SP, Brazil: Instituto de Ciências Matemáticas e Computação. 2012. Relatório Técnico 383

Produção técnica

Programas de computador com registro (0)
Programas de computador sem registro (5)
1. MARCACINI, R. M.; LIMA, V. M. A.. BR-SAÚDE - Monitoramento de Estabelecimentos de Saúde do Brasil. 2015.
2. MARCACINI, R. M.; REZENDE, S. O.. JPreText: A Simple Text Preprocessing Tool. 2012.
3. MARCACINI, R. M.; REZENDE, S. O.. Torch - Topic Hierarchies. 2010.
4. MARCACINI, R. M. VISIUM.CLUSTER - Hierarchical Cluster Visualization. 2008.
5. MARCACINI, R. M. INSIGMA GNU/LINUX - Distribuição Linux para Gerenciamento Seguro de Redes. 2003.
Produtos tecnológicos (0)
Processos ou técnicas (0)
Trabalhos técnicos (39)
1. MARCACINI, R. M. Agrupamento de textos e suas aplicações em inteligência analítica. 2021.
2. MARCACINI, R. M. Revista Eletrônica de Iniciação Científica em Computação (Fevereiro de 2019). 2019.
3. MARCACINI, R. M. Pattern Recognition - Revisão de Artigo (Maio de 2019). 2019.
4. MARCACINI, R. M. Information Sciences - Revisão de Artigo (Março de 2018). 2018.
5. MARCACINI, R. M. Advances in Data Analysis and Classification (Novembro de 2018). 2018.
6. MARCACINI, R. M. IEEE Access (Janeiro de 2019). 2018.
7. MARCACINI, R. M. Brazilian Conference on Intelligent Systems (Junho de 2018). 2018.
8. MARCACINI, R. M. Brazilian Conference on Intelligent Systems (Junho de 2018). 2018.
9. MARCACINI, R. M. Brazilian Conference on Intelligent Systems (Junho de 2018). 2018.
10. MARCACINI, R. M. International Joint Conferences on Artificial Intelligence (Março de 2018). 2018.
11. MARCACINI, R. M. UFMS/PROPP - Pesquisa e Inovação sem Fomento n. 55/2018 (Agosto de 2018). 2018.
12. MARCACINI, R. M. UFMS/PROPP - Pesquisa e Inovação sem Fomento n. 55/2018 (Dezembro de 2018). 2018.
13. MARCACINI, R. M. Knowledge-Based Systems - Revisão de Artigo (Fevereiro de 2017). 2017.
14. MARCACINI, R. M. Knowledge-Based Systems - Revisão de Artigo (Julho de 2017). 2017.
15. MARCACINI, R. M. UFMS/PROPP - Edital nº 50-2016 - Projetos de Pesquisa Sem Fomento - Avaliação de Projetos (Dezembro de 2017). 2017.
16. MARCACINI, R. M. UFMS/PROPP - Edital nº 50-2016 - Projetos de Pesquisa Sem Fomento - Avaliação de Projetos (Fevereiro de 2017). 2017.
17. MARCACINI, R. M. Knowledge-Based Systems - Revisão de Artigo (Agosto de 2017). 2017.
18. MARCACINI, R. M. Knowledge-Based Systems - Revisão de Artigo (Setembro de 2017). 2017.
19. MARCACINI, R. M. Brazilian Conference on Intelligent Systems (Junho de 2017). 2017.
20. MARCACINI, R. M. Brazilian Conference on Intelligent Systems (Junho de 2017). 2017.
21. MARCACINI, R. M. Knowledge-Based Systems - Revisão de Artigo (Março de 2016). 2016.
22. MARCACINI, R. M. Knowledge-Based Systems - Revisão de Artigo (Maio de 2016). 2016.
23. MARCACINI, R. M. Knowledge-Based Systems - Revisão de Artigo (Setembro de 2016). 2016.
24. MARCACINI, R. M. Knowledge-Based Systems - Revisão de Artigo (Novembro de 2016). 2016.
25. MARCACINI, R. M. Knowledge-Based Systems - Revisão de Artigo (Março - 2015). 2015.
26. MARCACINI, R. M. Knowledge-Based Systems - Revisão de Artigo (Dezembro de 2015). 2015.
27. MARCACINI, R. M. Information Sciences - Revisão de Artigo (Maio de 2015). 2015.
28. MARCACINI, R. M. Information Sciences - Revisão de Artigo (Dezembro de 2014). 2014.
29. MARCACINI, R. M. Information Sciences - Revisão de Artigo (Outubro de 2013). 2013.
30. MARCACINI, R. M.; TUNES, S.. Inteligência artificial contra a Covid-19. 2020. (Programa de rádio ou. 2020.
31. MARCACINI, R. M.; ARANTES, J. T.. Inteligência artificial rastreia notícias sobre COVID-19. 2020. (Programa de rádio ou. 2020.
32. MARCACINI, R. M.; CASATTI, D.. A inteligência artificial contra a Covid-19: o que os eventos podem nos ensinar sobre o futuro?. 2020. (Programa de rádio ou. 2020.
33. MARCACINI, R. M. Inteligência artificial enriquece modelos de previsão para COVID-19. 2020. (Programa de rádio ou. 2020.
34. MARCACINI, R. M. Conheça 4 projetos inovadores para cursos a distância. 2019. (Programa de rádio ou. 2019.
35. MARCACINI, R. M. À margem de ideologias, a realidade dos cientistas que tiveram projetos congelados no Brasil. 2019. (Programa de rádio ou. 2019.
36. MARCACINI, R. M.; NONATO, L. G.. Data Day (Big Data). 2019. (Programa de rádio ou TV/Mesa. 2019.
37. MARCACINI, R. M. Estudos buscam soluções para evitar a evasão de alunos. 2018. (Programa de rádio ou. 2018.
38. MARCACINI, R. M. Pesquisa de Inteligência Analítica desenvolvida na UFMS é premiada no Expolattes (CNPq/CGEE). 2018. (Programa de rádio ou. 2018.
39. MARCACINI, R. M. Inovação Tecnológica para Desenvolvimento de Turismo na Região Costa Leste - MS. 2016. (Programa de rádio ou. 2016.
Demais tipos de produção técnica (4)
1. MARCACINI, R. M.; Rezende, S. O.. Websensors Analytics: Learning to sense the real world using web news events. 2019. Curso de curta duração ministrado/Extensão
2. MARCACINI, R. M. Inteligência Analítica para Textos: Algoritmos e Aplicações. 2018. Curso de curta duração ministrado/Extensão
3. MARCACINI, R. M. Mesa Redonda sobre Inteligência Artificial, Redes Neurais e Robótica no 16º Workshop de Computação da AEMS. 2015. Curso de curta duração ministrado/Extensão
4. MARCACINI, R. M. Extração automática de conhecimento da web com aprendizado de máquina. 2013. Curso de curta duração ministrado/Extensão

Produção artística

Total de produção artística (0)

