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Altigran Soares da Silva


Altigran Soares da Silva

Universidade Federal do Amazonas
IComp

Pesquisador principal





Informações resumidas do Currículo Lattes


Currículo Lattes atualizado em 08/01/2021

Nome em citações bibliográficas: SILVA, A. S.;DASILVA, A;da Silva, Altigran S.;Silva, Altigran S.;da Silva, Altigran Soares;Altigran S. da Silva;DA SILVA, ALTIGRAN;SOARES DA SILVA, ALTIGRAN;SILVA, ALTIGRAN


Formação acadêmica

Doutorado em Ciências da Computação na Universidade Federal de Minas Gerais em 2002
Mestrado em Ciências da Computação na Universidade Federal de Minas Gerais em 1995
Graduado em Bacharelado Em Processamento de Dados na Universidade Federal do Amazonas em 1990


Projetos de pesquisa em andamento

2019 a AtualMobilidade na Computação Urbana: Caracterização, Modelagem e Aplicações (MOBILIS)
A mobilidade tem um papel central nas diversas atividades relacionadas que fazemos, principalmente no trabalho, comércio, indústria e lazer. O estudo da mobilidade para diferentes finalidades (e.g., econômicas, serviços públicos, estudo acadêmico) deve ser feito de forma sistemática já que do ponto de vista científico é a questão mais fundamental que deve ser estudada para, a partir daí, soluções serem aplicadas. Assim, este projeto tem como objetivo investigar como ocorre a mobilidade de entidades móveis em ambientes urbanos para podermos projetar algoritmos, protocolos, aplicações e serviços que sejam apropriados tanto para o cenário que temos atualmente quanto para cidades inteligentes. O projeto ?Mobilidade na Computação Urbana: Caracterização, Modelagem e Aplicações (MOBILIS) inova e avança o estado da arte ao pesquisar questões fundamentais individualmente e de forma integrada desses diferentes aspectos de uma forma mais ampla que temos atualmente. Edital FAPESP/MCTIC 2018
Integrantes: Altigran Soares da Silva (coordenador), Antonio Alfredo Ferreira Loureiro, André Carlos Ponce de Leon F. de Carvalho, Alejandro César Frery Orgambide, Eduardo Coelho Cerqueira, Leandro Aparecido Villas.
2017 a AtualSocSens - Sensoriamento de Mídias Sociais Digitais Baseado em Processamento de Sinais
Devido a popularização das redes sociais, a área de Análise de Redes Sociais (ARS) tem despertado crescente interesse, apresentado aplicações em diferentes campos, tais como marketing, máquinas de busca, segurança pública, saúde pública e dinâmica organizacional. Análise de Redes Sociais é a área de pesquisa que busca o entendimento das estruturas sociais e do comportamento dos indivíduos em redes sociais. Neste contexto, Mineração de Dados é uma abordagem natural para automatizar a análise de redes sociais, extraindo e explorando conhecimento proveniente de bases relacionadas com o comportamento social de usuários em ambientes virtuais. Os grupos do IComp/UFAM e CSE/NYU vêm trabalhando em problemas relacionados com análise de redes sociais sob várias abordagens, englobando, por exemplo, o uso de técnicas de aprendizagem de máquina, recuperação de informação, visualização de dados, processamento de sinais, etc. Esta multiplicidade de abordagens deve gerar soluções inovadoras para os problemas extremamente desafiantes em termos de complexidade e escala relacionados ao tema. Em particular, trata-se de uma oportunidade impar para que os pesquisadores e estudantes do Programa de Pós-Graduação em Informática do IComp/UFAM interajam com pesquisadores de excelência internacionalmente reconhecida e, além disso, tenham acesso a recursos computacionais e coleções de dados disponíveis em poucos lugares no mundo. Projeto Financiado pela CAPES através do Programa Geral de Cooperação Internacional, Proc. 88887.130299/2017-01 (R$ 400.000,00)
Integrantes: Altigran Soares da Silva (coordenador), Edleno Silva de Moura, Juliana Freire, Marco Antônio Pinheiro de Cristo, Eduardo Nakamura, Fabiola Nakamura, Claudio Silva.
2015 a AtualCARECO - Sistemas de Recomendação para Manutenção Colaborativa de Software
O objetivo deste projeto é investigar como sistemas de recomendação podem apoiar efetivamente as tarefas de manutenção de software e contornar as limitações mencionadas anteriormente. Este objetivo será alcançado através de cooperações entre especialistas com atuação destacada em cada uma das áreas relevantes e que fazem parte das instituições integrantes: PUC-Rio, UFAL, UFCG e UFAM. As contribuições técnicas esperadas do projeto CAReCo são: (i) sistemas de recomendação para auxiliar manutenção colaborativa de sistemas de software, (ii) métodos que apóiem avaliação da qualidade de uso de sistemas de recomendação, (iii) novos mecanismos de colaboração, integrados a ambientes de desenvolvimento, para agilizar atividades de manutenção de software, (iv) aplicação de técnicas avançadas de inteligência artificial e banco de dados para desenvolvimento de sistemas de recomendação que apoiem a manutenção colaborativa de software e (v) projeto e avaliação de sistemas de recomendação para apoio ao ensino e aprendizagem de manutenção de software. As contribuições acadêmicas esperadas deste projeto são: (i) fortalecimento da cooperação existente entre pesquisadores dos Programas de Pós-Graduação emergentes da Computação - UFAL, UFCG e UFAM e pesquisadores de um Programa de Pós-Graduação mais maduro - PUC-Rio; (ii) fortalecimento destes Programas de Pós-Graduação emergentes; (iii) promoção do intercâmbio regional de pesquisa em diferentes áreas importantes da Ciência da Computação, a serem envolvidas no projeto, tais como: Engenharia de Software, Interação Humano-Computador, Inteligência Artificial, Bancos de Dados e Sistemas Colaborativos; (iv) atração de candidatos em potencial para concursos nas instituições de pesquisa e ensino dos Programas de Pós-Graduação emergentes envolvidos; (v) aumento da produtividade de todos os Programas envolvidos; (vi) construção de uma rede cooperativa de pesquisa para alavancar o ensino, a pesquisa e o desenvolvimento nas áreas citadas acima em regiões fora do eixo RJ-SP. Esta rede cooperativa deve promover uma maior interação e mobilização de pesquisadores e estudantes de Graduação e Pós-Graduação para a solução de novos desafios científico-tecnológicos. PROCAD/CAPES 2014 88881.068507/2014-01. R$ 358.931,10
Integrantes: Carlos José Pereira de Lucena (coordenador), Altigran Soares da Silva, Marco Antonio Casanova, Tayana Uchôa Conte, Alberto Nogueira de Castro Junior, Thais Helena Chaves de Castro, Simone Diniz Junqueira Barbosa, Bruno Gadelha, Alessandro Fabricio Garcia, Rohit Gheyi.

