Marta Lima de Queiros Mattoso

Bolsista de Produtividade em Pesquisa do CNPq - Nível 1B

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  • Última atualização do currículo em 26/10/2018


possui graduação em Ciência da Computação pela Universidade Federal do Rio de Janeiro (1980), mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação pela Universidade Federal do Rio de Janeiro (1987) e doutorado em Engenharia de Sistemas e Computação pela Universidade Federal do Rio de Janeiro (1993). É Professora Titular da Universidade Federal do Rio de Janeiro. Foi diretora de publicações da Sociedade Brasileira de Computação (2005-2007). Estabeleceu o workshop anual brasileiro voltado à E-Science em 2007. Atualmente, esse evento possui a sigla BRESci. Foi a Coordenadora do CP da Provenance Week 2016, em Washington. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Banco de Dados, atuando principalmente nos seguintes temas: gerência de dados de proveniência, paralelismo e distribuição de dados, workflows científicos e gerência de dados científicos em larga escala. (Texto informado pelo autor)


Identificação


Nome
Marta Lima de Queiros Mattoso
Nome em citações bibliográficas
MATTOSO, M. L. Q.;Mattoso, Marta

Endereço


Endereço Profissional
Universidade Federal do Rio de Janeiro, Instituto Alberto Luiz Coimbra de Pós Graduação e Pesquisa de Engenharia, Programa de Engenharia de Sistemas.
Centro de Tecnologia, Bloco H, sala 319
Ilha do Fundão
21941972 - Rio de Janeiro, RJ - Brasil - Caixa-postal: 68511
Telefone: (021) 39388694
Fax: (021) 39388080


Formação acadêmica/titulação


1988 - 1993
Doutorado em Engenharia de Sistemas e Computação.
Universidade Federal do Rio de Janeiro, UFRJ, Brasil.
Título: Aspectos de Paralelismo na Gerência de Dados e Objetos, Ano de obtenção: 1993.
Orientador: Jano Moreira de Souza.
1984 - 1987
Mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação.
Universidade Federal do Rio de Janeiro, UFRJ, Brasil.
Título: Ferramentas de apoio ao SGBD COPPEREL,Ano de Obtenção: 1987.
Orientador: Beatriz Zakimi Myiasato.
1977 - 1980
Graduação em Ciência da Computação.
Universidade Federal do Rio de Janeiro, UFRJ, Brasil.




Atuação Profissional



Universidade Federal do Rio de Janeiro, UFRJ, Brasil.
Vínculo institucional

2015 - Atual
Vínculo: Servidor Público, Enquadramento Funcional: Professor titular, Regime: Dedicação exclusiva.

Vínculo institucional

2006 - 2015
Vínculo: , Enquadramento Funcional: Professor Associado, Carga horária: 40, Regime: Dedicação exclusiva.

Vínculo institucional

1994 - 2006
Vínculo: Servidor Público, Enquadramento Funcional: Professor Adjunto, Carga horária: 40, Regime: Dedicação exclusiva.

Atividades

03/2004 - Atual
Ensino,

Disciplinas ministradas
Construção de Bancos de Dados
Introdução a Engenharia de Computação e Informação
04/1994 - Atual
Pesquisa e desenvolvimento , Instituto Alberto Luiz Coimbra de Pós Graduação e Pesquisa de Engenharia, Programa de Engenharia de Sistemas.

1994 - Atual
Ensino, Engenharia de Sistemas e Computação, Nível: Pós-Graduação

Disciplinas ministradas
Distribuição e Paralelismo em Banco de Dados
Tópicos Especiais em Banco de Dados
Bancos de Dados Não Convencionais
Laboratório de Banco de Dados
03/2002 - 06/2007
Conselhos, Comissões e Consultoria, COPPE, .

Cargo ou função
Membro do Conselho de Pós-Graduação e Pesquisa da COPPE.
1997 - 2003
Ensino,

Disciplinas ministradas
Banco de Dados I
Banco de Dados II
Tópicos Especiais em Sistemas de Informação
03/2001 - 02/2002
Direção e administração, Instituto Alberto Luiz Coimbra de Pós Graduação e Pesquisa de Engenharia, Programa de Engenharia de Sistemas.

Cargo ou função
Sub-coordenação Acadêmica do Programa.
01/2000 - 02/2001
Direção e administração, Instituto Alberto Luiz Coimbra de Pós Graduação e Pesquisa de Engenharia, Programa de Engenharia de Sistemas.

Cargo ou função
Vice-Coordenadora do Programa.
01/2000 - 02/2001
Direção e administração, COPPE, .

Cargo ou função
Membro de Comissão Permanente.
02/1999 - 02/2000
Conselhos, Comissões e Consultoria, COPPE, .

Cargo ou função
Representante acadêmica do PESC na Comissão de Pós-Graduação e Pesquisa.
01/1996 - 02/1997
Direção e administração, Instituto Alberto Luiz Coimbra de Pós Graduação e Pesquisa de Engenharia, Programa de Engenharia de Sistemas.

Cargo ou função
Vice-Coordenadora do Programa.

Fundação Centro de Ciências e Educação Superior à Distância do Estado do RJ, CECIERJ, Brasil.
Vínculo institucional

2006 - Atual
Vínculo: Livre, Enquadramento Funcional: Conteudista, Carga horária: 2

Atividades

06/2006 - Atual
Ensino, Tecnologia em Sistemas de Computação, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Banco de Dados

Sociedade Brasileira de Computação, SBC, Brasil.
Vínculo institucional

1981 - Atual
Vínculo: Sócia, Enquadramento Funcional: Fundadora

Atividades

10/2000 - Atual
Conselhos, Comissões e Consultoria, Comitê Diretivo da Comissão Especial de Banco de Dados, .

Cargo ou função
Membro do Comite - CEBD/SBC.
07/2008 - 06/2011
Outras atividades técnico-científicas , Comissão de Educação, Comissão de Educação.

Atividade realizada
Co-editora chefe Revista Eletrônica SBC Horizontes (http://www.sbc.org.br/horizontes).
07/2007 - 06/2009
Conselhos, Comissões e Consultoria, Conselho, .

Cargo ou função
Membro Suplente do Conselho da SBC.
07/2005 - 06/2007
Direção e administração, Diretoria, .

Cargo ou função
Diretora de Publicações da SBC.


Linhas de pesquisa


1.
Distribuição e Paralelismo em Bancos de Dados

Objetivo: Essa linha de pesquisa vias a investigar técnicas de gerência e análise de grandes volumes de dados em ambiente em nuvem e grades ou computadores paralelos de grande porte, de modo a apoiar transversalmente as diferentes disciplinas científicas que migram seu processo científico para projetos colaborativos baseados em captura e análise de dados em grande escala. Este modelo tem sido chamado na literatura de Ciência Dirigida pelos Dados (do inglês "Data Driven Science") deve se mostrar como um dos principais desafios na computação nos próximos anos. Nosso enfoque está no apoio ao processamento paralelo de fluxos de dados sobre processos computacionais apoiado por máquinas paralelas de execução de workflows e dados de proveniência. Modelos de programação funcional (como Map Reduce) e conceitos de sistemas de gerência de bases de dados vêm direcionando as pesquisas nessa linha..
Grande área: Ciências Exatas e da Terra
Grande Área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Metodologia e Técnicas da Computação / Especialidade: Sistemas de Informação.
Setores de atividade: Informática.
Palavras-chave: Paralelismo; Banco de Dados Distribuidos; Dados Científicos; Workflow; Proveniência.


Projetos de pesquisa


2018 - Atual
MonDataSim - Análise de dados de simulações computacionais por meio de monitoramento da execução, dados de proveniência e intervenções dinâmicas
Descrição: O projeto MonDataSim objetiva prover análise de dados científicos em larga-escala, baseada em monitoramento, visualização, consultas, etc. Tal solução prevê o desenvolvimento de arquiteturas de software e protótipos voltados para ambientes de computação paralela de alto desempenho combinados com técnicas de análise de dados em "Big Data". Diversos avanços têm sido realizados para apoiar a análise de dados científicos. No entanto, esse apoio se dá de forma isolada, seja para o monitoramento, seja para a visualização ou seja para a submissão de consultas analíticas a dados científicos. Apenas soluções baseadas em sistemas de workflows científicos têm se aproximado para fornecer uma solução integrada para essas três atividades, i.e. análise, monitoramento e visualização, ainda assim, de modo incipiente, muitas vezes não permitindo a interação ao longo da execução da simulação computacional. Neste projeto, propomos avançar os recursos disponíveis em sistemas de workflows científicos para esse apoio interativo, bem como propor soluções de monitoramento, visualização, e consultas analíticas por meio de um sistema mais leve que os de workflows, apenas cuidando da parte analítica e não da gerência de execução paralela..
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (2) / Doutorado: (2) .
Integrantes: Marta Lima de Queiros Mattoso - Coordenador.Financiador(es): FAPERJ - Bolsa.
2017 - Atual
INRIA Associate Teams: SciDISC - Scientific data analysis using Data-Intensive Scalable Computing
Descrição: This project is an international collaborative project between Brazil and France, funded by the French side. --Inria (France) supports "Associate Teams" to strengthen scientific collaboration between Inria project teams and top-level research teams worldwide. -- Data-intensive science requires the integration of two fairly different paradigms: high-performance computing (HPC) and data-intensive scalable computing (DISC). Spurred by the growing need to analyze big scientific data, the convergence between HPC and DISC has been a recent topic of interest. This project will address the grand challenge of scientific data analysis using DISC (SciDISC), by developing architectures and methods to combine simulation and data analysis. The expected results of the project are: new data analysis methods for SciDISC systems; the integration of these methods as software libraries in popular DISC systems, such as Apache Spark; and extensive validation on real scientific applications, by working with our scientific partners such as INRA and IRD in France and Petrobras and the National Research Institute (INCT) on e-medicine (MACC) in Brazil. https://www.inria.fr/en/associate-team/scidisc.
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (2) / Doutorado: (8) .
Integrantes: Marta Lima de Queiros Mattoso - Coordenador / Daniel de Oliveira - Integrante / Kary A. C. S. Ocaña - Integrante / Reza Akbarinia - Integrante / Alvaro Luiz Gayoso de Azeredo Coutinho - Integrante / Porto, Fabio - Integrante / Valduriez, Patrick - Integrante / Pacitti, Esther - Integrante / Eduardo Ogasawara - Integrante / LIU, JI - Integrante / CAMATA, JOSÉ J. - Integrante / Florent Masseglia - Integrante / Dennis Shasha - Integrante.Financiador(es): Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique - Siège - Cooperação.
Número de produções C, T & A: 4 / Número de orientações: 2
2016 - 2018
High Performance Computing for Energy (HPC4E)

Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Alvaro Luiz Gayoso de Azeredo Coutinho em 28/02/2016.
Descrição: COOPERAÇÃO BRASIL-UNIÃO EUROPEIA.This project aims to apply the new exascale HPC techniques to energy industry simulations, customizing them, and going beyond the state-of-the-art in the required HPC exascale simulations for differente energy sources: wind energy production and design, efficient combustion systems for biomass-derived fuels (biogas), and exploration geophysics for hydrocarbon reservoirs..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
2016 - 2017
Parallel Scientific Workflow Management Systems on GPU
Descrição: This project is an international collaborative project between Brazilian and French researchers, in the field of parallel workflow executions on GPU. The project is sponsored by FAPERJ in Brazil and UPMC (Sorbonne Universities) in France. The general objective of the project is on managing large-scale simulations in computational science. Due to its exploratory nature, several iterations evaluate a large space of parameter combinations spanning many tasks in parallel. Scientific workflow management systems can execute those simulations as a chain of activities (computer programs) and a dataflow between those activities. Workflow systems provide activity and dataflow management, parallel execution and register provenance data. However, there are several open challenges in exploring different models of parallelism during the workflow execution. Among the challenges we want to address the problem of optimization in parallel execution plan derivation, while taking advantage of different heterogeneous architectures (multi-core + accelerators). For example, general purpose (GP) GPU programming demands coupling highly parallel computing units with classic CPUs to obtain high performance. Heterogeneous systems lead to complex designs combining multiple paradigms and programming languages to manage each hardware architecture. We aim at lowering this complexity in parallel scientific workflow design by using dataflow and programming abstractions to represent the workflow specification. Underlying engines that are aware of the abstractions will have room to optimize the parallel execution plan. We are going to take advantage of two main programming abstractions to leverage workflow parallel execution. One abstraction comes from the Brazilian team, which is a dataflow algebra for the parallel execution of Map/Reduce operations, among others, in scientific workflows. The other abstraction, developed by the French team is SPOC, a library of parallel skeletons that offers high performances while efficiently easing development, including GPGPU programming. Our goal is to combine the semantics of the dataflow algebraic operations with the power of composition constructs of SPOC skeletons to obtain dynamic generation of parallel execution plans..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (1) / Doutorado: (1) .
Integrantes: Marta Lima de Queiros Mattoso - Coordenador / Daniel Cardoso Moraes de Oliveira - Integrante / emmanuel chailloux - Integrante.Financiador(es): Fundação Carlos Chagas Filho de Amparo à Pesquisa do Estado do RJ - Auxílio financeiro.
2015 - 2018
SciDataflow - Gerência de dados científicos e suas transformações
Descrição: Dados científicos sempre se caracterizaram por seu grande volume e complexidade. O avanço da disponibilidade armazenamento e processamento aumenta ainda mais o volume e a dificuldade em gerenciar esses dados. À medida que simulações computacionais são conduzidas, dados são transformados, caracterizando um fluxo de dados. Um workflow científico é composto por um conjunto de atividades e o fluxo de dados entre elas. Cada atividade pode ser um programa de computador que processa um conjunto de dados de entrada e produz um outro conjunto de dados de saída. O workflow científico se caracteriza por estabelecer uma série de dependências de dados onde a saída de uma atividade pode estar conectada à entrada de outra por meio de um enlace de dados. Pode-se associar, ao workflow científico, a proveniência da transformação dos dados, que pode ser caracterizada como o histórico da execução do workflow. Sistemas de Gerência de Workflows Científicos podem ser utilizados para modelar e orquestrar a execução paralela de seus experimentos em larga escala. Muitos avanços teóricos e práticos foram realizados no desenvolvimento de sistemas de workflows e a gerência de proveniência dos dados científicos. No entanto, esse apoio ainda é voltado para gerir o encadeamento e execução paralela dos programas e nem tanto para apoiar a análise do fluxo de dados científicos sendo gerados. Esses arquivos acabam por ficar isolados sem uma representação que os relacione para análise do fluxo. Uma das maiores dificuldades está em acompanhar a transformação de dados em larga escala ao longo da execução paralela do workflow. Este projeto visa ao desenvolvimento de soluções que apoiem a gerência desse fluxo de dados, oferecendo mecanismos de monitoramento, consulta aos dados científicos e interferência na execução do workflow..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (2) / Doutorado: (2) .
Integrantes: Marta Lima de Queiros Mattoso - Coordenador.Financiador(es): Fundação Carlos Chagas Filho de Amparo à Pesquisa do Estado do RJ - Bolsa.
Número de produções C, T & A: 7
2015 - Atual
Rede Avançada em Biologia Computacional (RABICÓ)
Descrição: Pretende oferecer um conjunto de softwares com tecnologia moderna e atualizada para o desenvolvimento de aplicações que requerem alto poder computacional e recursos avançados de visualização científica, além de possibilitar a geração e o estímulo ao desenvolvimento da pesquisa de forma integrada com equipes multidisciplinares, para o estudo de problemas relacionados à saúde humana, animal, vegetal e ambiental, e principalmente, formar recursos humanos qualificados na Graduação e na Pós-Graduação. O projeto está organizado em torno de três áreas principais: Desenvolvimento de métodos e ferramentas em Biologia Computacional; Análise dos dados aplicados a modelos biológicos; Educação e formação de recursos humanos. Para o desenvolvimento desse projeto, duas principais linhas de pesquisa foram delineadas. A primeira envolvendo aspectos de desenvolvimento de metodologias científicas e ferramentas computacionais, área onde o LNCC e a COPPE/UFRJ possuem vasta experiência tanto na área de pesquisa como de ensino, e outra voltada à análise de dados aplicados a modelos biológicos de interesse dos grupos de pesquisa do Cbiot/UFRGS, do Departamento de Genética/UFRJ e do Instituto de Bioquímica Médica/UFRJ. Essas duas linhas são a base para a formação de recursos humanos, que é o foco desse projeto, e que tem um forte componente dos participantes das três Instituições..
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (1) / Doutorado: (1) .
Integrantes: Marta Lima de Queiros Mattoso - Integrante / Carla Ostoff - Integrante / Fabio Porto - Integrante / Kary A. C. S. Ocaña - Integrante / Gadelha Jr., Luiz M.R. - Integrante / THOMPSON, FABIANO L. - Integrante / Ana Tereza R. Vasconcelos - Coordenador.Financiador(es): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - Auxílio financeiro.
2014 - 2017
Intel® Parallel Computing Center at NACAD/COPPE/UFRJ

Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Alvaro Luiz Gayoso de Azeredo Coutinho em 10/08/2016.
Descrição: The Intel Parallel Computing Center at COPPE, the first in Latin America, is in its High Performance Computer Center (NACAD). NACAD?s mission is to foster multidisciplinary research on HPC, providing high quality services to COPPE and the Brazilian community. The first project within Intel IPCC?s program is focused on improving seismic imaging for oil and gas. This is on the forefront of HPC and Parallel Computing, exhausting available resources on large clusters, usually equipped with coprocessors, such as Intel?s Xeon Phi?. Seismic simulations require fine-tuned codes and extensive optimization, given the enormous amount of required processing time and data generated in typical industrial applications. Recently another complexity layer has been added, the uncertain character of velocity models and parameters of the underlying mathematical models. This has the potential to increase manifold not only the computational effort to generate the uncertain images, but also the data, since several runs will be necessary to sample with a proper method the stochastic space. Key to the success of this new strategy is highly optimized codes, making use of the utmost techniques in code optimization and tuning, parallel I/O and related enabling technologies on managing the execution of hundreds of jobs on large clusters. Upon successful outcome of this research, we can make a significant impact on the decision-making workflow of Oil and Gas industry. https://software.intel.com/en-us/articles/intel-parallel-computing-center-at-coppe.
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (1) / Doutorado: (2) .
Integrantes: Marta Lima de Queiros Mattoso - Integrante / Alvaro Luiz Gayoso de Azeredo Coutinho - Coordenador / Fernando Alves Rochinha - Integrante.
2014 - 2015
User-Steering Phylogenetic Workflows in the Cloud - Windows Azure for Research Proposal
Descrição: This research aims at helping monitoring large-scale parallel execution of bioinformatics phylogenetic analysis workflow in the cloud. These workflows may be deployed as services and its real-time provenance can be queried during the execution so that the scientist can take actions like staging out part of the results such as a phylogenetic tree for visualization..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (2) Doutorado: (1) .
Integrantes: Marta Lima de Queiros Mattoso - Coordenador / Kary A. C. S. Ocaña - Integrante / Oliveira, Daniel - Integrante.Financiador(es): Microsoft Corporation - Outra.
2014 - Atual
Rede Nacional de Pesquisa em Biotecnologia Marinha (BioTecMar)
Descrição: O Brasil detém vasta área marinha, denominada em conjunto, como a Amazônia Azul (aprox. 4,5 milhões de Km2), onde habitam organismos de ocorrência restrita ao Brasil. Estes holobiontes (hospedeiro+microbiota) endêmicos são fonte potencial para descoberta de novas moléculas e produtos biotecnológicos. A Rede Nacional de Pesquisa em Biotecnologia Marinha compreende quatro projetos complementares e articulados, visando o desenvolvimento de temáticas de fronteira da biotecnologia marinha. O objetivo principal da rede é desenvolver pesquisa inovadora de fronteira nas áreas de biodiversidade, prospecção, genômica, pós-genômica (ômicas) e transferência para o setor produtivo.A Rede Nacional de Pesquisa em Biotecnologia Marinha desenvolve estudos pioneiros nas Ilhas Oceânicas, região costeira e mar profundo. Nossa meta é colocar o Brasil mais próximo da liderança internacional em pesquisa e tecnologia marinha. Parcerias estratégicas com empresas do Brasil e do exterior estão abrindo a possibilidade de desenvolvimento de produtos e processos, visando a produção de divisas para o nosso país. A Rede Nacional de Pesquisa em Biotecnologia Marinha esta estruturada em quatro grandes eixos temáticos e conta com grupos consolidados e emergentes das cinco regiões geográficas do Brasil compondo os diferentes eixos temáticos. Ao todo, estão envolvidos 20 programas de pós-graduação em áreas complementares do conhecimento em Biotecnologia Marinha e Ciências do Mar, incluindo programas considerados de excelência pela CAPES (notas 6 e 7) e programas novos e em consolidação. A equipe compreende pelo menos 120 pesquisadores (22 pesquisadores de produtividade do CNPq) e estudantes de laboratórios que contam com tecnologia de ponta nas temáticas..
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (1) / Doutorado: (1) .
Integrantes: Marta Lima de Queiros Mattoso - Integrante / Kary A. C. S. Ocaña - Integrante / Gadelha Jr., Luiz M.R. - Integrante / MEIRELLES, PEDRO MILET - Integrante / FRANCINI-FILHO, RONALDO BASTOS - Integrante / DE MOURA, RODRIGO LEÃO - Integrante / AMADO-FILHO, GILBERTO MENEZES - Integrante / BASTOS, ALEX CARDOSO - Integrante / PARANHOS, RODOLFO PINHEIRO DA ROCHA - Integrante / REZENDE, CARLOS EDUARDO - Integrante / SWINGS, JEAN - Integrante / SIEGLE, EDUARDO - Integrante / SALOMON, PAULO S. - Integrante / VALLE, ROGÉRIO A.B. - Integrante / PEREIRA, RENATO CRESPO - Integrante / KRUGER, RICARDO HENRIQUE - Integrante / THOMPSON, CRISTIANE - Integrante / THOMPSON, FABIANO L. - Coordenador.Financiador(es): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - Auxílio financeiro / Fundação Carlos Chagas Filho de Amparo à Pesquisa do Estado do RJ - Bolsa / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.
2013 - 2015
TargFlow: Descoberta de Alvos Potenciais para Desenho de Novas Drogas por meio de Workflows Científicos: FAPERJ: Pós-Doutorado Nota 10
Descrição: Este projeto de supervisão de pós-doutorado está contmplado dentro do edital FAPERJ: Pós-Doutorado Nota 10 para a pesquisa de Kary Ocana. O projeto trata da gerência de dados de proveniência e tarefas de experimentos científicos em larga escala, fazendo uso de Sistemas de Gerência de Workflows Científicos..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (1) .
Integrantes: Marta Lima de Queiros Mattoso - Coordenador / Kary A. C. S. Ocaña - Integrante.
2012 - 2015
HOSCAR - High performance cOmputing and SCientific dAta management dRiven by highly demanding applications, Edital HPC, INRIA/CNPq
Descrição: The HOSCAR project is a CNPq - INRIA collaborative project between Brazilian and French researchers, in the field of computational sciences. The project is also sponsored by the French Embassy in Brazil. The general objective of the project is to setup a multidisciplinary Brazil-France collaborative effort for taking full benefits of future high-performance massively parallel architectures. The targets are the very large-scale datasets and numerical simulations relevant to a selected set of applications in natural sciences: (i) resource prospection, (ii) reservoir simulation, (iii) ecological modeling, (iv) astronomy data management, and (v) simulation data management. The project involves computer scientists and numerical mathematicians divided in 3 fundamental research groups: (i) numerical schemes for PDE models (Group 1), (ii) scientific data management (Group 2), and (iii) high-performance software systems (Group 3). Several Brazilian institutions are participating to the project among which: LNCC (Laboratório Nacional de Computação Científica), COPPE/UFRJ (Instituto Alberto Luiz Coimbra de Pós-Graduação e Pesquisa de Engenharia/Alberto Luiz Coimbra Institute for Graduate Studies and Research in Engineering, Universidade Federal do Rio de Janeiro), INF/UFRGS (Instituto de Informática, Universidade Federal do Rio Grande do Sul) and LIA/UFC (Laboratórios de Pesquisa em Ciência da Computação Departamento de Computação, Universidade Federal do Ceará). The French partners are research teams from several INRIA research centers..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
2012 - 2014
Gerência de experimentos guiada por proveniência, Edital Gdes Desafios R$ 227.292,00
Descrição: O contexto do projeto está explicitamente identificado do documento "Grandes Desafios" da SBC (2006), no desafio 2 onde é dito que : ?O objetivo deste desafio é criar, avaliar, modificar, compor, gerenciar e explorar modelos computacionais para todos esses domínios e aplicações.? Abordamos esse desafio no projeto GExp (proc. 551013/2007-9), dentro do edital Edital MCT/CNPq/CT-INFO no 07/2007 - PD&I-TI. A todas essas ações que evolvem os modelos computacionais dos domínios e aplicações do desafio estamos chamando de "ciclo de vida do experimento científico". Os resultados positivos, nos levaram a propor uma continuidade ao apoio à gerência dos experimentos científicos em larga escala. No projeto GExp desenvolvemos processos, técnicas, algoritmos e software de apoio às fases de composição, execução e análise. Porém, devido à complexidade do desafio 2, essas soluções, embora concretas e promissoras, ainda estão longe de resolver o desafio previsto para essa década. Neste novo projeto damos continuidade ao apoio já desenvolvido e reforçamos a ênfase à representação e gerência das informações relativas às três fases do ciclo de vida do experimento. A proveniência pode ser vista como um dos principais auxílios conceituais para criar, modificar, compor e gerenciar os modelos computacionais do Desafio 2 dos ?Grandes Desafios? da SBC. Essa gerência de proveniência envolve varios desafios, em particular a representação da proveniência nas diversas fases do ciclo de vida e seu correspondente relacionamento. Uma das dificuldades está na associação dos dados de proveniência do experimento conceitual com os dados de proveniência do experimento executado. Outro desafio está relacionado a representação da proveniência de recursos distribuídos envolvendo o uso de ambientes de alto desempenho como grandes clusteres e nuvens computacionais. Na fase de execução, ale&#.
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
2012 - 2014
GExProv - Gerência de experimentos científicos guiada por dados de proveniência, Cientista do Estado FAPERJ
Descrição: A evolução da ciência da computação nas últimas décadas permitiu a exploração de novos tipos de experimentos científicos baseados em simulação assistida por computadores, os quais são comumente conhecidos como experimentos científicos. Com o aumento do desempenho dos computadores, foi possível aumentar a complexidade dos modelos tilizados nos experimentos científicos. Aliado a isso, os dados disponíveis para os experimentos também vêm crescendo aumentando ainda mais a complexidade dos experimentos científicos. Tecnologias bem sucedidas na área de negócios vêm sendo adaptadas para apoiar computacionalmente os experimentos científicos. Dois exemplos a serem citados são os sistemas de bancos de dados e os sistemas de workflows. Pesquisadores da área de bancos de dados vêm buscando soluções ao problema da gerência de dados científicos em consonância com os processos que os analisam, manipulam e que acabam por gerar mais dados. A descoberta científica baseada em uso intensivo de dados foi apontada como o quarto pilar da ciência. Um experimento científico típico envolve a execução do encadeamento de programas inúmeras vezes, explorando parâmetros. Apoiar o controle dessa execução provê uma avaliação sistemática de parâmetros e casos de teste. Além disso, dados de proveniência registram os passos de execução do encadeamento de programas associados aos dados gerados, permitindo uma análise do comportamento geral do experimento. A longo prazo, tem-se uma base de dados de execução de experimentos para análises mais globais e guiar futuras execuções. A proveniência pode ser vista como um dos principais auxílios conceituais para.
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
2012 - 2013
Apoio computacional ao desenvolvimento científico em larga escala, Universal 14/2011 - R$ 144.000,00
Descrição: A motivação principal desse projeto está no apoio computacional ao desenvolvimento de científico em larga escala. Mais especificamente visamos a enfrentar os desafios na gerência dos recursos distribuídos inerentes ao desenvolvimento de ciência hoje em áreas como bioinformática e de engenharia do petróleo. Trabalhos existentes tendem a tratar os dados separadamente do encadeamento dos processos científicos, ou ainda sem dar atenção ao processamento paralelo. Ao longo da experimentação, os cientistas necessitam desempenhar diversas atividades, e algumas delas estão relacionadas ao encadeamento de programas usados durante as simulações que demandam alto poder computacional. Cada execução de programa pode produzir uma coleção de dados com determinada sintaxe e semântica. Esta coleção de dados pode ser usada como entrada para o próximo programa a ser executado no fluxo. Consideramos que os dados de proveniência podem ser a chave para o apoio ao ciclo de vida do experimento científico. Mattoso et al. (2010) definem o ciclo de um experimento científico como sendo formado por três fases: composição, execução e análise. A composição é a fase que trata da definição, edição e manipulação dos workflows. Estes workflows são submetidos à execução para, posteriormente, terem os resultados das suas diferentes execuções analisados a partir de seus dados de proveniência (Freire et al. 2008). O tratamento dado à proveniência de experimentos científicos é parcialmente obtido por Sistemas de Gerência de Workflows Científicos (SGWfC). A gerência da proveniência é feita atrelada a um workflow específico e sem considerar os recursos distribuídos durante a execução paralela do experimento. Assim, gerenciar os dados de proveniência ao longo do ciclo de vida, envolvendo aspectos de execução distribuída de vários workflows associados ao experimento ainda é um problema longe de ser resolvido. Nesse projeto, visamos dar continuidade aos resultados obtidos para dar ênfase: à geração automátic.
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
2012 - 2013
SWfP2P: Gerência de workflows centrados em dados sobre nuvens híbridas P2P - Faperj-Inria - R$ 37.615,53
Descrição: Programa: Cooperação FAPERJ/INRIA Edição: E_24/2010 - Cooperação Bilateral FAPERJ/INRIA As aplicações científicas modernas nos domínios da agronomia, bioinformática, física e meio ambiente lidam com uma quantidade imensa de dados experimentais, produzidos a partir de observações empíricas e de simulação. Tais dados devem ser processados (corrigidos, transformados e analisados) intensivamente, de modo a gerar novas conclusões, provar teorias científicas e produzir conhecimento. Experimentos e análises científicos são tipicamente organizados por meio de workflows, envolvendo simulações complexas e diferentes códigos executáveis (programas, scripts, etc.). Combinar sistemas de workflows com ambientes de computação de alto desempenho para melhorar vazão e desempenho por meio de paralelismo ainda é considerado como um grande desafio. Em particular, os atuais ambientes computacionais de desenvolvimento de workflows apresentam padrões limitados para paralelização de dados. Tal limitação torna a automação e a capacidade de executar de forma eficiente e paralela grandes conjuntos de dados numa atividade complexa, o podendo reduzir significativamente o tempo de execução de um workflow. A natureza colaborativa da gerência de dados científicos pode também criar dificuldades. Outra dificuldade é prover gerência de proveniência de dados, função que permite registrar metadados críticos sobre os experimentos (dados de entrada, parâmetros, processos, etc.) para auxiliar no entendimento dos resultados obtidos pelo cientista, ou no reuso de algumas partes do workflow. No projeto SwfP2Pcloud pretendemos endereçar todos estes problemas. A abordagem proposta concentra-se em workflows centrados em dados, capitalizando nos pr.
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (5) / Doutorado: (2) .
Integrantes: Marta Lima de Queiros Mattoso - Coordenador / Vanessa P. Braganholo - Integrante / Porto, Fabio - Integrante / Valduriez, Patrick - Integrante / Pacitti, Esther - Integrante / Alexandre Assis B. Lima - Integrante / Hinde Bouziane - Integrante.Financiador(es): Fundação Carlos Chagas Filho de Amparo à Pesquisa do Estado do RJ - Auxílio financeiro.
2010 - 2013
Dataluge - Gerência de Dados e Tarefas em Larga Escala