Orientações em andamento

Supervisão de pós-doutorado (0)
Tese de doutorado (7)
1. Juliano Koji Yugoshi. Multimodal Emotion Recognition using Graph Neural Networks. Tese (Doutorado em Ciências da Computação e Matemática Computacional) - Universidade de São Paulo, . Início: 2023.
  Orientador: Ricardo Marcondes Marcacini.
2. MARCELO ISAIAS DE MORAES JUNIOR. Graph Neural Embedding com Restrição Espaço-Temporal para Redes de Eventos. Tese (Doutorado em Ciências da Computação e Matemática Computacional) - Universidade de São Paulo, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. Início: 2022.
  Orientador: Ricardo Marcondes Marcacini.
3. Marcos Paulo Silva Gôlo. Classificação automática de textos por meio do aprendizado de máquina baseado em uma única classe utilizando redes neurais para grafos. Tese (Doutorado em Ciências da Computação e Matemática Computacional) - Universidade de São Paulo, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. Início: 2022.
  Orientador: Ricardo Marcondes Marcacini.
4. Adailton Ferreira de Araújo. Análise de Sentimentos baseada em Aspectos para Revisões de Produtos de Software. Tese (Doutorado em Ciências da Computação e Matemática Computacional) - Universidade de São Paulo, . Início: 2020.
  Orientador: Ricardo Marcondes Marcacini.
5. Angelo Cesar Mendes da Silva. Aprendizado de Representação Multimodal para Tarefas de Aprendizado de Máquina com Dados Musicais. Tese (Doutorado em Ciências da Computação e Matemática Computacional) - Universidade de São Paulo, . Início: 2020.
  Orientador: Ricardo Marcondes Marcacini.
6. Ivan José dos Reis Filho. Mineração de Eventos com Enriquecimento Semântico. Tese (Doutorado em Ciências da Computação e Matemática Computacional) - Universidade de São Paulo. (Coorientador)., . Início: 2019.
  Supervisor: Ricardo Marcondes Marcacini.
7. Brucce Neves dos Santos. Mineração de Opiniões com Fusão de Informação em Redes Heterogêneas. Tese (Doutorado em Ciências da Computação e Matemática Computacional) - Universidade de São Paulo, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. (Coorientador).. Início: 2019.
  Supervisor: Ricardo Marcondes Marcacini.
Dissertação de mestrado (2)
1. Victor Akihito Kamada Tomita. Modelos de aprendizagem profunda para mineração de opinião. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação e Matemática Computacional) - Universidade de São Paulo, . Início: 2022.
  Orientador: Ricardo Marcondes Marcacini.
2. Guilherme dos Santos Marcon. Abordagens Multilíngues para Análise de Sentimentos baseado em Aspectos. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação e Matemática Computacional) - Universidade de São Paulo, Fundação de Apoio à Universidade de São Paulo. Início: 2021.
  Orientador: Ricardo Marcondes Marcacini.
Monografia de conclusão de curso de aperfeiçoamento/especialização (0)
Trabalho de conclusão de curso de graduação (0)
Iniciação científica (5)
1. Artur de Vlieger Lima. Pseudolabeling para Reconhecimento de Emoções. Iniciação científica (Graduando em Ciências de Computação) - Universidade de São Paulo, Fundação de Apoio à Universidade de São Paulo. Início: 2023.
  Orientador: Ricardo Marcondes Marcacini.
2. Gabriel Natal Coutinho. Fusão de Modalidades para Reconhecimento de Emoções. Iniciação científica (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade de São Paulo, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo. Início: 2023.
  Orientador: Ricardo Marcondes Marcacini.
3. Miguel Prates Ferreira de Lima Cantanhede. Democratizando LLMs usando OPT. Iniciação científica (Graduando em Ciências de Computação) - Universidade de São Paulo, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Início: 2023.
  Orientador: Ricardo Marcondes Marcacini.
4. Lucas de Souza Brandao. Mineração de Músicas usando Redes Heterogêneas. Iniciação científica (Graduando em Ciências de Computação) - Universidade de São Paulo, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Início: 2023.
  Orientador: Ricardo Marcondes Marcacini.
5. Alvaro Jose Lopes. Jornalismo Científico usando IA. Iniciação científica (Graduando em Ciências de Computação) - Universidade de São Paulo, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Início: 2023.
  Orientador: Ricardo Marcondes Marcacini.
Orientações de outra natureza (0)

Supervisões e orientações concluídas

Supervisão de pós-doutorado (0)
Tese de doutorado (1)
1. Vitor Mesaque Alves de Lima. Opinion Mining for App Reviews: Identifying and Prioritizing Emerging Issues for Software Maintenance and Evolution. Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Mato Grosso do Sul, . 2023.
  Orientador: Ricardo Marcondes Marcacini.
Dissertação de mestrado (10)

Ana Carolina Rodrigues. Avaliação de representações embeddings na tarefa de similaridade sentencial. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação e Matemática Computacional) - Universidade de São Paulo, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. 2023.
Orientador: Ricardo Marcondes Marcacini.
Antônio Ronaldo da Silva. Mineração de Textos usando Word Embeddings com Contexto Geográfico. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Mato Grosso do Sul, . 2022.
Orientador: Ricardo Marcondes Marcacini.
Paulo Ricardo Viviurka do Carmo. Embedding Propagation over Heterogeneous Information Networks. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade de São Paulo, . 2022.
Orientador: Ricardo Marcondes Marcacini.
Marcos Paulo Silva Gôlo. Variational Autoencoder Multimodal para Representação de Textos na Classificação baseada em uma Única Classe. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação e Matemática Computacional) - Universidade de São Paulo, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2022.
Orientador: Ricardo Marcondes Marcacini.
WESTERLEY DA SILVA REIS. Modelos DeepWalk para Agrupamento em Redes de Eventos. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Mato Grosso do Sul, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. 2019.
Orientador: Ricardo Marcondes Marcacini.
Brucce Neves dos Santos. Classificação Transdutiva de Eventos usando Redes Heterogêneas. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Mato Grosso do Sul, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. 2018.
Orientador: Ricardo Marcondes Marcacini.
Ronaldo de Oliveira Florence. Agrupamento hierárquico e semissupervisionado de eventos. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Mato Grosso do Sul, . 2018.
Orientador: Ricardo Marcondes Marcacini.
João Domingos Ferreira Mundim. Agrupamento Multivisão de Eventos para Construção de Websensors. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Mato Grosso do Sul, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. 2017.
Orientador: Ricardo Marcondes Marcacini.
Yuri Karan Benevides Tomas. Aprendizado de métricas para agrupamento semissupervisionado de dados. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Mato Grosso do Sul, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. 2017.
Supervisor: Ricardo Marcondes Marcacini.
Eduardo Zárate Guerreiro Max. Seleção de Instâncias Baseado em aprendizagem de Métricas para K Vizinhos Mais Próximos. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Mato Grosso do Sul, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. 2016.
Supervisor: Ricardo Marcondes Marcacini.
Monografia de conclusão de curso de aperfeiçoamento/especialização (0)
Trabalho de conclusão de curso de graduação (30)

