Fernando Soares de Aguiar Neto

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  • Última atualização do currículo em 16/10/2018


Graduado em Informática na USP, atualmente cursando mestrado em Ciências da Computação na USP, atuando na área de mineração de dados, sistemas de recomendação e pré-processamento de bases de dados. (Texto informado pelo autor)


Identificação


Nome
Fernando Soares de Aguiar Neto
Nome em citações bibliográficas
AGUIAR NETO, F. S.;NETO, FERNANDO


Formação acadêmica/titulação


2016
Mestrado em andamento em Ciências da Computação e Matemática Computacional.
Universidade de São Paulo, USP, Brasil.
Título: Abordagens de Pré-Processamento Aplicadas à Sistemas de Recomendação Baseados em Agrupamento de Dados,Orientador: Marcelo Garcia Manzato.
Coorientador: Ricardo José Gabrielli Barreto Campello.
Bolsista do(a): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo, FAPESP, Brasil.
Palavras-chave: Sistemas de Recomendação; Agrupamento de Dados; Pré-processamento.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra
Grande Área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Probabilidade e Estatística / Subárea: Estatística / Especialidade: Análise de Dados.
2010 - 2015
Graduação em Sistemas de Informação.
Universidade de São Paulo, USP, Brasil.
com período sanduíche em Eötvös Loránd Tudományegyetem (Orientador: Csizmazia Anikó).
Título: Ferramenta de Visualização para Algoritmos Semi-Supervisionados de Agrupamento e Classificação de Padrões.
Orientador: Ricardo José Gabrielli Barreto Campello.
Bolsista do(a): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior, CAPES, Brasil.
2008 - 2010
Ensino Médio (2º grau).
PAULINO BOTELHO ETE, PBE, Brasil.




Formação Complementar


2016 - 2016
Introduction to Compiler Data-Flow Analysis. (Carga horária: 4h).
Universidade de São Paulo, USP, Brasil.


Atuação Profissional



Universidade de São Paulo, USP, Brasil.
Vínculo institucional

2016 - Atual
Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Estudante de Mestrado, Regime: Dedicação exclusiva.

Vínculo institucional

2018 - 2018
Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Estagiário, Carga horária: 6
Outras informações
Disciplina: Estrutura de Dados

Vínculo institucional

2016 - 2016
Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Estagio Voluntário, Carga horária: 6
Outras informações
Programa de Aperfeiçoamento de Ensino (PAE) na Disciplina: Introdução a Ciência da Computação 2


Instituto de Estudos Avançados - USP, IEA-USP, Brasil.
Vínculo institucional

2011 - 2013
Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Estágio, Carga horária: 30, Regime: Dedicação exclusiva.
Outras informações
Título: Montar página do INCT em Eletrônica Orgânica em inglês e mantê-la atualizada.



Projetos de pesquisa


2016 - Atual
Abordagens de pré-processamento para filtragem colaborativa baseada em agrupamento hierárquico
Descrição: Sistemas de Recomendação vêm sendo amplamente aplicados nas mais diversas áreas, contudo as informações disponíveis para a criação de tais sistemas é pouco estruturada, dada a ausência de informações fornecidas pelos usuários. São propostas então abordagens de pré-processamento das bases de dados utilizadas em recomendação, de forma a elicitar as informações mais pertinentes à aplicação. Para tal serão exploradas as categorias presentes nas bases de dados, além de relações expressas através de grafos. Espera-se que tais abordagens reduzam custo e tempo computacional e também aumentem a qualidade das recomendações realizadas por tais algoritmos..
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
2015 - 2015
Ferramenta para Visualização de Algoritmos de Agrupamento.
Descrição: Software desenvolvido no escopo do Trabalho de Conclusão de Curso I do curso de bacharelado em Informática na USP. A ferramenta apresenta gráficos que auxiliam no entendimento de hierarquias de grupos baseadas em densidade, no caso a ferramenta utiliza as hierarquias providas pelo algorítmo HDBSCAN*. O software está disponível no site do laboratório: http://lapad-web.icmc.usp.br/?portfolio1_categories=resources O link direto do software: http://lapad-web.icmc.usp.br/repositories/hdbscan/HDBSCANStar_FRAMEWORK_JAVA_Code_with_Visualization.zip Note que o link provê dois algoritmos: o HDBSCAN* e a ferramenta de visualização, apenas a ferramenta de visualização foi desenvolvida pelo aluno.
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (1) .
Integrantes: Fernando Soares de Aguiar Neto - Integrante / Ricardo José Gabrielli Barreto Campello - Coordenador.
Número de produções C, T & A: 1
2015 - 2015
Análise Comparativa entre Algoritmos de Detecção de Comunidades em Grafos (Iniciação Científica CNPq)
Descrição: Comparação entre diversos algoritmos de detecção de comunidades em grafos utilizando diversas métricas e bancos de dados reais e sintéticos..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (1) .
Integrantes: Fernando Soares de Aguiar Neto - Integrante / Ricardo José Gabrielli Barreto Campello - Coordenador / Francisco de Assis Rodrigues dos Anjos - Integrante.Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.
2015 - 2015
Ferramenta de Visualização para Algoritmos Semi-Supervisionados de Agrupamento e Classificação de Padrões
Descrição: Ferramenta desenvolvidano escopo do Trabalho de Conclusão de Curso II do curso de Bacharelado em Informática na USP. A ferramenta visa, além de apresentar gráficos que auxiliem no entendimento de hierarquias de grupos baseadas em densidade, permite também aplicar algorítmos não-supervisionados e semi-supervisionados através da própria ferramenta.
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (1) .
Integrantes: Fernando Soares de Aguiar Neto - Integrante / Ricardo José Gabrielli Barreto Campello - Coordenador.


Idiomas


Alemão
Compreende Pouco, Fala Pouco, Lê Pouco, Escreve Pouco.
Inglês
Compreende Bem, Fala Razoavelmente, Lê Bem, Escreve Razoavelmente.


Prêmios e títulos


2016
2° Melhor Trabalho de Conclusão de Curso de Bacharelado em Informática, ICMC - USP.
2007
Primeiro Colocado na III Olimpíada de Matemática, Química e Física (III OMQF), Centro Multidisciplinar para o Desenvolvimento de Materiais Cerâmicos (CMDMC).


Produções



Produção bibliográfica
Trabalhos completos publicados em anais de congressos
1.
DA COSTA, ARTHUR ; FRESSATO, EDUARDO ; NETO, FERNANDO ; MANZATO, MARCELO ; CAMPELLO, RICARDO . Case recommender. In: the 12th ACM Conference, 2018, Vancouver. Proceedings of the 12th ACM Conference on Recommender Systems - RecSys '18. New York: ACM Press, 2018. p. 494.

Resumos publicados em anais de congressos
1.
AGUIAR NETO, F. S.; DA COSTA, ARTHUR ; MANZATO, M. G. . CoBaR: Confidence-Based Recommender. In: RecSys2018, 2018, Vancouver. 12th ACM Recommender Systems Conference.. New York, USA: ACM, 2018., 2018.


Produção técnica
Programas de computador sem registro
1.
Ferramenta para Visualização de Algoritmos de Agrupamento. 2015.



Eventos



Participação em eventos, congressos, exposições e feiras
1.
RecSys2018. Case recommender: a flexible and extensible python framework for recommender systems. 2018. (Congresso).

2.
RecSys2018. CoBaR: Confidence-Based Recommender. 2018. (Congresso).




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