Projetos de desenvolvimento em andamento

Veja todos os projetos no Currículo Lattes

Últimas publicações

Artigos em periódicos

Efficient Match-Based Candidate Network Generation for Keyword Queries over Relational Databases
2020. IEEE TRANSACTIONS ON KNOWLEDGE AND DATA ENGINEERING.
Effective Lightweight Learning-to-Rank Method Using Unified Term Impacts
2020. IEEE Access.
Federated and secure cloud services for building medical image classifiers on an intercontinental infrastructure
2020. Future Generation Computer Systems.
An algorithmic strategy to select vertices as router candidates in a Steiner tree
2019. Matemática Contemporânea.
OpinionLink: Leveraging user opinions for product catalog enrichment
2019. INFORMATION PROCESSING & MANAGEMENT.
An aspect-driven method for enriching product catalogs with user opinions
2018. JOURNAL OF THE BRAZILIAN COMPUTER SOCIETY (IMPRESSO).
Finding seeds to bootstrap focused crawlers
2016. WORLD WIDE WEB-INTERNET AND WEB INFORMATION SYSTEMS.
Fast top-k preserving query processing using two-tier indexes
2016. Information Processing & Management.
Color and texture applied to a signature-based bag of visual words method for image retrieval
2016. Multimedia Tools and Applications.
LCA-based algorithms for efficiently processing multiple keyword queries over XML streams
2016. Data & Knowledge Engineering.
A Probabilistic Approach for Automatically Filling Form-Based Web Interfaces
2010. Proceedings of the VLDB Endowment.
LABRADOR: Efficiently publishing relational databases on the web by using keyword-based query interfaces
2007. Information Processing & Management.