Henrique Martins Fernandes. Avaliação de desempenho de Large Language Models (LLMs) abertos na tarefa de Análise de Sentimentos. (Graduação em Ciências da Computação) - Universidade de São Paulo, . 2023.
Orientador: Ricardo Marcondes Marcacini.
Marcos Antonio Victor Arce. StackingGCN: Uma proposta de comitê de classificadores usando Graph Convolutional Networks. (Graduação em Ciências da Computação) - Universidade de São Paulo, . 2023.
Orientador: Ricardo Marcondes Marcacini.
Matheus Yasuo Ribeiro Utino. prendizado Semissupervisionado em Redes de Eventos para Construção de Matriz de Riscos. (Graduação em Ciências da Computação) - Universidade de São Paulo, . 2023.
Orientador: Ricardo Marcondes Marcacini.
Lucas Paiolla Forastiere. Detecção de sarcasmo em redes sociais utilizando DeBERTa. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade de São Paulo, . 2022.
Orientador: Ricardo Marcondes Marcacini.
Lorenzo Luca Granja Andreotti. Incorporando pontos percentualmente importantes na análise de séries temporais: Um estudo para o mercado argentino de compressores. (Graduação em Engenharia de Materiais e Manufatura) - Universidade de São Paulo, . 2022.
Orientador: Ricardo Marcondes Marcacini.
Matheus Resende Miranda. Mineração de Textos de Notas Fiscais Eletrônicas do Programa Nacional de Alimentação Escolar (PNAE). (Graduação em Engenharia de Computação) - Universidade de São Paulo, . 2022.
Orientador: Ricardo Marcondes Marcacini.
Andre Baconcelo Prado Furlanetti. Acelerando o método Mutual K-NN na Detecção de Sobrepreço em Notas Fiscais Eletrônicas. (Graduação em Engenharia de Computação) - Universidade de São Paulo, . 2022.
Orientador: Ricardo Marcondes Marcacini.
Victor Akihito Kamada Tomita. Análise multimodal de sentimentos em vídeos utilizando características visuais e textuais. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade de São Paulo, . 2021.
Orientador: Ricardo Marcondes Marcacini.
Pedro Henrique Rampim Natali. Predição espaço-temporal de eventos usando redes neurais convolucionais para grafos. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade de São Paulo, . 2021.
Orientador: Ricardo Marcondes Marcacini.
Joao Pedro Rodrigues Mattos. Representação de eventos por meio de redes neurais aplicadas a grafos. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade de São Paulo, . 2021.
Orientador: Ricardo Marcondes Marcacini.
Guilherme Brunassi Nogima. Métodos de quantificação para análise de sentimentos. (Graduação em Engenharia de Computação) - Universidade de São Paulo, . 2021.
Orientador: Ricardo Marcondes Marcacini.
Guilherme dos Santos Marcon. Redes Neurais Residuais Profundas para Classificação de Imagens de Placas de Petri. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade de São Paulo, . 2020.
Orientador: Ricardo Marcondes Marcacini.
Patrick Eduardo Scuracchio. Análise de eventos extraídos de notícias para instituições de ensino de pesquisa. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade de São Paulo, . 2020.
Orientador: Ricardo Marcondes Marcacini.
Lucas Lemos. Predição de tendência de mercado a partir de classificação de notícias utilizando Long Short-term Memory (LSTM) e Word Embeddings. (Graduação em Engenharia de Computação) - Universidade de São Paulo, . 2020.
Orientador: Ricardo Marcondes Marcacini.
Caio Correia. Aplicações de redes neurais para precificação de opções. (Graduação em Engenharia de Computação) - Universidade de São Paulo, . 2020.
Orientador: Ricardo Marcondes Marcacini.
Gabriela Duarte de Souza. Avaliação Multi-Critérios para Produtos de Software de News Analytics: Um Estudo de Caso para o Cenário Brasileiro. (Graduação em Sistemas de Informação) - Universidade Federal de Mato Grosso do Sul, . 2018.
Orientador: Ricardo Marcondes Marcacini.
Mariany Morais da Silva. APP Siscad - Integração Virtual de Sistemas por meio de Hidden Crawlers. (Graduação em Sistemas de Informação) - Universidade Federal de Mato Grosso do Sul, . 2018.
Orientador: Ricardo Marcondes Marcacini.
Alex da Silva Farias. Seleção de atributos textuais para sensoriamento de notícias financeiras. (Graduação em Sistemas de Informação) - Universidade Federal de Mato Grosso do Sul, . 2018.
Orientador: Ricardo Marcondes Marcacini.
Sabino Joaquim José da Costa. Introducing the Websensors Georeferenced Event Dataset for Learning to Sense Applications. (Graduação em Sistemas de Informação) - Universidade Federal de Mato Grosso do Sul, . 2018.
Orientador: Ricardo Marcondes Marcacini.
Priscila Braga Meneguzzo. Construção de Indicadores de Violência contra Mulheres usando Websensors. (Graduação em Sistemas de Informação) - Universidade Federal de Mato Grosso do Sul, . 2017.
Orientador: Ricardo Marcondes Marcacini.
Bruna Mathias Lima Candido. Um estudo sobre Desambiguação de Entidades Geográficas em Notícias. (Graduação em Sistemas de Informação) - Universidade Federal de Mato Grosso do Sul, . 2017.
Orientador: Ricardo Marcondes Marcacini.
Rodrigo Marques Ferreira. Avaliação de Classificadores para Segmentação de Imagens: Aplicações para Inventário Florestal de Eucalipto. (Graduação em Sistemas de Informação) - Universidade Federal de Mato Grosso do Sul, . 2017.
Orientador: Ricardo Marcondes Marcacini.
Thábata Amaral. Aprendizado de Websensors para Construção de Indicadores sobre Queimadas no Brasil. (Graduação em Sistemas de Informação) - Universidade Federal de Mato Grosso do Sul, . 2017.
Orientador: Ricardo Marcondes Marcacini.
Lucas Santiago Rodrigues. Incorporando Eventos Perceptualmente Importantes na Predição de Séries Temporais para Gerenciamento de Riscos em Agronegócios. (Graduação em Sistemas de Informação) - Universidade Federal de Mato Grosso do Sul, . 2017.
Orientador: Ricardo Marcondes Marcacini.
Paulo Vitor Bruni Santos. Análise de Modelos Preditivos baseados em Websensors para Derivativos de Etanol Hidratado. (Graduação em Sistemas de Informação) - Universidade Federal de Mato Grosso do Sul, . 2016.
Orientador: Ricardo Marcondes Marcacini.
Diego Pacheco da Silva. Aprendizado não supervisionado de websensors para extração automática de descritores sobre produção de celulose no Brasil. (Graduação em Sistema de Informação) - Universidade Federal de Mato Grosso do Sul, . 2015.
Orientador: Ricardo Marcondes Marcacini.
Ana Carolina Chiozi Zanetta. Recomendação de Consultores Ad-Hoc por meio de Websensors. (Graduação em Sistemas de Informação) - Universidade Federal de Mato Grosso do Sul, . 2015.
Orientador: Ricardo Marcondes Marcacini.
Gabriel de Souza Gerolim. SIGAD-Livre: Modelagem e Desenvolvimento de um Sistema Informatizado de Gestão Arquivística de Documentos. (Graduação em Sistemas de Informação) - Universidade Federal de Mato Grosso do Sul, . 2015.
Orientador: Ricardo Marcondes Marcacini.
Aline Mazzuchelli Madoenho. Um Estudo sobre Redes de Associação para Mineração de Textos. (Graduação em Sistemas de Informação) - Universidade Federal de Mato Grosso do Sul, . 2015.
Orientador: Ricardo Marcondes Marcacini.
Alessandro de Mattos Silva. Agrupamento Hierárquico de Arestas em Redes de Associação: uma Análise Exploratória nos Dados do Sistema de Seleção Unificada (SISU). (Graduação em Sistemas de Informação) - Universidade Federal de Mato Grosso do Sul, . 2014.
Orientador: Ricardo Marcondes Marcacini.
Iniciação científica (17)

Victor Akihito Kamada Tomita. Fusão de Textos de Opinião e Informação Técnica de Produtos para Análise de Sentimentos. (Graduando em Ciências da Computação) - Universidade de São Paulo, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2022.
Orientador: Ricardo Marcondes Marcacini.
Guilherme Lourenço de Toledo. Transferência de Conhecimento em Aprendizado Multimodal para Reconhecimento de Emoções em Vídeos. (Graduando em Ciências da Computação) - Universidade de São Paulo, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo. 2022.
Orientador: Ricardo Marcondes Marcacini.
Bernardo Marques Costa. Link Prediction from Heterogeneous Opinion Mining Networks with Multi-Domain Applications. (Graduando em Ciências da Computação) - Universidade de São Paulo, . 2022.
Orientador: Ricardo Marcondes Marcacini.
Joao Pedro Rodrigues Mattos. Avaliação de Métodos de Geração de Redes Heterogêneas para Mineração de Eventos. (Graduando em Ciências de Computação) - Universidade de São Paulo, Pró-reitoria de Pesquisa da USP. 2021.
Orientador: Ricardo Marcondes Marcacini.
Daniel Arrais. Analise de Sentimentos Multimodal a partir de Áudio e Textos em Português. (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade de São Paulo, Fundação de Apoio à Universidade de São Paulo. 2021.
Orientador: Ricardo Marcondes Marcacini.
VICTOR MACHADO GONZAGA. Reconhecimento de Emoções com Aprendizado Multimodal usando Imagens e Textos. (Graduando em Ciências de Computação) - Universidade de São Paulo, Fundação de Apoio à Universidade de São Paulo. 2021.
Orientador: Ricardo Marcondes Marcacini.
Victor Machado Gonzaga. Aprendizado de Representação em Multimodalidades Incompletas. (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade de São Paulo, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2020.
Orientador: Ricardo Marcondes Marcacini.
Igor Mateus Queiroz Gato. Graph Convolutional Networks para Classificação Semissupervisionada de Eventos. (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade de São Paulo, Pró-reitoria de Pesquisa da USP. 2020.
Orientador: Ricardo Marcondes Marcacini.
Lucas Padilha Modesto de Araujo. Classificação Transdutiva de Fluxo de Eventos em Redes Heterogêneas. (Graduando em Sistemas de Informação) - Universidade Federal de Mato Grosso do Sul, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2019.
Orientador: Ricardo Marcondes Marcacini.
Luan Vinicius de Carvalho Martins. Construção de Websensors por meio de Aprendizado Multivisão. Iniciação Científica - Universidade Federal de Mato Grosso do Sul, Fundação de Apoio e Desenvolvimento do Ensino, Ciência e Tecnologia do MS. 2017.
Orientador: Ricardo Marcondes Marcacini.
Hugo Lopes da Luz. Aprendizado de Máquina para Alinhamento de Eventos. (Graduando em Sistemas de Informação) - Universidade Federal de Mato Grosso do Sul, Fundação de Apoio e Desenvolvimento do Ensino, Ciência e Tecnologia do MS. 2017.
Orientador: Ricardo Marcondes Marcacini.
David Willian Campanha. Contratos Inteligentes usando Websensors e suas Aplicacoes em Agronegocios. (Graduando em Sistemas de Informação) - Universidade Federal de Mato Grosso do Sul, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2017.
Orientador: Ricardo Marcondes Marcacini.
Paulo Henrique Lima de Paula. Aprendizado de Maquina Multivisao para Construcao de Websensors: Experimentos em Dados Textuais sobre Agronegocios. (Graduando em Sistemas de Informação) - Universidade Federal de Mato Grosso do Sul, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2017.
Orientador: Ricardo Marcondes Marcacini.
Julio César Carnevali. Ajuste de modelos preditivos em séries temporais por meio de Websensors: aplicações sobre análise preditiva da produção de celulose no Brasil. (Graduando em Sistemas de Informação) - Universidade Federal de Mato Grosso do Sul, . 2016.
Orientador: Ricardo Marcondes Marcacini.
Alex da Silva Farias. Análise de Websensors para Sistemas de Recomendação Sensíveis ao Contexto. (Graduando em Sistemas de Informação) - Universidade Federal de Mato Grosso do Sul, . 2015.
Orientador: Ricardo Marcondes Marcacini.
Ana Carolina Chiozi Zanetta. Explorando metadados de produção científica por meio de Websensors. (Graduando em Sistemas de Informação) - Universidade Federal de Mato Grosso do Sul, . 2014.
Orientador: Ricardo Marcondes Marcacini.
Diego Pacheco da Silva. Aprendizado não supervisionado de websensors para extração de indicadores de produção de celulose a partir de notícias públicas. (Graduando em Sistemas de Informação) - Universidade Federal de Mato Grosso do Sul, . 2014.
Orientador: Ricardo Marcondes Marcacini.
Orientações de outra natureza (1)

Luiz da Rosa Garcia Netto. O TURISMO COMO INDUTOR DO FORTALECIMENTO DAS ECONOMIAS LOCAIS: O DESENVOLVIMENTO REGIONAL NA COSTA LESTE, MS.. (Sistemas de Informação) - Universidade Federal de Mato Grosso do Sul, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2016.
Orientador: Ricardo Marcondes Marcacini.