Descrição: O grande volume de dados e tarefas que representam experimentos científicos requerem o uso de ambientes de computação com processamento de alto desempenho (PAD). Esses ambientes também vêm evoluindo em larga escala e em novas arquiteturas. Vêm surgindo grids e nuvens de computação (cloud computing)com com milhares e milhões de unidades de processamento. O uso desse novo ambiente computacional de PAD apresenta muitos desafios. Esses desafios estão relacionados com a gerência de recursos em larga escala (tanto de processadores quanto de dados e tarefas). Nessa escala, não se pode assumir que todos os nós estarão em pleno funcionamento e torna-se necessário se preparar para nós que saem e entram no sistema. Dentre as dificuldades dos ambientes PAD, podemos destacar o alto custo e complexidade dos supercomputadores, a espera em filas de componentes de grid e a abordagem proprietária das nuvens computacionais. Essa complexidade tem levado ao uso de novas abordagens híbridas envolvendo uma combinação desses ambientes, como, por exemplo, uma nuvem híbrida. O uso desses ambientes requer novos algoritmos de fragmentação de dados e tarefas, de escalonamento, de caching, de tolerância a falhas e de agregação de resultados, além de testes de avaliação. Além disso, devido à larga escala, a incerteza de dados, em especial ao analisar os dados de proveniência dos experimentos científicos, deve ser considerada..
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (2) / Doutorado: (2) .
Integrantes: Marta Lima de Queiros Mattoso - Coordenador / A.A. Lima - Integrante / Esther Pacitti - Integrante / Patrick Valduriez - Integrante / Fabio Porto - Integrante / Vanessa P. Braganholo - Integrante / Reza Akbarinia - Integrante / Eduardo Almeida - Integrante / Marcos Sunye - Integrante / Gerson Sunye - Integrante / Zohra Bellansene - Integrante.
Número de produções C, T & A: 2
2010 - 2011
CiclExp - Apoio ao Ciclo de vida de Experimentos científicos, Universal, R$ 122.000,00
Descrição: Para que experimentos científicos em larga escala possam ser gerenciados, é ne-cessário que um conjunto de funcionalidades esteja presente. Dentre estas, estão o apoio à concepção dos workflows científicos e sua posterior instanciação num SGWfC (Sistema de Gerência de Workflows Científicos), a reutilização de workflows previamente concebidos por outros cientistas, o controle sobre a evolução das diferentes versões dos workflows e a coleta de informações que permitam identificar a proveniência dos dados gerados pela execução dos workflows científicos. Em particular é muito importante que a exploração visual de dados resultantes de workflows esteja associada a dados de proveniência do workflow. É fundamental que essas funcionalidades estejam atreladas ao experimento científico que está sendo conduzido por uma equipe de cientistas..
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (3) / Mestrado acadêmico: (3) / Doutorado: (4) .
Integrantes: Marta Lima de Queiros Mattoso - Coordenador / Claudia Maria Lima Werner - Integrante / Leonardo Murta - Integrante / Vanessa P. Braganholo - Integrante.
2009 - 2011
"Equipes Associées" : SARAVA- P2P data access for online communities
Descrição: Programme INRIA "Equipes Associées" - Colaboração Internacional FR-BR The general problem we address is P2P data sharing for online communities, by offering a high-level network ring across distributed data source owners. The major advantage of P2P is a completely decentralized approach to data sharing which does not require centralized administration. Users may be in high numbers and interested in different kinds of collaboration and sharing their knowledge, ideas, experiences, etc. Data sources can be in high numbers, fairly autonomous, i.e. locally owned and controlled, and highly heterogeneous with different semantics and structures. What we need then is new, decentralized data management techniques that scale up while addressing the autonomy, dynamic behavior and heterogeneity of both users and data sources. In this context, we focus on two major problems: query processing with uncertain data and management of scientific workflows. The two teams involved in this project have a long experience of success collaboration (in previous CNPq-INRIA and CAPES-COFECUB projects) and complementary expertise which make us quite confident in how to address the problems..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (2) / Doutorado: (2) .
Integrantes: Marta Lima de Queiros Mattoso - Integrante / A.A. Lima - Integrante / Eduardo Ogasawara - Integrante / Esther Pacitti - Integrante / Patrick Valduriez - Coordenador / Vanessa P. Braganholo - Integrante / Reza Akbarinia - Integrante.Financiador(es): Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique - Siège - Auxílio financeiro.
Número de produções C, T & A: 1
2007 - 2009
GExp- Gerência de experimentos científicos em larga escala, Edital Gdes Desafios - R$ 366.549,76
Descrição: Diversas áreas científicas, tais como bioinformática e engenharia de petróleo, necessitam de meios para a execução simulada de experimentos. Em sua grande maioria, esses experimentos consistem da concatenação de programas e dados, que são repetidamente executados para testar hipóteses por meio da variação de parâmetros, dados, filtros, etc.. Uma ferramenta que apenas auxilie a concatenação de programas e dados não é suficiente para tratar a complexidade imposta pelos problemas a serem analisados. Faz-se necessário um sistema que gerencie a composição e execução de processos e dados num fluxo, que pode ser chamado de workflow científico. Mesmo nos casos onde sistemas de gerência de workflow científico são empregados, o apoio ainda é incipiente em três principais etapas: concepção, execução e análise. Durante a etapa de concepção, as tomadas de decisão quanto à estruturação do próprio workflow ocorrem de forma ad-hoc. Além disso, alguns fragmentos de workflow se repetem em outros workflows, o que passa despercebido pelos cientistas, gerando retrabalho e baixa qualidade do workflow resultante. Durante a etapa de execução, podem ser observadas necessidades de aumento de desempenho, o que pode ser atenuado via distribuição e paralelismo de recursos computacionais. Contudo, a transformação de sistemas seqüenciais em sistemas paralelos não é trivial, em especial para sistemas legados. Além disso, em diversas situações se torna necessário o acompanhamento on-line dos resultados parciais da execução do workflow. Finalmente, durante a etapa de análise, a maior necessidade consiste na identificação da razão de existência de determinados resultados, levando em consideração tanto os dados e parâmetros de entrada do workflow, quanto a configuração interna do workflow que transformou esses dados. Desta forma, o objetivo deste projeto é elaborar e aplicar técnicas de Banco de Dados e Engenharia de Software no contexto de experimentos científicos para tratar os problemas discutido.
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (3) / Mestrado acadêmico: (4) / Doutorado: (4) .
Integrantes: Marta Lima de Queiros Mattoso - Coordenador / Claudia Maria Lima Werner - Integrante / Leonardo Murta - Integrante / Vanessa P. Braganholo - Integrante / Guilherme Horta Travassos - Integrante.Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.
Número de produções C, T & A: 17 / Número de orientações: 5
2007 - 2009
Proveniência de dados em experimentos científicos, Edital Universal - R$ R$ 40.200,00
Descrição: Na medida em que aumentam o armazenamento de formatos heterogêneos de dados, a natureza distribuída dos workflows e a necessidade de prover um caminho integrado para visualizar dados das diferentes etapas do experimento, determinadas questões se tornam cada vez mais importantes. São elas: quando se deve capturar o dado ou se este deve ser armazenado? Qual dado deve ser incluído? Onde e como armazenar esse dado? Mesmo decidindo a questão de armazenamento dos dados surgem os aspectos de proveniência associada aos experimentos. Um dos objetivos é obter uma base de experimentos e preservar a memória corporativa científica. A modelagem da proveniência visa a responder perguntas genéricas sobre o experimento do tipo: Que análises estão disponíveis ? Como unificar e resumir os conhecimentos gerados ? Como consultar uma base de Experimentos ? Quais projetos envolvem de alguma forma dados com a característica X ? Quais experimentos usam o programa X independente da versão ? Ou ainda visa responder questões mais específicas como: De onde veio esse dado ? De onde veio essa imagem ? Com que parâmetros ela foi gerada ? Qual a diferença no processo utilizado para gerar essas duas imagens ? Que versão do programa X foi usada para executar o workflow Y ?.
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (3) / Doutorado: (3) .
Integrantes: Marta Lima de Queiros Mattoso - Coordenador.
Número de produções C, T & A: 11 / Número de orientações: 5
2006 - 2008
Gridata- Gerência de Dados em Grids, CNPq/INRIA - R$ 80.000
Descrição: O projeto Gridata, lida com o problema geral de computação de dados em Grids, com várias aplicações e recursos de dados distribuídos em uma rede de larga escala. Aplicações e bancos de dados são autônomos, isto é, localmente controlados, e altamente heterogêneos em tamanho e complexidade. O gerenciamento e transparência de acesso a tais recursos em um ambiente altamente distribuído, com uma boa relação entre custo/desempenho é um problema difícil. O que se precisa são técnicas de computação distribuída que escalem para configurações muito grandes, e ao mesmo tempo tratem da autonomia, dinâmica e heterogeneidade dos recursos. Dado este cenário, abordamos três problemas importantes: (i) processamento eficiente de consultas que envolvem vários bancos de dados e aplicações, (ii) execução eficiente de serviços Web, envolvendo materialização de dados e acesso a bancos de dados semi-estruturados, e (iii) processamento eficiente de aplicações genômicas envolvendo grandes massas de dados. Baseado nesses problemas, definimos três atividades principais no projeto para resolvê-los. Todas elas têm em comum uma arquitetura altamente distribuída. Devido à este fato, todas apresentam distribuição de dados e aplicações. Apesar disso, as atividades têm focos diferentes. Uma foca mais em consultas, outra em XML, e outra em bioinformática. As tarefas são as seguintes: (i) Processamento Paralelo de Consultas; (ii) Materialização de Documentos XML distribuídos; e (iii) Aplicações Genômicas e Distribuição de dados. Para atingir nossos objetivos, pretendemos ter os participantes do projeto trabalhando entre as três principais atividades do projeto. Essas atividades compartilham os desafios da arquitetura P2P do Gridata, e as soluções para replicação de dados, instabilidade dos nodos, e estratégias de otimização que também podem ser intercaladas entre as 3 atividades. Portanto, planejamos desenvolver as atividades em paralelo e trocar resultados parciais para melhorar.
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (4) Doutorado: (2) .
Integrantes: Marta Lima de Queiros Mattoso - Coordenador / A.A. Lima - Integrante / Gabriela Ruberg - Integrante / Esther Pacitti - Integrante / Patrick Valduriez - Integrante / Vanessa P. Braganholo - Integrante / Alexandre Andrade - Integrante / Daniela Pereira - Integrante / Claudio Ferraz - Integrante / Ioana Manolescu - Integrante / Sergio Lifschitz - Integrante / Nelson Kotowski - Integrante.Financiador(es): Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique - Siège - Auxílio financeiro / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.
Número de produções C, T & A: 27 / Número de orientações: 9
2005 - 2007
CompWS- Edital Universal, R$ 37.000,00
Descrição: CompWS - Gerência e Composição de Serviços: Web e Grid Técnicas de distribuição e paralelismo em bancos de dados vêm sendo objeto de pesquisas recentes, obtendo resultados bastante significativos no aumento de desempenho de aplicações com grandes volumes de dados. Entretanto, a demanda por técnicas de gerência de dados distribuídos vem crescendo, ao mesmo tempo em que surgem cenários distintos de processamento distribuído e paralelo. Dentre esses cenários destacamos a Web, Clusters de PCs e Grids computacionais. Nesses cenários, as técnicas que vêm sendo empregadas com sucesso em Sistemas de Banco de Dados Distribuídos e Heterogêneos (SBDDH) não se aplicam diretamente. Uma das grandes diferenças reside na autonomia total das fontes de dados distribuídas. Um dos desafios consiste na gerência de metadados que não fazem parte de um sistema global como em SBDDH. Outro problema relevante está na gerência das aplicações (programas) e na composição dessas aplicações (workflows). O objetivo principal deste projeto está na geração de novas técnicas de gerência de recursos distribuídos para os dois ambientes, a saber, Web e Grids. Esses recursos envolvem gerência de dados, execução de programas e workflows, aprofundando e estendendo resultados obtidos em projetos anteriores. Dentre as novas técnicas de gerência de recursos distribuídos, daremos ênfase à eficiência em: (i) processamento de consultas em bases de dados XML distribuídas; (ii) composição de serviços Web e (iii) gerência e execução de workflows científicos. Dado o sucesso da tecnologia de serviços Web as plataformas recentes de grid vêm adotando o mesmo padrão de invocação de serviços (OGSA- Open Grid Services Architecture). Um experimento simples da equipe pode verificar a compatibilidade entre as duas tecnologias. Dessa forma, nossas pesquisas em serviços Web e grid tendem a convergir. Para atingir os objetivos, pretende-se montar um laboratório específico para ambientes de serviços Web (WS) e Grid. Nesse ambi.
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (4) Doutorado: (2) .
Integrantes: Marta Lima de Queiros Mattoso - Coordenador.Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.
Número de produções C, T & A: 30 / Número de orientações: 9
2004 - 2007
DAAD - Cooperação Internacional, Capes/Cofecub, R$ 100.000,00
Descrição: O projeto DAAD (Distributed Computing with Autonomous Applications and Databases - Computação Distribuída com Aplicações e Bancos de Dados Autônomos) envolve a cooperação internacional entre o Brasil e a França, sendo coordenado na França pelo Prof. Patrick Valduriez. o objetivo geral é processar de modo eficiente, consultas que envolvam várias bases de dados e aplicações. A eficiência pode ser obtida ao se explorar o paralelismo e o balanceamento de carga da arquitetura ponto a ponto (peer to peer). Isso requer a extensão de técnicas de banco de dados em duas direções. A primeira se baseia fundamentalmente na replicação tanto das aplicações quanto das bases de dados para aumentar o balanceamento de carga. Para tanto é necessário desenvolver novas técnicas de replicação para esse contexto, com algoritmos eficientes para técnicas de atualização que mantêm a consistência das réplicas. Além disso, será necessário estender as técnicas tradicionais de projeto de bases de dados distribuídas para alocar bases de dados e aplicações de forma dinâmica. A segunda direção trata da extensão de técnicas de processamento de consultas para esse contexto de modo a explorar replicação e paralelismo para aumentar o balanceamento de carga e explorar relacionamentos de dependência entre os dados, para otimização de execução de funções complexas. Para isso, pretendemos utilizar técnicas de aproveitamento de cache e otimização dinâmica de consultas. Uma das dificuldades da extensão dessas técnicas nessas duas direções está no compromisso de preservar a autonomia e a heterogeneidade das aplicações e dos bancos de dados..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (4) / Doutorado: (1) .
Integrantes: Marta Lima de Queiros Mattoso - Coordenador / A.A. Lima - Integrante / Esther Pacitti - Integrante / Patrick Valduriez - Integrante / Bernardo Miranda - Integrante / Camille Furtado - Integrante.Financiador(es): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - Auxílio financeiro / Comitê Français d?Évaluation de la Coopération Universitaire avec le Brésil - Auxílio financeiro.
Número de produções C, T & A: 23 / Número de orientações: 5
2002 - 2005
ClusterMiner - Edital CT-Info, R$ 500.000,00
Descrição: Projeto aprovado no edital CT-Info, vigência 12/2002-06/2005. O objetivo do projeto é desenvolver o ambiente ClusterMiner que deverá permitir o desenvolvimento de novas aplicações em diversas áreas estratégicas resultando em novas tecnologias de bancos de dados e extração de conhecimento em grandes massas de dados em arquiteturas paralelas. Dentre as novas tecnologias de bancos de dados destacamos os servidores de aplicação de banco de dados sobre clusters de PCs. Nestes servidores, a autonomia das aplicações e das bases de dados deve ser mantida. Isto significa que as aplicações e os bancos de dados devem sofrer uma interferência (modificações) mínima na migração de um ambiente seqüencial para um cluster. Dentre as novas tecnologias de extração de conhecimento em grandes massas de dados destaca-se a Mineração de Texto (MT). Ao contrário da Mineração de Dados (MD) tradicional, o foco em Mineração de Texto MT está em dados não-estruturados ou semi-estruturados. Ao utilizar técnicas modificadas da MD tradicional na MT descobrem-se padrões em coleções de textos..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (8) / Doutorado: (12) .
Integrantes: Marta Lima de Queiros Mattoso - Coordenador.Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.
Número de produções C, T & A: 28 / Número de orientações: 12