Trabalhos completos em congressos

Achieving GDPR Compliance through Provenance: An Extended Model
2020. XXXV Simpósio Brasileiro de Banco de Dados.
An Information Theory Approach to Detect Media Bias in News Websites
2020. Workshop on Issues of Sentiment Discovery and Opinion Mining (WISDOM).
A Focused Crawler for Web Feature Service and Web Map Service Discovering
2020. International Symposium on Web and Wireless Geographical Information Systems (W2GIS).
LESSQL: Dealing with Database Schema Changes in Continuous Deployment
2020. 2020 IEEE 27th International Conference on Software Analysis, Evolution and Reengineering (SANER).
Vallum: Privacy, Confidentiality and Access Controlfor Sensitive Data in Cloud Environments
2019. IEEE International Conference on Cloud Computing Technology and Science (CloudCom).
The Importance of Canonical Product Attributes on User Opinions: an Empirical Investigation
2019. 10th Latin-American Web Congress.
Uma estratégia para selecionar vértices como candidatos a roteadores em uma árvore de Steiner
2018. 3º Encontro de Teoria da Computação (ETC).
Match-Based Candidate Network Generation for Keyword Queries over Relational Databases
2018. 2018 IEEE 34th International Conference on Data Engineering (ICDE).
Towards the Effective Linking of Social Media Contents to Products in E-Commerce Catalogs
2016. the 25th ACM International.
Joint Unsupervised Structure Discovery and Information Extraction
2011. ACM SIGMOD International Conference on Management of Data.
ONDUX: On-Demand Unsupervised Learning for Information
2010. ACM SIGMOD International Conference on Management of Data.

Resumos expandidos em congressos

Contender: Leveraging User Opinions for Purchase Decision-Making
2019. 41st European Conference on IR Research.
Lathe: Light-Weight Keyword Query Processing over Multiple Databases
2018. Sessão de Demos do 33o Simpósio Brasileiro de Bancos de Dados (SBBD).

Resumos em congressos

Vallum-Med: Protecting Medical Data in Cloud Environments
2020. ACM International Conference on Information & Knowledge Management (CIKM).
Vallum: Database Privacy, Confidentiality and Access Rights forSensitive Data in Cloud Environments
2019. European Conference on Computer Systems - Poster Session.
Filter-Stream Named Entity Recognition: A Case Study at the #MSM2013 Concept Extraction Challenge
2013. Concept Extraction Challenge at the Workshop on 'Making Sense of Microposts'.
Building a Research Social Network from an Individual Perspective
2011. ACM/IEEE Joint Conference on Digital Libraries.
Automatically filling form-based web interfaces with free text inputs
2009. 18th international conference on World wide web.

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Orientações em andamento

Mestrado

Lucas Citolin. Geração de Consultas SQL a Partir de Consultas em Linguagem Natural. Início: 2018. Universidade Federal do Amazonas (Orientador principal)
Brandell Cássio Corrêa Ferreira. Uma Abordagem para Utilização de Bases de Conhecimento Genéricas em Métodos de Extração de Informação por Segmentação de Texto. Início: 2018. Universidade Federal do Amazonas (Orientador principal)

Doutorado

Paulo Rodrigo Oliveira Martins. Lazy Information Extraction for Just-in-time Heterogeneous Data Management. Início: 2020. Universidade Federal do Amazonas (Orientador principal)
João Guilherme A. Martinez. Enhanced Methods for UnsupervisedInformation Extraction by Text Segmentation. Início: 2020. Universidade Federal do Amazonas (Orientador principal)
Ronny Peterson Guimarães. Um Estudo sobre Requisitos de Confiabilidade para Plataformas de Gerência de Dados em Nuvem. Início: 2018. Universidade Federal do Amazonas (Orientador principal)

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