Projetos de pesquisa

Total de projetos de pesquisa (9)

2020-2021. Aprendizado de Representações para Mineração de Eventos
Descrição: Um dos principais desafios da Minerac ̧ao de Eventos é obter uma representação estruturada da base de eventos; um processo complexo devido as múltiplas componentes e diferentes tipos de dados. O Aprendizado de Representações é inspirado em metodos de aprendizado profundo que se mostraram promissores na analise de imagem, texto, vídeo e audio. Neste projeto de pesquisa, o objetivo e investigar Aprendizado de Representações para eventos, como parte do processo de Mineração de Eventos. Algumas iniciativas existentes na literatura foram propostas sem considerar restrições espaço-temporais dos eventos. As várias componentes dos eventos apresentam informações valiosas que são úteis para guiar o aprendizado da nova representação do espaço dimensional, sendo importante estender tais iniciativas para incorporar requisitos específicos do problema de Mineração de Eventos.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (5) / Mestrado acadêmico: (2) / Doutorado: (3) . Integrantes: Ricardo Marcondes Marcacini - Coordenador. Financiador(es): Universidade de São Paulo - Auxílio financeiro.
Membro: Ricardo Marcondes Marcacini.
2020-Atual. Representações semanticamente enriquecidas para mineração de textos em português: Modelos e Aplicações
Descrição: Com a crescente geração e disponibilização de textos, seja internamente nas organizações ou na Web, técnicas de Mineração de Textos têm se tornado essenciais no apoio à análise e extração de conhecimento desses dados. Independentemente da aplicação ou técnica utilizada, o tratamento semântico dos textos é um grande desafio do processo de mineração. Esse desafio é ainda maior quando se considera textos escritos no idioma português, visto as particularidades do idioma e o limitado volume de recursos e pesquisas desenvolvidas. Nesse contexto, este projeto visa avançar as pesquisas da área de Mineração de Textos, com foco no idioma português, e disseminar o conhecimento da área por meio da aplicação em diferentes problemas do mundo real. Assim, serão investigados e propostos modelos de representação de textos semanticamente enriquecidos, abordando tanto representações no modelo espaço-vetorial quanto representações em rede, bem como sua aplicação no aprendizado baseado em uma única classe. Para viabilizar a pesquisa, coleções de textos escritos em português serão coletadas, preparadas e caracterizadas, disponibilizando à comunidade informações consolidadas sobre coleções rotuladas e disponibilizadas para pesquisa. Por fim, as representações semanticamente enriquecidas serão avaliadas e aplicadas em diferentes problemas práticos de Mineração de Textos, como análise de sentimentos, sistemas de recomendação, detecção de notícias falsas, descoberta baseada em literatura e mineração de eventos. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (5) / Mestrado acadêmico: (3) / Doutorado: (4) . Integrantes: Ricardo Marcondes Marcacini - Integrante / SOLANGE REZENDE - Coordenador / Roberta Akemi Sinoara - Integrante. Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
Membro: Ricardo Marcondes Marcacini.
2019-2021. Aprendizado de Websensors para Agronegócios
Descrição: Período: 01/03/2019 até 01/03/2021 Coordenador: Ricardo M. Marcacini Processo: 426663/2018-7 Financiador: CNPq. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (5) / Mestrado acadêmico: (3) / Doutorado: (2) . Integrantes: Ricardo Marcondes Marcacini - Coordenador / Rafael Geraldeli Rossi - Integrante / BRUNO MAGALHÃES NOGUEIRA - Integrante / Edson Takashi Matsubara - Integrante / Solange O. Rezende - Integrante. Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.
Membro: Ricardo Marcondes Marcacini.
2019-Atual. Plataforma de Gerenciamento de Provas Virtuais
Descrição: Uma plataforma web completa para gerenciamento de provas virtuais com o diferencial de incorporar provas adaptativas, inteligência artificial para apoiar correção de questões discursivas e detecção de plágio, bem como integração com ferramentas de acessibilidade para deficiência auditiva e visual.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Ricardo Marcondes Marcacini - Coordenador / Rafael Geraldeli Rossi - Integrante / Cristiano Costa Argemon Vieira - Integrante. Financiador(es): CAPES - Centro Anhanguera de Promoção e Educação Social - Auxílio financeiro.
Membro: Ricardo Marcondes Marcacini.
2017-2018. Mineração de Dados para Predição de Evasão em Ambientes de Ensino a Distância
Descrição: Estratégias de combate à evasão no ensino superior têm recebido grande atenção nos últimos anos. As estratégias tradicionais são baseadas na revisão dos projetos pedagógicos dos cursos, além da implantação de políticas de assistência estudantil, como apoio financeiro e psicológico aos alunos. O uso destas estratégias tradicionais é mais desafiador quando o principal meio de interação com os alunos é pelo ambiente computacional EAD. No entanto, esses ambientes armazenam um rico conjunto de dados que refletem o comportamento dos alunos, desde o registro de acesso e tempo utilizado nos recursos didáticos, atividades de avaliação, até a interação do aluno em fóruns de discussão. Métodos para Mineração de Dados são promissores para extrair conhecimento útil desses dados e, assim, apoiar processos de tomada de decisão. Assim, o objetivo deste projeto é desenvolver uma plataforma de Mineração de Dados com foco na predição de evasão para o sistema UAB. Na etapa de extração de conhecimento da plataforma, serão desenvolvidos algoritmos de aprendizado de modelos preditivos, ou seja, que identificam padrões nos dados históricos dos perfis de alunos desistentes; sendo capaz de predizer se um novo perfil entrou no grupo de risco da evasão. Como resultado, a plataforma será distribuída livremente, permitindo integrar com qualquer ambiente EAD.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (4) / Mestrado acadêmico: (1) . Integrantes: Ricardo Marcondes Marcacini - Coordenador / Rafael Geraldeli Rossi - Integrante / BRUNO MAGALHÃES NOGUEIRA - Integrante / Solange Oliveira Rezende - Integrante / Edson Takashi Matsubara - Integrante / Vitor Mesaque Alves de Lima - Integrante / Renan de Padua - Integrante / Eraldo Luís Rezende Fernandes - Integrante / Nilton Cézar Carraro - Integrante. Financiador(es): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - Auxílio financeiro.
Membro: Ricardo Marcondes Marcacini.
2016-2018. Aprendizado não Supervisionado de Websensors aplicado em Desafios de Big Data para Agronegócios
Descrição: Motivada pela diversidade de aplicações que podem ser derivadas por meio de algoritmos para extração de conhecimento da web, uma nova direção de pesquisa denominada Websensors tem como objetivo converter padrões extraídos de várias fontes da web em um conjunto de sinais, representado por meio de séries temporais, que permitem observar, estudar e monitorar o comportamento de um fenômeno de interesse. Devido ao grande volume de dados, variedade de fontes de informação e requisitos de velocidade para análise desses dados, os websensors são modelos computacionais com grande potencial para lidar com os desafios atuais relacionados à temática de Big Data; que recentemente tem recebido muita atenção na literatura e indústria pelos resultados promissores obtidos na resolução de tarefas complexas de tomadas de decisão. Nesse contexto, entre as atividades recentes desenvolvidas pelos membros do GEPIC (Grupo de Estudo e Pesquisa em Inteligência Computacional - UFMS), há um particular interesse em explorar websensors aplicado em desafios de Big Data para o domínio de agronegócios. Atividades prévias, como a coleta e organização de uma base de 14 anos de notícias (composta por milhões de registros) e resultados preliminares tem demonstrado que este é um caminho promissor. Dessa forma, a proposta geral deste projeto é utilizar conhecimento implícito em uma base histórica de milhões notícias sobre agronegócios no Brasil para aprender padrões, ao longo do tempo, que possam ser explorados para explicar o comportamento passado e predizer comportamento futuro no domínio de agronegócios, com apoio de algoritmos de aprendizado não supervisionado de máquina.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (4) / Mestrado acadêmico: (2) / Doutorado: (1) . Integrantes: Ricardo Marcondes Marcacini - Coordenador / Maria Fernanda Moura - Integrante / BRUNO MAGALHÃES NOGUEIRA - Integrante / SOLANGE REZENDE - Integrante / Edson Takashi Matsubara - Integrante / Eraldo Luís Rezende Fernandes - Integrante / Valguima Victoria Viana Aguiar Odakura - Integrante / Andre Steffens Moraes - Integrante / Vitor Mesaque Alves de Lima - Integrante / Rafael Geraldeli Rossi - Integrante / Fabiana Villa Alves - Integrante / Ana Carolina Chiozi Zanetta - Integrante / Julio César Carnevali - Integrante / Luan Vinicius de Carvalho Martins - Integrante / João Domingos Ferreira Mundim - Integrante / Hugo Lopes da Luz - Integrante. Financiador(es): Fundação de Apoio e Desenvolvimento do Ensino, Ciência e Tecnologia do MS - Auxílio financeiro.
Membro: Ricardo Marcondes Marcacini.
2013-2016. Agrupamento Hierárquico de Textos para Aprendizado não Supervisionado de Websensors
Descrição: A popularização de plataformas web para publicação de conteúdo textual tem motivado o desenvolvimento de métodos para extração automática de conhecimento implícito nos textos. Em particular, uma nova gama de estudos e aplicações tem sido proposta para explorar a web como um grande e poderoso 'sensor social'', permitindo monitorar vários tipos de eventos a partir de textos publicados em portais de notícias e redes sociais, como detecção de epidemias, análise de sentimentos, bem como a extração de indicadores políticos e econômicos. Por outro lado, a construção de um sensor da web (websensor) é uma tarefa complexa, pois depende de especialistas de domínio para definição dos parâmetros do sensor, ou seja, expressões para busca, filtro e monitoramento de conteúdo textual da web. A necessidade de especialistas de domínio geralmente limita essas aplicações, pois em muitos problemas não há compreensão clara dos fenômenos que se deseja monitorar. Neste projeto de pesquisa são investigados métodos não supervisionados de aprendizado de máquina, em particular, agrupamento hierárquico de textos para apoiar a construção automática de websensors. A ideia básica é utilizar uma amostra de documentos textuais do domínio do problema e, em conjunto com algoritmos de agrupamento hierárquico para extração de padrões dos textos, apoiar a tarefa de aprendizado não supervisionado de websensors. Dessa forma, espera-se reduzir a dependência de um especialista para definição dos parâmetros dos sensores. Cada websensor representa um determinado fenômeno que pode ser monitorado ao longo do tempo e utilizado para apoiar processos de tomada de decisão.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (4) . Integrantes: Ricardo Marcondes Marcacini - Coordenador / Maria Fernanda Moura - Integrante / Solange Oliveira Rezende - Integrante / IVONE PENQUE MATSUNO - Integrante / Ronaldo Fiorilo dos Santos - Integrante / Franciene Duarte Gomes - Integrante / Rodrigo Mitsuo Kishi - Integrante / Vitor Mesaque Alves de Lima - Integrante / Gleice Carlos Nogueira Rodrigues - Integrante. Número de produções C, T & A: 5
Membro: Ricardo Marcondes Marcacini.
2010-2012. TIENA - Tecnologia Inovadoras em mineração de textos para a Espacialização de Notícias Agrícolas - piloto cana-de-açúcar
Descrição: Este projeto tem o objetivo de organizar notícias agrícolas sobre uma dada cultura, por meio de técnicas inovadoras em mineração de textos, em três categorias: tópicos ou assuntos, cobertura temporal e cobertura espacial. A cobertura temporal visa em primeiro plano um estudo da evolução daquele tópico ou assunto em relação aos demais, em intervalos de tempo, ou seja, como foi a tendência de dispersão desse tópico ao longo do tempo e futuramente como ela se relaciona aos modelos de previsão de safra. A cobertura espacial visa compreender qual é a cobertura geográfica daquela notícia, podendo ser de caráter geral (nacional) ou relativa a alguma micro ou macro-região geográfica, e, também futuramente poder-se-á analisar esse fator junto aos modelos de previsão de safra.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Ricardo Marcondes Marcacini - Integrante / Maria Fernanda Moura - Coordenador / Rafael Geraldeli Rossi - Integrante / BRUNO MAGALHÃES NOGUEIRA - Integrante / MERLEY DA SILVA CONRADO - Integrante / Solange Oliveira Rezende - Integrante / Laurimar Gonçalves Vendrusculo - Integrante / Adrian D Santos - Integrante / Roberto Hiroshi Higa - Integrante / Fabiano Fernandes dos Santos - Integrante / Eduardo Delgado Assad - Integrante / Leandro Henrique Mendonça de Oliveira - Integrante. Financiador(es): Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária - Auxílio financeiro.
Membro: Ricardo Marcondes Marcacini.
2007-2008. Gestão de pessoas e identificação de competências estratégicas em unidades descentralizadas da Embrapa - o caso Embrapa Pecuária Sudeste
Descrição: O projeto objetiva desenvolver e validar uma metodologia para o dimensionamento do quadro de pessoal e para a definição de competências estratégicas para Unidades Descentralizadas da Embrapa. A metodologia proposta será validada na Embrapa Pecuária Sudeste. Na primeira etapa da proposta são identificadas e priorizadas as tecnologias-chave para a unidade. Em seguida, as competências estratégicas para atender às demandas identificas são definidas. A terceira etapa contempla o mapeamento de competências existentes e sua projeção no médio/longo prazo e a evolução do quadro de pessoal da unidade.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Ricardo Marcondes Marcacini - Integrante / Maria Fernanda Moura - Coordenador / Rafael Geraldeli Rossi - Integrante / Solange Oliveira Rezende - Integrante. Financiador(es): Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária - Auxílio financeiro.
Membro: Ricardo Marcondes Marcacini.