Projetos de desenvolvimento


2005 - 2006
ParGRES - Edital Software Livre, R$ 231.000,00
Descrição: Projeto aprovado no edital CT-Info/ Software Livre: MCT / FINEP 01/ 2003. O objetivo geral é desenvolver um software para explorar o paralelismo de dados em sistemas de banco de dados de software livre. Nossa solução visa adotar técnicas simples de processamento paralelo, aliadas ao poder de processamento de um cluster, com cada nó executando o Sistema de Bancos de Dados livre PostgreSQL para obter um bom desempenho no processamento de consultas que são de leitura intensiva. Com o crescente volume de dados sendo manipulado por sistemas de Tecnologia da Informação, diversas empresas têm tido dificuldade em atender ao correspondente aumento nos custos de hardware e de software de sistemas de banco de dados. Devido ao alto custo de ambientes computacionais com grande poder de processamento, uma alternativa mais barata é a utilização de redes de computadores de alto desempenho interligando servidores de médio porte (formando os atualmente denominados "clusters") aliados a modelos de computação distribuída. Porém, os custos de software para processar grandes massas de dados são muito altos, mesmo para clusters. Alguns softwares proprietários de fabricantes de SBD já oferecem recursos que permitem a exploração do processamento paralelo em operações de banco de dados sobre clusters. Entretanto, além de esses recursos terem várias limitações, como não explorar a junção paralela, esses produtos têm custos extremamente elevados. Embora existam diversos SBDs livres já consolidados no mercado, estes não oferecem recursos para explorar o potencial de processamento paralelo de consultas em clusters..
Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento.
Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (4) / Doutorado: (1) .
Integrantes: Marta Lima de Queiros Mattoso - Coordenador / F. Baião - Integrante / A.A. Lima - Integrante / Marta Mattoso - Integrante / Vanessa P. Braganholo - Integrante / Geraldo Zimbrão - Integrante / Albino A. Aveleda - Integrante / Bernardo Miranda - Integrante / Bruno Kinder Almentero - Integrante / Marcelo Nunes Costa - Integrante.Financiador(es): Itau Tecnologia S/A - Auxílio financeiro / Financiadora de Estudos e Projetos - Auxílio financeiro.
Número de produções C, T & A: 10 / Número de orientações: 2


Membro de corpo editorial


2018 - Atual
Periódico: IEEE Transactions on Big Data
2015 - Atual
Periódico: PeerJ
2013 - Atual
Periódico: Journal of the Brazilian Computer Society (Impresso)
2010 - Atual
Periódico: Journal of Information and Data Management


Membro de comitê de assessoramento


2015 - 2018
Agência de fomento: Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico
2011 - 2015
Agência de fomento: (CAPES) Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior


Revisor de periódico


2001 - Atual
Periódico: Data & Knowledge Engineering
2002 - 2007
Periódico: Journal of Systems and Software
2003 - 2004
Periódico: The Computer Journal
2005 - Atual
Periódico: Information Systems
2004 - 2004
Periódico: International Journal of Modelling and Simulation
2005 - 2005
Periódico: International Journal on Semantic Web and Information Systems
2006 - 2007
Periódico: Concurrency and Computation. Practice & Experience
2006 - Atual
Periódico: Journal of Grid Computing
2007 - Atual
Periódico: Journal of Parallel and Distributed Computing
2007 - Atual
Periódico: Future Generation Computer Systems
2002 - 2005
Periódico: Journal of the Brazilian Computer Society
2016 - Atual
Periódico: The VLDB Journal


Revisor de projeto de fomento


2017 - Atual
Agência de fomento: Swiss National Science Foundation
1999 - Atual
Agência de fomento: Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico
2015 - 2015
Agência de fomento: Institut Français de Bioinformatique
2011 - 2011
Agência de fomento: Fundação de Amparo à Pesquisa do Espírito Santo
2011 - Atual
Agência de fomento: Austrian Science Fund
2011 - Atual
Agência de fomento: Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo
2003 - Atual
Agência de fomento: Fundação Carlos Chagas Filho de Amparo à Pesquisa do Estado do RJ
2003 - 2008
Agência de fomento: Financiadora de Estudos e Projetos
2000 - Atual
Agência de fomento: Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior


Áreas de atuação


1.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Metodologia e Técnicas da Computação/Especialidade: Banco de Dados.
2.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Metodologia e Técnicas da Computação/Especialidade: Sistemas de Informação.


Idiomas


Inglês
Compreende Bem, Fala Bem, Lê Bem, Escreve Bem.
Francês
Compreende Bem, Fala Bem, Lê Bem, Escreve Razoavelmente.


Prêmios e títulos


2018
Menção Honrosa com o artigo "Análise Online de Dados de Proveniência e de Domínio de Aplicações Spark com SAMbA", no Simpósio Brasileiro de Bancos de Dados, SBC.
2018
Cientista do Estado do Rio de Janeiro, Faperj.
2017
Melhor Dissertação de Mestrado no Concurso de Teses e Dissertações do XXXII Simpósio Brasileiro de Bancos de Dados- Orientação de Renan F. Souza, SBC.
2017
Menção Honrosa com o artigo: "Spark Scalability Analysis in a Scientific Dataflow" no Simpósio Brasileiro de Bancos de Dados, SBC.
2015
2o melhor artigo do XIV Workshop em Desempenho de Sistemas Computacionais e de Comunicação, Sociedade Brasileira de Computação.
2015
Paraninfa da turma de Engenheiros de Computação e Informação da UFRJ, Escola Politécnica de Engenharia da UFRJ, .
2015
Melhor Tese de Doutorado no Concurso de Teses do XXX Simpósio Brasileiro de Bancos de Dados- Orientação de Jonas Furtado Dias, SBC.
2015
Cientista do Estado do Rio de Janeiro, FAPERJ.
2012
Cientista do Estado do Rio de Janeiro, Faperj.
2012
Melhor artigo no Workshop on Cloud Computing and Scientific Applications, junto ao CCGrid, IEEE/ACM, prêmio financiado pela DELL Inc.
2012
Paraninfa da turma de Engenheiros de Computação e Informação da UFRJ, Escola Politécnica de Engenharia da UFRJ.
2012
Menção Honrosa na Jornada de Iniciação Científica da UFRJ - Orientação de Pedro H.Cruz Caminha, UFRJ, Selecionado entre os 10 de um total de 638 trabalhos do CT.
2011
Homenageada da turma de Engenheiros de Computação e Informação da UFRJ,, Escola Politécnica de Engenharia da UFRJ.
2011
Prêmio do Concurso de Teses Marechal-do-Ar Casimiro Montenegro Filho, Orientação de doutorado de Sergio Serra da Cruz, Secretaria de Assuntos Estrateégicos da Presidência da República.
2009
Primeiro Lugar na Sessão de Posteres do SBBD - Desenvolvimento de Estruturas de Controle Explícito para o SGWfC VisTrails, SBC.
2009
Melhor artigo no Colibri - Colóquio em Informática: Brasil / INRIA, Cooperações, Avanços e Desafios, SBC/INRIA.
2009
Menção Honrosa na Jornada de Iniciação Científica da UFRJ - Orientação de Fernando Seabra Chirigatti, UFRJ, Selecionado entre os 10 de um total de 500 trabalhos..
2009
Paraninfa da turma de Engenheiros de Computação e Informação da UFRJ, Escola Politécnica de Engenharia da UFRJ.
2008
Melhor artigo apresentado por estudante, Melissa Paes, no VecPar - High Performance Computing for Computational Science, .
2007
Primeiro Lugar na Sessão de Demonstrações do SBBD - Um Mediador para o Processamento de Consultas sobre Bases XML Distribuídas, SBC.
2005
Terceiro Lugar na Sessão de Demonstrações do SBBD - ParGRES: Middleware para Processamento Paralelo de Consultas OLAP em Clusters de Banco de Dados, SBC.
2005
Homenageada pela contribuição à área de Bancos de Dados, Comissão Especial de Bancos de Dados, SBC.
2000
Cientista Jovem do Estado do Rio de Janeiro, FAPERJ - Fundação de Amparo à Pesquisa no Rio de Janeiro.


Produções



Produção bibliográfica
Citações

SCOPUS

Outras
Total de trabalhos:197
Total de citações:1131
Google Scholar, período [2008-2012] Marta Mattoso, H-index 18, i10-index 39  Data: 31/01/2013

Artigos completos publicados em periódicos

1.
CAMATA, JOSE J.2018CAMATA, JOSE J. ; SILVA, VÍTOR ; Valduriez, Patrick ; Mattoso, Marta ; COUTINHO, ALVARO L.G.A. . In situ visualization and data analysis for turbidity currents simulation. COMPUTERS & GEOSCIENCES, v. 110, p. 23-31, 2018.

2.
MONDELLI, M. L.2018MONDELLI, M. L. ; MAGALHAES, T. ; LOSS, G. ; Wilde, Michael ; FOSTER, I. ; Mattoso, Marta ; KATZ, D. S. ; BARBOSA, H. C. ; VASCONCELOS, A. T. R. ; Ocaña, K. ; Gadelha, Luiz M. R. . BioWorkbench: a high-performance framework for managing and analyzing bioinformatics experiments. PeerJ, v. 6, p. e5551, 2018.

3.
SILVA, V.2018SILVA, V. ; OLIVEIRA, D. ; Valduriez, Patrick ; Mattoso, Marta . Dfanalyzer. Proceedings of the VLDB Endowment, v. 11, p. 2082-2085, 2018.

4.
Marinho, Anderson2017Marinho, Anderson ; DE OLIVEIRA, DANIEL ; Ogasawara, Eduardo ; SILVA, VITOR ; OCAÑA, KARY ; Murta, Leonardo ; Braganholo, Vanessa ; Mattoso, Marta . Deriving scientific workflows from algebraic experiment lines: A practical approach. Future Generation Computer Systems, v. 68, p. 111-127, 2017.

5.
SILVA, VÍTOR2017SILVA, VÍTOR ; LEITE, JOSÉ ; CAMATA, JOSÉ J. ; DE OLIVEIRA, DANIEL ; COUTINHO, ALVARO L.G.A. ; Valduriez, Patrick ; Mattoso, Marta . Raw data queries during data-intensive parallel workflow execution. Future Generation Computer Systems-The International Journal of eScience, v. 75, p. 402-422, 2017.

6.
LIU, J.2017LIU, J. ; Pacitti, Esther ; Valduriez, Patrick ; Mattoso, Marta . Scientific Workflow Scheduling with Provenance Data in a Multisite Cloud. SPRINGER. INTERNATIONAL JOURNAL ON TRANSACTIONS ON LARGE-SCALE DATA- AND KNOWLEDGE-CENTERED SYSTEMS (TLDKS), v. 33, p. 80-112, 2017.