Prêmios e títulos

Total de prêmios e títulos (25)

Concurso de Teses e Dissertações da CSBC 2023 - Segundo Lugar Trilha de Mestrado - Orientando: Marcos Paulo Silva, Sociedade Brasileira de Computação.. 2023.
Membro: Ricardo Marcondes Marcacini.
1o. Lugar no Concurso de Teses e Dissertações do Webmedia - Categoria Mestrado - Orientador do Discente Marcos Paulo Golo, Webmedia SBC.. 2023.
Membro: Ricardo Marcondes Marcacini.
3o. Lugar no Concurso de Teses e Dissertações do Webmedia - Categoria Mestrado - Orientador do Discente Paulo Viviurka do Carmo, Webmedia SBC.. 2023.
Membro: Ricardo Marcondes Marcacini.
Sessão Best Papers do ENIAC 2023 - Terceiro Lugar - Artigo Cluster Fusion Training, ENIAC / CEIA / SBC.. 2023.
Membro: Ricardo Marcondes Marcacini.
2O. Lugar no Globo Talk & Challenge WebMedia - Sistemas de Recomendação, WebMedia / SBC.. 2023.
Membro: Ricardo Marcondes Marcacini.
Segundo Lugar - Best Papers KDMile - Unsupervised Heterogeneous Graph Neural Network for Hit Song Prediction through One Class Learning, BRACIS/KDMILE - SBC.. 2022.
Membro: Ricardo Marcondes Marcacini.
Menção Honrosa - Melhores Artigos do Webmedia 2022 - Video Summarization using Text Subjectivity Classification, Webmedia 2022.. 2022.
Membro: Ricardo Marcondes Marcacini.
PRÊMIO Melhores Revisores de Artigos - SBBD - Track Demos e Applications, Simpósio Brasileiro de Banco de Dados (SBBD 2022).. 2022.
Membro: Ricardo Marcondes Marcacini.
Destaque - Melhor professor 2022 - Turmas BCC-022 e BCD-022 (Introdução à Ciência da Computação I), PET Computação / SemComp ICMC.. 2022.
Membro: Ricardo Marcondes Marcacini.
Destaques SIICUSP 2022 (Participou na Etapa Internacional do 29º SIICUSP) - Multimodal Learning - Victor Machado, USP - ICMC - PRP.. 2021.
Membro: Ricardo Marcondes Marcacini.
Terceiro Colocado - Best Papers do KDMile 2021 - Link Prediction on Heterogeneous Networks, Symposium on Knowledge Discovery, Mining and Learning (KDMiLe).. 2021.
Membro: Ricardo Marcondes Marcacini.
Best short paper - Webmedia 2021 - Multimodal Learning, XXVII Brazilian Symposium on Multimedia and the Web.. 2021.
Membro: Ricardo Marcondes Marcacini.
Best Paper ENIAC (main track) - Triple-VAE (Marcos Gôlo), XVIII Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional.. 2021.
Membro: Ricardo Marcondes Marcacini.
Destaque - Melhor professor 2021 - Turma BCC-018 (Computação Gráfica e Visualização Computacional), PET Computação / SemComp ICMC.. 2021.
Membro: Ricardo Marcondes Marcacini.
Destaques SIICUSP 2020 (Etapa Internacional do 28º SIICUSP) - Event Analysis from News, Universidade de São Paulo.. 2020.
Membro: Ricardo Marcondes Marcacini.
MercadoLivre Data Challenge 2019 (premiado - quarta colocação), MercadoLivre.. 2019.
Membro: Ricardo Marcondes Marcacini.
Aplicabilidade na pesquisa e atividade científica (Websensors Ad-Hoc) - ExpoLattes - Quarto Lugar, CNPq - Centro de Gestão e Estudos Estratégicos ? CGEE... 2018.
Membro: Ricardo Marcondes Marcacini.
Prêmio no Edital Inovação- Websensors EAD - Diretoria de Educação a Distância da CAPES - Segundo Lugar, DED/CAPES.. 2018.
Membro: Ricardo Marcondes Marcacini.
Destaques SIICUSP 2015 - ICMC, USP (Trabalho "INCORPORANDO WEBSENSORS EM SISTEMAS DE RECOMENDAÇÃO DE CONSULTORES AD-HOC").. 2015.
Membro: Ricardo Marcondes Marcacini.
1o. Lugar Categoria Pesquisa-Graduação, EMBRAPA-CNPTIA - XI Mostra de Trabalhos da Embrapa Informática Agropecuária - Aluno: Lucas Santiago.. 2015.
Membro: Ricardo Marcondes Marcacini.
InovaAPPS 2015 - Concurso de Inovação Tecnológica, MINISTÉRIO DAS COMUNICAÇÕES.. 2015.
Membro: Ricardo Marcondes Marcacini.
Terceiro Colocado no Concurso de Teses e Dissertações em Inteligência Artificial - Dissertação de Mestrado, Sociedade Brasileira da Computação - Brazilian Conference on Intelligent System.. 2012.
Membro: Ricardo Marcondes Marcacini.
Menção Honrosa pelo Artigo "On the use of consensus clustering for incremental learning of topic hierarchies", SBIA - Simpósio Brasileiro em Inteligência Artificial (Evento promovido pela SBC).. 2012.
Membro: Ricardo Marcondes Marcacini.
Menção Honrosa no 19º SIICUSP: Bruna Z. Panaggio, Ricardo M. Marcacini, Solange O. Rezende; Descoberta de Tópicos Emergentes de Textos Publicados no Twitter., Programa de Iniciação Científica da USP - Pró-reitoria de Pesquisa.. 2011.
Membro: Ricardo Marcondes Marcacini.
Prêmio Melhores Ferramentas (Torch: a tool for building topic hierarchies from growing text collections), Workshop de Ferramentas e Aplicações (WFA) - Webmedia 2010.. 2010.
Membro: Ricardo Marcondes Marcacini.

Participação em eventos

Total de participação em eventos (17)

I Workshop de Inovação da Diretoria de Educação a Distância.Mineração de Dados para Predição de Evasão em Ambientes de Ensino a Distância. 2018. (Oficina).
Symposium on Knowledge Discovery, Mining and Learning (KDMiLe). Agrupamento Hierárquico e Multivisão de Eventos por meio de Grafos de Consistência. 2018. (Congresso).
XLIV Latin American Computing Conference. Agribusiness Time Series Forecasting using Perceptually Important Events. 2018. (Congresso).
23rd Brazillian Symposium on Multimedia and the Web.Transductive Event Classification through Heterogeneous Networks. 2017. (Simpósio).
Workshop on Tools and Applications - 23th Brazilian Symposium on Multimedia and the Web.Websensors Analytics: Learning to sense the real world using web news events. 2017. (Oficina).
2016 23rd International Conference on Pattern Recognition (ICPR). On combining Websensors and DTW distance for kNN Time Series Forecasting. 2016. (Congresso).
XII Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional.Edge Hierarchical Clustering (EHC): Uma Abordagem para Agrupamento Hierárquico de Dados em Redes de Associação. 2015. (Encontro).
Brazilian Conference on Intelligent Systems (BRACIS'14). 2014. (Congresso).
22nd International World Wide Web Conference. Improving Consensus Clustering of Texts using Interactive Feature Selection. 2013. (Congresso).
ACM Symposium on Document Engineering.Incremental Hierarchical Text Clustering with Privileged Information. 2013. (Simpósio).
Symposium on Knowledge Discovery, Mining and Learning (KDMiLe).Aprendizado não Supervisionado de WebSensors. 2013. (Simpósio).
21st Brazilian Symposium on Artificial Intelligence (SBIA).On the use of consensus clustering for incremental learning of topic hierarchies. 2012. (Simpósio).
Encontro Nacional de Inteligência Artificial (ENIA).Construção Automática de Diretórios Web usando Agrupamento Incremental de Termos. 2011. (Encontro).
Workshop de Ferramentas e Aplicações (WFA). Torch: a tool for building topic hierarchies from growing text collections. 2010. (Congresso).
VII Encontro Nacional de Inteligência Artificial (ENIA). Uma Abordagem para Seleção de Grupos Significativos em Agrupamento Hierárquico de Documentos. 2009. (Congresso).
C3N - Congresso Trinacional de Ciências. Identificação de Competências por meio de Agrupamentos Hierárquicos. 2008. (Congresso).
SIICUSP - Simpósio Internacional de Iniciação Científica da USP.Técnicas automáticas para redução da estrutura obtida em processos de agrupamentos hierárquicos. 2008. (Simpósio).

Organização de eventos

Total de organização de eventos (12)

MARCACINI, R. M.; CANDIDO JR, A. ; CASANOVA, E.. SE&R 2022: Automatic Speech Recognition for spontaneous and prepared speech & Speech Emotion Recognition in Portuguese. 2022. Congresso
MARCACINI, R. M.; BARROS, R. C.. Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC). 2022. Congresso
MARCACINI, R. M.; REZENDE, S. O.. Area Chair no 17th Ibero-American Conference on Artificial Intelligence. 2022. Congresso
MARCACINI, R. M.; Rezende, S. O.. Workshop Semantics 2022 (LABIC/ICMC/USP). 2022. Outro
MARCACINI, R. M.; Rezende, S. O.. Workshop Semantics 2021 (LABIC/ICMC/USP). 2021. Outro
BARROS, L. ; MAUA, D. ; Rezende, S. O. ; MARCACINI, R. M.. 1ª Escola Regional de Aprendizado de Máquina e Inteligência Artificial de São Paulo ? ERAMIA-SP. 2020. Congresso
POZO, A. ; BRITTO, A. ; MENEGUZZI, F. ; MARCACINI, R. M.. Concurso de Teses e Dissertações em Inteligência Artificial e Computacional. 2020. Congresso
Rezende, S. O. ; MARCACINI, R. M.. Workshop Semantics (ICMC/USP). 2020. Outro
MARCACINI, R. M.; POZO, A. ; MENEGUZZI, F. ; BRITTO, A.. Concurso de Teses e Dissertações em Inteligência Artificial e Computacional. 2020. Congresso
MARCACINI, R. M.; Rezende, S. O. ; BARROS, L. ; MAUA, D.. 1ª ESCOLA REGIONAL DE APRENDIZADO DE MÁQUINA E INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL DE SÃO PAULO. 2020. Congresso
MARCACINI, R. M.. Chair no Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC). 2014. (Congresso).. . 0.
MARCACINI, R. M.. Organização Técnica (Website) do II International Workshop on Web and Text Intelligence (WTI 2009). 2009. (Congresso).. . 0.