7.
GUERRA, GABRIEL M.2016GUERRA, GABRIEL M. ; ZIO, SOULEYMANE ; CAMATA, JOSE J. ; DIAS, JONAS ; ELIAS, RENATO N. ; Mattoso, Marta ; B. PARAIZO, PAULO L. ; G. A. COUTINHO, ALVARO L. ; ROCHINHA, FERNANDO A. . Uncertainty quantification in numerical simulation of particle-laden flows. Computational Geosciences (Amsterdam), v. 20, p. 265-281, 2016.

8.
LIU, JI2016LIU, JI ; Pacitti, Esther ; Valduriez, Patrick ; DE OLIVEIRA, DANIEL ; Mattoso, Marta . Multi-objective scheduling of Scientific Workflows in multisite clouds. Future Generation Computer Systems, v. 63, p. 76-95, 2016.

9.
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10.
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11.
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12.
MEIRELLES, PEDRO MILET2015MEIRELLES, PEDRO MILET ; Gadelha, Luiz M. R. ; FRANCINI-FILHO, RONALDO BASTOS ; DE MOURA, RODRIGO LEÃO ; AMADO-FILHO, GILBERTO MENEZES ; BASTOS, ALEX CARDOSO ; PARANHOS, RODOLFO PINHEIRO DA ROCHA ; REZENDE, CARLOS EDUARDO ; SWINGS, JEAN ; SIEGLE, EDUARDO ; ASP NETO, NILS EDVIN ; LEITÃO, SIGRID NEUMANN ; COUTINHO, RICARDO ; Mattoso, Marta ; SALOMON, PAULO S. ; VALLE, ROGÉRIO A.B. ; PEREIRA, RENATO CRESPO ; KRUGER, RICARDO HENRIQUE ; THOMPSON, CRISTIANE ; THOMPSON, FABIANO L. . BaMBa: towards the integrated management of Brazilian marine environmental data. DATABASE-OXFORD, v. 2015, p. bav088, 2015.

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14.
WAGNER, GLAUBER2014WAGNER, GLAUBER ; JARDIM, RODRIGO ; TSCHOEKE, DIOGO A ; LOUREIRO, DANIEL R ; OCAÑA, KARY ACS ; RIBEIRO, ANTONIO CB ; EMMEL, VANESSA E ; PROBST, CHRISTIAN M ; PITALUGA, ANDRÉ N ; GRISARD, EDMUNDO C ; CAVALCANTI, MARIA C ; CAMPOS, MARIA LM ; Mattoso, Marta ; DÁVILA, ALBERTO MR . STINGRAY: system for integrated genomic resources and analysis. BMC Research Notes, v. 7, p. 132-140, 2014.

15.
BRAGANHOLO, V.2014BRAGANHOLO, V. ; Mattoso, Marta . A Survey on XML Fragmentation. SIGMOD Record, v. 43(3), p. 24-35, 2014.

16.
CUADRAT, RAFAEL R. C.2014CUADRAT, RAFAEL R. C. ; CRUZ, SÉRGIO MANUEL DA SERRA ; TSCHOEKE, DIOGO ANTÔNIO ; Silva, Edno ; Tosta, Frederico ; JUCÁ, HENRIQUE ; JARDIM, RODRIGO ; CAMPOS, MARIA LUIZA M. ; Mattoso, Marta ; DÁVILA, ALBERTO M. R. . An Orthology-Based Analysis of Pathogenic Protozoa Impacting Global Health: An Improved Comparative Genomics Approach with Prokaryotes and Model Eukaryote Orthologs. OMICS: Journal of Integrative Biology, v. 18(8), p. 140624130015005-524-538, 2014.

17.
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GONCALVES, J.2013GONCALVES, J. ; OLIVEIRA, D. C. M. ; OLIVEIRA, D. ; OCANA, K. ; OGASAWARA, E. ; DIAS, J. ; MATTOSO, M. L. Q. . Performance Analysis of Data Filtering in Scientific Workflows. Journal of Information and Data Management - JIDM, v. 4, p. 17-26, 2013.

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Ogasawara, Eduardo2013Ogasawara, Eduardo ; DIAS, JONAS ; SILVA, VITOR ; CHIRIGATI, FERNANDO ; DE OLIVEIRA, DANIEL ; Porto, Fabio ; Valduriez, Patrick ; Mattoso, Marta . Chiron: a parallel engine for algebraic scientific workflows. Concurrency and Computation, v. 25, p. 2327-2341, 2013.

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GUERRA, G.2012GUERRA, G. ; ROCHINHA, F. A. ; ELIAS, R. ; Oliveira, D. ; OGASAWARA, E. ; DIAS, J. ; Mattoso, Marta ; COUTINHO, A. L. G. A. . Uncertainty Quantification in Computational Predictive Models for Fluid Dynamics Using Workflow Management Engine. International Journal for Uncertainty Quantification, v. 2(1), p. 53-71, 2012.

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Oliveira, D.2012Oliveira, D. ; Ocaña, K. ; BAIÃO, F. A. ; Mattoso, Marta . A Provenance-based Adaptive Scheduling Heuristic for Parallel Scientific Workflows in Clouds. Journal of Grid Computing, v. 10, p. 521-552, 2012.

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Coutinho, Fábio2011Coutinho, Fábio ; Ogasawara, Eduardo ; Oliveira, Daniel ; Braganholo, Vanessa ; Lima, Alexandre A.B. ; Dávila, Alberto M.R. ; Mattoso, Marta . Many task computing for orthologous genes identification in protozoan genomes using Hydra. Concurrency and Computation, v. 23, p. 2326-2337, 2011.

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Mattoso, Marta2011Mattoso, Marta; BRAGANHOLO, V. P. ; Lima, A.A.B. ; MURTA, L. . Distributed Database Research at COPPE/UFRJ. Journal of Information and Data Management - JIDM, v. 2(2), p. 123-138, 2011.

36.
CHIRIGATI, FERNANDO2011CHIRIGATI, FERNANDO ; SILVA, V. ; MAIA, K. ; Ogasawara, Eduardo ; Oliveira, D. ; BRAGANHOLO, V. ; MURTA, L. G. P. ; Mattoso, Marta . Similarity-based workflow clustering. JOURNAL OF COMPUTACIONAL INTERDISCIPLINARY SCIENCES, v. 2, p. 23-35, 2011.

37.
Cruz, Sergio Manuel Serra Da2010Cruz, Sergio Manuel Serra Da ; Batista, Vanessa ; Silva, Edno ; Tosta, Frederico ; Vilela, Clarissa ; Cuadrat, Rafael ; Tschoeke, Diogo ; Davila, Alberto M.R. ; Campos, Maria Luiza Machado ; Mattoso, Marta . Detecting distant homologies on protozoans metabolic pathways using scientific workflows. International Journal of Data Mining and Bioinformatics, v. 4, p. 256-280, 2010.

38.
MATTOSO, M. L. Q.;Mattoso, Marta2010MATTOSO, M. L. Q.; C. M. L. Werner ; TRAVASSOS, G. H. ; BRAGANHOLO, V. P. ; MURTA, L. ; OGASAWARA, E. ; Oliveira, D. ; Cruz, S.M.S. . Towards Supporing Large Scale in silico Experiments Life Cycle. International Journal of Business Process Integration and Management (Print), v. 5, p. 79-92, 2010.

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LIMA, A. A.2010LIMA, A. A. ; Mattoso, Marta ; VALDURIEZ, P. . Adaptive Virtual Partitioning: Further Developments. Journal of Information and Data Management - JIDM, v. 1, p. 89-92, 2010.

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FIGUEIREDO, Guilherme Coelho de2010FIGUEIREDO, Guilherme Coelho de ; BRAGANHOLO, V. P. ; Mattoso, Marta . Processing Queries over Distributed XML Databases. Journal of Information and Data Management - JIDM, v. 1, p. 455-470, 2010.

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47.
DÁVILA, A. M. R.2007DÁVILA, A. M. R. Davila, A. M. R. Mendes, P. N. Wagner, G. TSCHOEKE, D. A. Cuadrat, R. R. C. Liberman, F. Matos, L. Satake, T. Ocana, K. A. C. S. Triana, O. Cruz, S. M. S. Juca, H. C. L. CURY, J. C. SILVA, F. N. Geronimo, G. A. Ruiz, M. Ruback, E. Silva, F. P. PROBST, C. M. GRISARD, E. C. KRIEGER, M. A. GOLDENBERG, S. Cavalcanti, M. C. R. MORAES, M. O. , et al.Campos, M. L. M. MATTOSO, M. L. Q. ; ProtozoaDB: dynamic visualization and exploration of protozoan genomes. Nucleic Acids Research, v. 36, p. D547-D552, 2007.

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CAVALCANTI, M. C.2005CAVALCANTI, M. C. ; TARGINO, R. ; BAIÃO, F. ; ROSSLE, S. ; BISCH, P. ; PIRES, P. F. ; CAMPOS, M. L. M. ; MATTOSO, M. L. Q. . Managing Structural Genomic Workflows using Web Services. Data & Knowledge Engineering, Elsevier, v. 53, n.1, p. 45-74, 2005.

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BAIÃO, F.2004BAIÃO, F. ; MATTOSO, M. L. Q. ; ZAVERUCHA, G. . A Distribution Design Methodology for Object DBMS. Distributed and Parallel Databases, Kluwer Academic Publishers, v. 16, n.1, p. 45-90, 2004.

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Bouganim, Luc2001Bouganim, Luc ; Porto, Fabio ; Simoes, Margareth ; Simon, Eric ; Tanaka, Asterio ; Valduriez, Patrick ; Cavalcanti, Maria Claudia ; Fabret, Françoise ; Campos, Maria Luiza ; Llirbat, François ; Mattoso, Marta ; Melo, Rubens ; Moura, Ana Maria ; Pacitti, Esther . The Ecobase project. SIGMOD Record, v. 30, p. 70-75, 2001.

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BAIÃO, F. A.2000BAIÃO, F. A. ; MATTOSO, M. L. Q. . A Mixed Fragmentation Algorithm For Distributed Object Oriented Databases. Journal of Computing and Information, v. 3, n.1, p. 141-148, 2000.

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BRAGA, R. M. M.2000BRAGA, R. M. M. ; C. M. L. Werner ; MATTOSO, M. L. Q. . A Reuse Infraestructure Based On Domain Models. Journal of Computing and Information, v. 3, n.1, p. 227-234, 2000.

56.
CAMPOS, M. L. M.2000CAMPOS, M. L. M. ; CAVALCANTI, M. C. ; LLIRBAT, F. ; MATTOSO, M. L. Q. ; MOURA, A. M. C. ; PACITTI, E. ; PORTO, F. ; SIMON, E. ; TANAKA, A. ; VALDURIEZ, P. . The Ecobase Environmental Information System: applications, architecture and open issues. Networking and Information Systems Journal, Hermes Science Edition, v. 3, n.5-6, p. 865-882, 2000.

57.
BRÜGGER, T. S.1999BRÜGGER, T. S. ; PIRES, P. F. ; MATTOSO, M. L. Q. . Mediators Metadata Management Services: An implementation using the GOA++ System. Electronic Journal of SADIO, v. 2, n.1, p. 30-47, 1999.

58.
SOUSA, M. S.1999SOUSA, M. S. ; MATTOSO, M. L. Q. ; EBECKEN, N. F. F. . Mining a Large Database with a Parallel Server. Intelligent Data Analysis (Print), Elsevier, v. 3, n.6, p. 437-451, 1999.

59.
MATTOSO, M. L. Q.;Mattoso, Marta1991MATTOSO, M. L. Q.. Banco de dados e Paralelismo: uma experiência prática. Revista de Informática Teórica e Aplicada, v. 1, n.4, p. 47-68, 1991.

Livros publicados/organizados ou edições
1.
Mattoso, Marta; GLAVIC, B. (Org.) . 6th International Provenance and Annotation Workshop, IPAW. 967. ed. LNCS 9672, Springer, 2016.