Lista de colaborações

Colaborações endôgenas (3)

Ricardo Marcondes Marcacini ⇔ Solange Oliveira Rezende (59.0)
CARAVANTI DE SOUZA, MARIANA ; SILVA GÔLO, MARCOS PAULO ; MÁRIO GUEDES JORGE, ALÍPIO ; AMORIM, EVELIN ; CAMPOS, RICARDO ; MARCONDES MARCACINI, RICARDO ; OLIVEIRA REZENDE, SOLANGE. Keywords attention for fake news detection using few positive labels. INFORMATION SCIENCES. v. 1, p. 120300, issn: 0020-0255, 2024.
DOS REIS FILHO, IVAN JOSÉ ; COLETI, JAMILLE DE CAMPOS ; MARCACINI, RICARDO MARCONDES ; REZENDE, SOLANGE OLIVEIRA. Dataset: Annotated Soybean Market News Articles. DATA IN BRIEF. v. 1, p. 110545, issn: 2352-3409, 2024.
GÔLO, MARCOS PAULO SILVA ; DE SOUZA, MARIANA CARAVANTI ; ROSSI, RAFAEL GERALDELI ; Rezende, Solange Oliveira ; NOGUEIRA, BRUNO MAGALHÃES ; MARCACINI, RICARDO MARCONDES. One-class learning for fake news detection through multimodal variational autoencoders. ENGINEERING APPLICATIONS OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE. v. 122, p. 106088, issn: 0952-1976, 2023.
CALDEIRA, D. M. ; PEREIRA, A. L. ; MARCACINI, R. M. ; REZENDE, S. O.. Ciência de Dados na Administração Pública: Desafios e Oportunidades. Revista da CGU. v. 15, p. 9-13, issn: 1981-674X, 2023.
DOS REIS FILHO, IVAN JOSÉ ; MARCACINI, RICARDO MARCONDES ; Rezende, Solange Oliveira. On the enrichment of time series with textual data for forecasting agricultural commodity prices. METHODSX. v. 1, p. 101758, issn: 2215-0161, 2022.
DOS SANTOS, THIAGO BERTOLINI ; CAMPESE, CARINA ; MARCACINI, RICARDO M. ; SINOARA, ROBERTA A. ; REZENDE, SOLANGE O. ; MASCARENHAS, JANAINA. Prototyping for user involvement activities: How to achieve major benefits. JOURNAL OF MANUFACTURING SCIENCE AND TECHNOLOGY. v. 33, p. 465-472, issn: 1755-5817, 2021.
SANTOS, BRUCCE NEVES DOS ; MARCACINI, RICARDO MARCONDES ; Rezende, Solange Oliveira. Multi-Domain Aspect Extraction Using Bidirectional Encoder Representations From Transformers. IEEE Access. v. 9, p. 91604-91613, issn: 2169-3536, 2021.
SINOARA, R. A. ; MARCACINI, RICARDO M. ; Rezende, Solange Oliveira. Mineração de Textos e Semântica: desafios, abordagens e aplicações. SISTEMAS DE INFORMAÇÃO (MACAÉ). v. 27, p. 41-53, issn: 1983-5604, 2021.
SUNDERMANN, CAMILA VACCARI ; Padua, Renan ; Tonon, Vítor Rodrigues ; MARCACINI, RICARDO MARCONDES ; DOMINGUES, Marcos Aurélio ; Rezende, Solange Oliveira. A context-aware recommender method based on text and opinion mining. Expert Systems (Online). v. e12618, p. e12618, issn: 0266-4720, 2020.
DOS SANTOS, BRUCCE NEVES ; ROSSI, RAFAEL GERALDELI ; Rezende, Solange Oliveira ; MARCACINI, RICARDO MARCONDES. A Two-Stage Regularization Framework for Heterogeneous Event Networks. PATTERN RECOGNITION LETTERS. v. 138, p. 490-496, issn: 0167-8655, 2020.
SUNDERMANN, CAMILA V. ; DOMINGUES, M. A. ; SINOARA, R. A. ; MARCACINI, R. M. ; Rezende, S. O.. Using Opinion Mining in Context-Aware Recommender Systems: A Systematic Review. INFORMATION. v. 10, p. 42-87, issn: 2078-2489, 2019.
MARCACINI, R. M. ; MATSUNO, I. P. ; ROSSI, RAFAEL GERALDELI ; Rezende, Solange Oliveira. Cross-domain aspect extraction for sentiment analysis: A transductive learning approach. DECISION SUPPORT SYSTEMS. v. 114, p. 70-80, issn: 0167-9236, 2018.
MATSUNO, I. P. ; ROSSI, R. G. ; MARCACINI, R. M. ; REZENDE, SOLANGE O.. Aspect-based Sentiment Analysis using Semi-Supervised Learning in Bipartite Heterogeneous Networks. Journal of Information and Data Management - JIDM. v. 7, p. 141-157, issn: 2178-7107, 2016.
CORRÊA, GERALDO N. ; MARCACINI, RICARDO M. ; HRUSCHKA, EDUARDO R. ; REZENDE, SOLANGE O.. Interactive textual feature selection for consensus clustering. PATTERN RECOGNITION LETTERS. v. 52, p. 25-31, issn: 0167-8655, 2015.
CARVALHO, DARLINTON ; MARCACINI, RICARDO ; LUCENA, CARLOS ; REZENDE, SOLANGE. A Process to Support Analysts in Exploring and Selecting Content from Online Forums. SOCIAL NETWORKING. v. 03, p. 86-93, issn: 2169-3285, 2014.
BONIN, R. ; Marcacini, R. M. ; REZENDE, S. O.. UNSUPERVISED INSTANCE SELECTION FROM TEXT STREAMS. Journal of Information and Data Management - JIDM. v. 5, p. 114-123Instance Sel, issn: 2178-7107, 2014.
PINTO, R. ; BERNARDINI, F. C. ; MARCACINI, R. M. ; REZENDE, S. O.. Um novo método para a categorização de planos de projeto. RBGP. REVISTA BRASILEIRA DE GERENCIAMENTO DE PROJETOS. v. 13, p. 37-41, issn: 1679-902X, 2014.
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COSTA, J. M. H. ; AMARAL, C. S. T. ; ROZENFELD, H. ; Marcacini, R. M. ; REZENDE, S. O.. Systematization of Recurrent New Product Development Management Problems. Engineering Management Journal. v. 25, p. 19-34, issn: 1042-9247, 2013.
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RODRIGUES TONON, VITOR ; CARVALHO OLIVEIRA, CINTIA ; CARVALHO OLIVEIRA, DANIELE ; DE ANDRADE LOPES, ALNEU ; AKEMI SINOARA, ROBERTA ; MARCONDES MARCACINI, RICARDO ; OLIVEIRA REZENDE, SOLANGE. Improving recommendations by using a heterogeneous network and user's reviews. Em: 2019 8th Brazilian Conference on Intelligent Systems (BRACIS), p. 639-644, 2019.
RODRIGUES BARBOSA, JACSON ; MARCONDES MARCACINI, RICARDO ; BRITTO, RICARDO ; SOARES, FREDERICO ; REZENDE, SOLANGE ; M. R. VINCENZI, AURI ; E. DELAMARO, MÁRCIO. BULNER: BUg Localization with word embeddings and NEtwork Regularization. Em: VII Workshop on Software Visualization, p. 21-28, 2019.
RODRIGUES, L. S. ; REZENDE, S. O. ; MOURA, Maria Fernanda ; MARCACINI, R. M.. Agrobusiness Time Series Forecasting using Perceptually Important Events. Em: XLIV Latin American Computing Conference (CLEI 2018), v. 1, p. 1-10, 2018.
FARIAS, ALEX S. ; REZENDE, SOLANGE O. ; MARCACINI, RICARDO M.. A Comparison Of Parameter Selection Measures For Sensor Learning From Financial News Events. Em: XV Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional, v. 1, p. 787-798, 2018.
PAULA, P. H. L. ; REIS, W. S. ; Rezende, S. O. ; MARCACINI, R. M.. Agrupamento Hierárquico e Multivisão de Eventos por meio de Grafos de Consistência. Em: Symposium on Knowledge Discovery, v. 1, p. 163-170, 2018.
MARCACINI, R. M.; ROSSI, R. G. ; NOGUEIRA, B. M. ; MARTINS, L. V. C. ; CHERMAN, E. A. ; Rezende, S. O.. Websensors Analytics: Learning to sense the real world using web news events. Em: Workshop de Ferramentas e Aplicações (WFA) 2017 - Simpósio Brasileiro de Sistemas Multimídia e Web (WebMedia, v. 1, p. 169-173, 2017.
SUNDERMANN, CAMILA V. ; DOMINGUES, M. A. ; MARCACINI, R. M. ; Rezende, S. O.. Combining Privileged Information to Improve Context-Aware Recommender Systems. Em: XII Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC), p. 1-10, 2015.