2.
PALMA, J. M. (Org.) ; AMESTOY, P. (Org.) ; DAYDE, M. (Org.) ; MATTOSO, M. L. Q. (Org.) ; LOPES, J. C. (Org.) . High Performance Computing for Computational Science. , 2008. v. 1. 596p .

3.
PACITTI, E. (Org.) ; MATTOSO, M. L. Q. (Org.) ; VALDURIEZ, P. (Org.) . Special Issue on Grid Data Management. 5. ed. Journal of Grid Computing, Springer, 2007. v. 1. 271-317p .

4.
MATTOSO, M. L. Q.; Ferreira, J.E. (Org.) ; BRAGANHOLO, V. P. (Org.) . E-Science Workshop. 1. ed. Sociedade Brasileira de Computação, 2007. v. 1. 82p .

5.
MATTOSO, M. L. Q.; C. M. L. Werner (Org.) . Journal of the Brazilian Computer Society. 1. ed. , 2002. v. 8.

6.
MATTOSO, M. L. Q.; XEXÉO, G. (Org.) . XVI Simpósio Brasileiro de Banco de Dados. SBC - Sociedade Brasileira de Computação, 2001. v. 1. 315p .

7.
SOUZA, J. M. (Org.) ; MATTOSO, M. L. Q. (Org.) . V Simpósio Brasileiro de Banco de Dados. SBC - Sociedade Brasileira de Computação, 1990. v. 1. 256p .

Capítulos de livros publicados
1.
de Oliveira, Ary H. M. ; DE OLIVEIRA, DANIEL ; Mattoso, Marta . Clouds and Reproducibility: A Way to Go to Scientific Experiments?. In: N. Antonopoulos, L. Gillam (eds.), Cloud Computing. (Org.). Computer Communications and Networks. 2ed.: Springer International Publishing, 2017, v. 5, p. 127-151.

2.
Koop, David ; Mattoso, Marta ; Freire, Juliana . Provenance in Workflows. In: Ling Liu & M. Tamer Özsu.. (Org.).. (Org.). Encyclopedia of Database Systems. 2ed.: Springer New York, 2017, v. , p. 1-5.

3.
Oliveira, Daniel ; Mattoso, Marta . Monitoramento e adaptação de transformações em dados científicos ao longo de execuções paralelas em ambientes de processamento de alto desempenho. In: Ana Carolina Salgado;Cláudia Lage Rebello da Motta; Flávia Maria Santoro.. (Org.). Grandes Desafios da Computação no Brasil - Relatos do 3o Seminário.. 1ed.: SBC, 2015, v. , p. 278-292.

4.
DE OLIVEIRA, DANIEL ; Baião, Fernanda Araujo ; Mattoso, Marta . Towards a Taxonomy for Cloud Computing from an e-Science Perspective. In: Nikolaos Antonopoulos; Lee Gillam. (Org.). Computer Communications and Networks. 1ed.: Springer London, 2010, v. 3, p. 47-62.

5.
MATTOSO, M. L. Q.. Database Cluster, in: Parallel Database Systems. In: Ling Liu & M. Tamer Özsu.. (Org.). Encyclopedia of Database Systems. : Springer, http://dx.doi.org/10.1007/978-0-387-39940-9_1075, 2009, v. , p. 700-704.

6.
MATTOSO, M. L. Q.. Virtual Partitioning, in: Parallel Database Systems. In: LING LIU; M. TAMER ÖZSU. (Org.). Encyclopedia of Database Systems. : Springer, http://dx.doi.org/10.1007/978-0-387-39940-9_1083, 2009, v. 22, p. 3340-3341.

7.
BRAGANHOLO, V. P. ; MIRANDA, B. ; MATTOSO, M. L. Q. . Open Source Web Portals. In: Kirk St.Amant; Brian Still. (Org.). Handbook of Research on Open Source Software: Technological, Economic, and Social Perspectives. : Information Science Reference, 2007, v. XVII, p. 211-226.

8.
BEZERRA, E. ; XEXÉO, G. ; MATTOSO, M. L. Q. . On the Usage of Structural Information in Constrained Semi-Supervised Clustering of XML Documents. In: Pascal Poncelet, Florent Masseglia, Maguelonne Teisseire. (Org.). Successes and New Directions in Data Mining. : Information Science Reference, 2007, v. Cap IV, p. 67-86.

9.
BAIÃO, F. ; MATTOSO, M. L. Q. ; ZAVERUCHA, G. . A Framework for the Design of Distributed Databases. In: Witold Litwin; Gérard Lévy. (Org.). Distributed Data and Structures. 4ed.: Carleton Scientific, 2002, v. , p. 29-36.

10.
MATTOSO, M. L. Q.; SOARES, J. . Database Management on Parallel Systems. In: J. Aguilar. (Org.). Parallel and Distributed Systems: Architectures, Tools and Algorithms. : IIIS - International Institute of Informatics and Systemics, 2000, v. 1, p. 99-118.

11.
MATTOSO, M. L. Q.. Bancos de Dados Não Convencionais. I Escola Regional de Informática da SBC regiões RJ e ES. Rio de Janeiro: UERJ, 1998, v. , p. -.

Textos em jornais de notícias/revistas
1.
Oliveira, D. ; BAIÃO, F. A. ; Mattoso, Marta . Migrating Scientific Experiments to the Cloud. HPC in the Cloud, 04 mar. 2011.

2.
MATTOSO, M. L. Q.. O que é e-ciência? (Editorial). Computação Brasil, SBC, p. 2 - 2, 01 dez. 2006.

3.
MATTOSO, M. L. Q.. Entrevista com Marta Mattoso. SQL Magazine, p. 49 - 50, 10 set. 2003.

4.
STRAUCH, J. C. M. ; MATTOSO, M. L. Q. . Orientação a Objetos Aplicada aos GIS. Revista Fator GIS, p. 58 - 60, 20 ago. 1997.

Trabalhos completos publicados em anais de congressos
1.
SILVA, VITOR ; SOUZA, RENAN ; CAMATA, JOSÉ J. ; OLIVEIRA, D. ; Valduriez, Patrick ; COUTINHO, ALVARO L.G.A. ; Mattoso, Marta . Capturing Provenance for Runtime Data Analysis in Computational Science and Engineering Applications. In: IPAW, 2018, Londres. 7th International Provenance and Annotation Workshop, https://doi.org/10.1007/978-3-319-98379-0_15, 2018. v. 11017. p. 183-187.

2.
SOUZA, RENAN ; Mattoso, Marta . Provenance of Dynamic Adaptations in User-steered Dataflows. In: IPAW, 2018, Londres. 7th International Provenance and Annotation Workshop- https://doi.org/10.1007/978-3-319-98379-0_2, 2018. v. 11017. p. 16-29.

3.
GUEDES, T. ; SILVA, V. ; Mattoso, Marta ; OLIVEIRA, D. . Análise Online de Dados de Proveniência e de Domínio de Aplicações Spark com SAMbA. In: XXXIII Simpósio Brasileiro de Banco de Dados, 2018, Rio de Janeiro. SBBD 2018. p. 17-22.

4.
Valduriez, Patrick ; Mattoso, Marta ; AKBARINIA, R. ; BORGES, H. ; CAMATA, JOSE J. ; COUTINHO, ALVARO L.G.A. ; GASPAR, D. ; LEMUS, N. ; LIU, J. ; LUSTOSA, H. . Scientific Data Analysis Using Data-Intensive Scalable Computing: the SciDISC Project (invited paper). In: Latin America Data Science Workshop, 2018. collocated with VLDB 2018. p. 1-8.

5.
SOUZA, RENAN ; NEVES, L. ; AZEREDO, L. ; LUIZ, R. ; TADY, E. ; CAVALIN, P. ; Mattoso, Marta . Towards a Human-in-the-Loop Library for Tracking Hyperparameter Tuning in Deep Learning Development. In: Latin America Data Science Workshop, 2018. collocated with VLDB 2018. p. 84-87.

6.
GUEDES, T. ; SILVA, V. ; Mattoso, Marta ; BEDO, M. V. N. ; OLIVEIRA, DANIEL DE . A Practical Roadmap for Provenance Capture and Data Analysis in Spark-based Scientific Workflows. In: 14th Workshop on Workflows in Support of Large-Scale Science, 2018, Austin. (WORKS 2018) in ACM/IEEE Supercomputing SC'16 Workshops.

7.
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HORTA, FELIPE ; DIAS, JONAS ; OCANA, KARY A.C.S. ; DE OLIVEIRA, DANIEL ; Ogasawara, Eduardo ; Mattoso, Marta . Abstract: Using Provenance to Visualize Data from Large-Scale Experiments. In: 2012 SC Companion: High Performance Computing, Networking, Storage and Analysis (SCC), 2012, Salt Lake City. 2012 SC Companion: High Performance Computing, Networking Storage and Analysis. p. 1418-1419.

11.
DIAS, J. ; OGASAWARA, E. ; Oliveira, D. ; Mattoso, Marta . Scientific Data Parallelism Using P2P Techniques. In: Supercomputing, 2011, Seattle. Proceedings of the 2011 companion on High Performance Computing Networking, Storage and Analysis Companion, 2011. p. 27-28.

12.
MARTINHO, W. ; OGASAWARA, E. ; Oliveira, D. ; Chirigati, F S ; CORREA, F. N. ; SANTOS, I. H. F. ; TRAVASSOS, G. H. ; MATTOSO, M. L. Q. . A Conception Process for Abstract Workflows: An Example on Deep Water Oil Exploitation Domain. In: 5th IEEE International Conference on e-Science, 2009, Oxford, GB. IEEE E-Science 2009, 2009.

13.
Oliveira, D. ; OGASAWARA, E. ; BAIÃO, F. A. ; MATTOSO, M. L. Q. . Using Ontologies to Provide Different Levels of Abstraction in Scientific Workflows. In: 5th IEEE International Conference on e-Science, 2009, Oxford, GB. IEEE E-Science 2009, 2009.

14.
Barros, P. ; Cruz, S.M.S. ; BITAR, M. ; MATTOSO, M. L. Q. ; BISCH, P. . GromDFlow: Um Workflow para Dinâmica Molecular em Ambientes Distribuídos. In: Brazilian Symposium on Bioinformatics, 2008, São Caetano. BSB 2008, 2008.

15.
Cuadrat, R.R.C. ; Cruz, S.M.S. ; Jucá, H. ; Tschoeke, D. ; Oliveira, F.T. ; Silva, E. ; CAMPOS, M. L. M. ; MATTOSO, M. L. Q. ; DÁVILA, A.M.R. . Using Scientific Workflows to detect distant homologies on protozoan metabolic pathways. In: X-Meeting, 2008, Salvador. 4th International Conference of the AB3C, 2008.

16.
Mattos, A. ; MATTOSO, M. L. Q. . Uma Estratégia para a Gerência de Dados de Workflows Científicos no Contexto da Bioinformática. In: Workshop de Teses e Dissertações em Bancos de Dados do SBBD, 2007, João Pessoa. Workshop de Teses e Dissertações em Bancos de Dados, 2007. p. 31-36.

17.
Cruz, S.M.S. ; Coutinho, F. ; CAMPOS, M. L. M. ; DÁVILA, A.M.R. ; MATTOSO, M. L. Q. . Experiencing GARSA as a scientific workflow on grids. In: Brazilian Symposium on Bioinformatics, 2007, Angra dos Reis. Brazilian Symposium on Bioinformatics, 2007. p. 155-158.

18.
Oliveira, D. ; BAIÃO, F. A. ; MATTOSO, M. L. Q. . MiningFlow: adding semantics to text mining workflows. In: Sessão de Posteres do Simpósio Brasileiro de Banco de Dados, 2007, João Pessoa. Sessão de Posteres do SBBD 2007, 2007. p. 15-18.