SINOARA, ROBERTA A. ; SUNDERMANN, CAMILA V. ; MARCACINI, RICARDO M. ; DOMINGUES, MARCOS A. ; REZENDE, SOLANGE O.. Named entities as privileged information for hierarchical text clustering. Em: the 18th International Database Engineering & Applications Symposium, p. 57-66, 2014.
MANZATO, MARCELO GARCIA ; DOMINGUES, MARCOS AURELIO ; MARCACINI, RICARDO MARCONDES ; REZENDE, SOLANGE OLIVEIRA. Improving Personalized Ranking in Recommender Systems with Topic Hierarchies and Implicit Feedback. Em: 2014 22nd International Conference on Pattern Recognition (ICPR), p. 3696-3701, 2014.
DOMINGUES, MARCOS AURELIO ; MANZATO, MARCELO GARCIA ; MARCACINI, RICARDO MARCONDES ; SUNDERMANN, CAMILA VACCARI ; REZENDE, SOLANGE OLIVEIRA. Using Contextual Information from Topic Hierarchies to Improve Context-Aware Recommender Systems. Em: 2014 22nd International Conference on Pattern Recognition (ICPR), p. 3606-3611, 2014.
MARCACINI, RICARDO MARCONDES ; DOMINGUES, MARCOS AURELIO ; HRUSCHKA, EDUARDO R. ; REZENDE, SOLANGE OLIVEIRA. Privileged Information for Hierarchical Document Clustering: A Metric Learning Approach. Em: 2014 22nd International Conference on Pattern Recognition (ICPR), p. 3636-3641, 2014.
DOMINGUES, MARCOS AURELIO ; SUNDERMANN, CAMILA VACCARI ; MANZATO, MARCELO GARCIA ; MARCACINI, RICARDO MARCONDES ; Rezende, Solange Oliveira. Exploiting Text Mining Techniques for Contextual Recommendations. Em: 2014 IEEE/WIC/ACM International Joint Conferences on Web Intelligence (WI) and Intelligent Agent Technologies (IAT), p. 210-217, 2014.
SUNDERMANN, CAMILA V. ; DOMINGUES, MARCOS A. ; MARCACINI, RICARDO M. ; REZENDE, SOLANGE O.. Using Topic Hierarchies with Privileged Information to Improve Context-Aware Recommender Systems. Em: 2014 Brazilian Conference on Intelligent Systems (BRACIS), p. 61-66, 2014.
DOMINGUES, Marcos Auréilo ; Marcacini, R. M. ; REZENDE, S. O. ; BATISTA, G. E. A. P. A.. Improving the Recommendation of Given Names by Using Contextual Information. Em: Proceedings of the 2013 ECML/PKDD Discovery Challenge, p. 1-12, 2013.
BONIN, R. ; Marcacini, R. M. ; REZENDE, S. O.. Seleção não Supervisionada de Instâncias em Fluxo de Textos. Em: KDMILE'13: 1st Symposium on Knowledge Discovery, p. 1-4, 2013.
DOMINGUES, MARCOS A. ; CHERMAN, EVERTON A. ; NOGUEIRA, BRUNO M. ; CONRADO, MERLEY S. ; ROSSI, RAFAEL G. ; DE PADUA, RENAN ; MARCACINI, RICARDO M. ; SOUZA, VINICIUS M. A. ; BATISTA, GUSTAVO E. A. P. A. ; RCZENDC, SOLANGE O.. A Comparative Study of Algorithms for Recommending Given Names. Em: 2013 Second International Conference on Informatics & Applications (ICIA 2013), p. 66-71, 2013.
ROSSI, R. G. ; Marcacini, R. M. ; REZENDE, S. O.. Analysis of Statistical Keyword Extraction Methods for Incremental Clustering. Em: X Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional - ENIAC, v. 1, p. 1-10, 2013.
Marcacini, R. M. ; HRUSCHKA, E. R. ; REZENDE, S. O.. On the Use of Consensus Clustering for Incremental Learning of Topic Hierarchies. Em: SBIA'2012: 21st Brazilian Symposium on Artificial Intelligence, v. 1, p. 112-121, 2012.
Marcacini, R. M. ; CORRÊA, G. N. ; REZENDE, S. O.. An Active Learning Approach to Frequent Itemset-Based Text Clustering. Em: ICPR'2012: 21st International Conference on Pattern Recognition, v. 1, p. 3529-3532, 2012.
Marcacini, R. M. ; CHERMAN, E. A. ; METZ, J. ; REZENDE, S. O.. A fast dendrogram refinement approach for unsupervised expansion of hierarchies. Em: Discovery Challenge Workshop on Large Scale Hierarchical Classification. (Workshop at ECML/PKDD - European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases), v. 1, p. 1-12, 2012.
Marcacini, R. M. ; REZENDE, S. O.. Aprendizado não supervisionado de hierarquias de de tópicos a partir de coleções textuais dinâmicas. Em: VII Concurso de Teses e Dissertações em Inteligência Artificial (CTDIA) junto ao Brazilian Conference on Intelligent Systems (BRACIS), v. 1, p. 1-12, 2012.
Marcacini, R. M. ; REZENDE, S. O.. Construção Automática de Diretórios Web usando Agrupamento Incremental de Termos. Em: Encontro Nacional de Inteligência Artificial (ENIA), v. 1, p. 323-334, 2011.
Marcacini, R. M. ; REZENDE, S. O.. Incremental Construction of Topic Hierarchies using Hierarchical Term Clustering. Em: 22nd International Conference on Software Engineering and Knowledge Engineering (SEKE), v. 1, p. 553-558, 2010.
Marcacini, R. M. ; MOURA, Maria Fernanda ; REZENDE, S. O.. Uma Abordagem para Seleção de Grupos Significativos em Agrupamento Hierárquico de Documentos. Em: VII Encontro Nacional de Inteligência Artificial (ENIA), p. 1-10, 2009.
CONRADO, Merley ; Marcacini, R. M. ; MOURA, Maria Fernanda ; REZENDE, S. O.. O Efeito do uso de Diferentes Formas de Geração de Termos na Compreensibilidade e Representatividade dos Termos em Coleções Textuais na Língua Portuguesa. Em: II International Workshop on Web and Text Intelligence (WTI - 2009), p. 1-10, 2009.
MOURA, Maria Feranda ; Marcacini, R. M. ; REZENDE, S. O.. Easily Labelling Hierarchical Document Clusters. Em: IV Workshop em Algoritmos e Aplicações de Mineração de Dados(WAAMD 2008) - XXIII Simpósio Brasileiro de Banco de Dados (SBBD 2008), v. 1, p. 37-45, 2008.
NOGUEIRA, B. M. ; MOURA, Maria Fernanda ; CONRADO, Merley ; ROSSI, R. G. ; Marcacini, R. M. ; REZENDE, S. O.. Winning Some of the Document Preprocessing Challenges in a Text Mining Process. Em: IV Workshop em Algoritmos e Aplicações de Mineração de Dados(WAAMD 2008) - XXIII Simpósio Brasileiro de Banco de Dados (SBBD 2008), v. 1, p. 10-18, 2008.
CARVALHO, D. B. F. ; Marcacini, R. M. ; LUCENA, C. J. P. ; REZENDE, S. O.. Towards a process to support solving the content selection problem from online community forums. Em: Brazilian Workshop on Social Network Analysis and Mining (BraSNAM), 2012, Curitiba. Proceedings of the XXXII Congress of the Brazilian Computer Society, Brazilian Workshop on Social Network Analysis and Mining. Porto Alegre - RS: SBC, p. 1-4, 2012.
MOURA, M. F. ; MARCACINI, R. M. ; NOGUEIRA, B. M. ; CONRADO, M. S. ; SOLANGE OLIVEIRA REZENDE ; REZENDE, S. O.. A Proposal for Building Domain Topic Toxanomies. Em: I Workshop on Web and Text Intelligence, 2008, Salvador -BA. PROCEEDINGS of the I Workshop on Web and Text Intelligence. São Carlos - SP: ICM/USP, v. 1, p. 83-84, 2008.
Marcacini, R. M. ; REZENDE, S. O.. JPreText: A Simple Text Preprocessing Tool. 2012.
MARCACINI, RICARDO MARCONDES ; REZENDE, SOLANGE OLIVEIRA. Torch - Topic Hierarchies. 2010.
Rezende, Solange Oliveira; MARCACINI, R. M. ; ROSSI, R. G. ; SINOARA, R. A.. Inteligência artificial rastreia notícias sobre COVID-19. 2020. (Programa de rádio ou. 2020.

Ricardo Marcondes Marcacini ⇔ Arnaldo Candido Junior (1.0)
CASANOVA, E. ; SANTOS, V. G. ; SVARTMAN, F. R. F. ; LEITE, M. Q. ; CANDIDO JR, A. ; Marcacini, R. M. ; Solange Oliveira Rezende ; ALUÍSIO, Sandra Maria. Recursos para o processamento de fala. Em: Helena Medeiros Caseli; Maria das Graças Volpe Nunes. (Org.). Processamento de Linguagem Natural: Conceitos, Técnicas e Aplicações em Português. 1ed. : São Carlos. 2023.v. 1, p. 61-82.

Ricardo Marcondes Marcacini ⇔ Sandra Maria Aluísio (1.0)
CASANOVA, E. ; SANTOS, V. G. ; SVARTMAN, F. R. F. ; LEITE, M. Q. ; CANDIDO JR, A. ; Marcacini, R. M. ; Solange Oliveira Rezende ; ALUÍSIO, Sandra Maria. Recursos para o processamento de fala. Em: Helena Medeiros Caseli; Maria das Graças Volpe Nunes. (Org.). Processamento de Linguagem Natural: Conceitos, Técnicas e Aplicações em Português. 1ed. : São Carlos. 2023.v. 1, p. 61-82.

Data de processamento: 03/02/2025 11:00:32

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