19.
FERRAZ, C. ; BRAGANHOLO, V. P. ; MATTOSO, M. L. Q. . Uma Abordagem para o Armazenamento de Documentos XML Ativos.. In: Workshop de Teses e Dissertações em Banco de Dados, 2006, Florianópolis. Workshop de Teses e Dissertações em Banco de Dados, 2006.

20.
Held, V.V. ; MATTOSO, M. L. Q. . Um ambiente para gerenciamento e execução de experimentos de expressão gênica com microarranjos. In: Workshop de Teses e Dissertações em Banco de Dados, 2006, Florianópolis. Workshop de Teses e Dissertações em Banco de Dados, 2006.

21.
FIGUEIREDO, Guilherme Coelho de ; BRAGANHOLO, V. P. ; MATTOSO, M. L. Q. . Consultas sobre visões XML de Bases Relacionais Distribuídas. In: Workshop de Teses e Dissertações em Banco de Dados, 2005, Uberlândia. Workshop de Teses e Dissertações em Banco de Dados, 2005.

22.
LEITE, F. ; COSTA, L. A. G. ; BAIÃO, F. ; MATTOSO, M. L. Q. . Publishing and Querying Blast Results Using Grid Services. In: Workshop on Bioinformatics, 2003, Macaé. Second Brazilian Workshop on Bioinformatics, 2003.

23.
TEIXEIRA, F. ; CAVALCANTI, M. C. ; BAIÃO, F. ; MEYER, L. A. V. C. ; ROSSLE, S. ; BISCH, P. ; MATTOSO, M. L. Q. . Data Management via Web Services in Bioinformatics Workflows. In: Workshop on Bioinformatics, 2003, Macae. Second Brazilian Workshop on Bioinformatics, 2003.

24.
GONCALVES, F. C. ; CAVALCANTI, M. C. ; MATTOSO, M. L. Q. . Genetic Schema Mapping Support. In: Workshop on Bioinformatics, 2003, Macae. Second Brazilian Workshop on Bioinformatics, 2003.

Resumos publicados em anais de congressos
1.
SILVA, VITOR ; CAMATA, JOSE J. ; OLIVEIRA, D. ; Valduriez, Patrick ; Mattoso, Marta ; COUTINHO, ALVARO L.G.A. . Integrating In-Situ Data Analysis and Visualization on libMesh library. In: World Congress in Computational Mechanics, 2018, Nova Iorque. WCCM 2018.

2.
SILVA, VÍTOR ; CAMATA, JOSÉ J. ; Mattoso, Marta ; Valduriez, Patrick ; COUTINHO, A. L. G. A. . In Situ Data Steering with Provenance Data. In: Minisymposium 19 Applications and Computational Strategies for Finite Element Computations using LibMesh, 2017, Atlanta. 2017 SIAM Conference on Computational Science and Engineering.

3.
DIAS, J. ; GUERRA, G. M. ; ROCHINHA, F. A. ; COUTINHO, A. L. G. A. ; Valduriez, Patrick ; Mattoso, Marta . User Interaction In Uncertainty Quantification Analysis Workflows (Keynote Lecture). In: Enabling Technologies and their Application for Advancing Computational Mechanics, 2014, Barcelona. In: 11th World Congress on Computational Mechanics (WCCM XI), 2014.

4.
GUERRA, G. ; ROCHINHA, F. A. ; ELIAS, R. ; COUTINHO, A. L. G. A. ; BRAGANHOLO, V. P. ; Oliveira, D. ; OGASAWARA, E. ; Chirigati, F S ; Mattoso, Marta . Scientific Workflow Management System Applied to Uncertainty Quantification in Computational Fluid Mechanics. In: 16th International Conference on Finite Elements in Flow Problems, 2011, Munique. FEF 2011.

5.
Cruz, S.M.S. ; Oliveira, F.T. ; DÁVILA, A.M.R. ; CAMPOS, M. L. M. ; Mattoso, Marta . OrthoLoad: A Scientific Workflow Approach to Load Genomic Data on a Genomic Database. In: International Workshop on Genomic Databases, 2010, Buzios. IWGD'10, 2010.

6.
Vega, D. ; Oliveira, D. ; OGASAWARA, E. ; Lima, A.A.B. ; MATTOSO, M. L. Q. . Modeling Parallel Bioinformatics Workflows Using MapReduce. In: Chllenges in E-Science Workshop (CIS/SBAC-PAD), 2010, Petrópolis, RJ. Anais do 22o. SBAC-PAD, 2010.

7.
MATTOSO, M. L. Q.. Desafios na gerência de dados distribuídos: Web, Clusters e Grid. In: Simpósio Brasileiro de Banco de Dados, 2005, Uberlândia. XX Simpósio Brasileiro de Banco de Dados, 2005. v. 1. p. 2-2.

8.
MATTOSO, M. L. Q.. Orientações para orientandos. In: Workshop de Teses e Dissertações em Bancos de Dados, 2004, Brasilia. III Workshop de Teses e Dissertações em Bancos de Dados, 2004. p. 1-1.

9.
DÁVILA, A.M.R. ; BERRIMAN, M. ; MATTOSO, M. L. Q. ; CAVALCANTI, M. C. ; CAMPOS, M. L. M. ; PIRES, P. F. ; BAIÃO, F. ; ZAVERUCHA, G. . The BiowebDB Consortium: Bioinformatics for comparative genomics of Kinetoplastida. In: TriTryp Genomes, 2004, Seattle. Proceedings of the TriTryp Genomes 2004, 2004. p. 3.4.

Resumos publicados em anais de congressos (artigos)
1.
LEITE, F.2003LEITE, F. ; COSTA, L. A. G. ; BAIÃO, F. ; MATTOSO, M. L. Q. . Publishing and Querying Blast Results Using Grid Services. Revista tecnologia da informação, v. 3, n.2, p. 95-97, 2003.

2.
GONCALVES, F. C.2003GONCALVES, F. C. ; CAVALCANTI, M. C. ; MATTOSO, M. L. Q. . Genetic Schema Mapping Support. Revista tecnologia da informação, v. 3, n.2, p. 99-101, 2003.

Artigos aceitos para publicação
1.
LIU, J. ; PINEDA-MORALES, LUIS ; PINEDA-MORALES, L. ; Pacitti, Esther ; COSTAN, A. ; Valduriez, Patrick ; ANTONIU, G. ; Mattoso, Marta . Efficient Scheduling of Scientific Workflows using Hot Metadata in a Multisite Cloud. IEEE TRANSACTIONS ON KNOWLEDGE AND DATA ENGINEERING, 2018.

2.
SILVA, VÍTOR ; NEVES, LEONARDO ; SOUZA, RENAN ; COUTINHO, ALVARO ; DE OLIVEIRA, DANIEL ; Mattoso, Marta . Adding domain data to code profiling tools to debug workflow parallel execution. Future Generation Computer Systems-The International Journal of eScience, 2018.

3.
SOUZA, R. F. ; SILVA, V. ; CAMATA, JOSE J. ; COUTINHO, A. L. G. A. ; Valduriez, Patrick ; Mattoso, Marta . Data reduction in scientific workflows using provenance monitoring and user steering. Future Generation Computer Systems-The International Journal of eScience, 2017.

Outras produções bibliográficas
1.
LIU, JI ; Pacitti, Esther ; Valduriez, Patrick ; Mattoso, Marta . Parallelization of Scientific Workflows in the Cloud. INRIA, 2014 (Research Report - RR-8565, INRIA).

2.
MEYER, L. A. V. C. ; Mattoso, Marta ; Wilde, Michael ; Foster, Ian . WGL ? A Workflow Generator Language and Utility 2013 (Relatório Técnico - Technical Report- https://doi.org/10.6084/m9.figshare.793815.v1).

3.
Gadelha Jr., L.M.R. ; CLIFFORD, B. ; Mattoso, Marta ; WILDE, M. ; FOSTER, I. . Provenance Management in Swift with Implementation Details. Technical Memorandum ANL/MCS: Argonne Labs - Mathematics and Computer Science Division, 2010 (Relatório Técnico - Technical Memorandum ANL/MCS-TM-311).


Produção técnica
Programas de computador sem registro
1.
SOUSA, V. ; Oliveira, Daniel ; Valduriez, Patrick ; Mattoso, Marta . DfAnalyzer: Runtime Dataflow Analysis of Scientific Applications using Provenance. 2017.

2.
Mattoso, Marta; OGASAWARA, E. ; OLIVEIRA, D. C. M. ; DIAS, J. ; SILVA, V. ; PERRUT, M. ; CRUZ, P. H. ; BUSQUET, R. H. . Chiron Engine - A data-centric and algebraic scientific workflow engine.. 2011.

3.
Mattoso, Marta; OLIVEIRA, D. C. M. ; OGASAWARA, E. ; DIAS, J. ; COSTA, F. ; VIANA, V. G. ; CRUZ, P. H. . SciCumulus - Cloud Parallel Engine for Scientific Workflows. 2011.

4.
Mattoso, Marta; OGASAWARA, E. ; BARBOSA, C. E. . Hydra: componentes para o paralelismo de dados em experimentos científicos. 2010.

5.
OGASAWARA, E. ; MURTA, L. ; Mattoso, Marta . GExpLine: A Tool for Supporting Experiment Composition. 2009.

6.
MATTOSO, M. L. Q.; LIMA, A. A. ; AVELEDA, A. A. ; MIRANDA, B. ; ALMENTERO, B. K. ; BAIÃO, F. A. ; ZIMBRAO, G. ; COSTA, M. N. ; BRAGANHOLO, V. P. . ParGRES: paralelização de consultas em clusters. 2005.

7.
MATTOSO, M. L. Q.; MAURO, R. ; TAVARES, F. ; LIMA, A. ; BEZERRA, E. ; SOARES, J. ; XEXÉO, G. ; COORDENAÇÃO, M. M. ; COSTA, M. ; PINHEIRO, R. . Goa++ - Gerente de Objetos Armazenados. 1999.

8.
C. M. L. Werner ; MATTOSO, M. L. Q. ; BRAGA, R. M. M. ; BARROS, M. ; MURTA, L. ; DANTAS, A. . Infra-estrutura Odyssey. 1999.

Trabalhos técnicos
1.
Mattoso, Marta. Comitê de Programa: CTD/CSBC. 2010.

2.
Mattoso, Marta. Comitê de Programa: E-Science/CSBC. 2010.

3.
Mattoso, Marta. Comitê de Programa: IPAW. 2010.

4.
Mattoso, Marta. Comitê de Programa: Semish/CSBC. 2010.

5.
Mattoso, Marta. Comitê de Programa: SBBD. 2010.

6.
Mattoso, Marta. Comitê de Programa: SBBD/ Tutoriais. 2010.

7.
Mattoso, Marta. Comitê de Programa: SBBD/ WTDBD. 2010.

8.
Mattoso, Marta. Comitê de Programa: SWF-IEEE. 2010.

9.
Mattoso, Marta. Comitê de Programa: VECPAR. 2010.

10.
Mattoso, Marta. Comitê de Programa: WP2P/SBRC. 2010.

11.
MATTOSO, M. L. Q.. Comitê de Programa: SBBD. 2009.

12.
MATTOSO, M. L. Q.. Comitê de Programa: JAI. 2009.

13.
MATTOSO, M. L. Q.. Comitê de Programa: SEMISH. 2009.

14.
MATTOSO, M. L. Q.. Comitê de Programa: CTIC. 2009.

15.
MATTOSO, M. L. Q.. Comitê de Programa: DAMAP, EDBT workshop. 2009.

16.
MATTOSO, M. L. Q.. Comitê de Programa: EDBT. 2009.

17.
Mattoso, Marta. Comitê de Programa: CLEI. 2009.

18.
Mattoso, Marta. Comitê de Programa: COLIBRI. 2009.

19.
Mattoso, Marta. Comitê de Programa: SWF. 2009.

20.
MATTOSO, M. L. Q.. Comitê de Programa: SBBD. 2008.

21.
MATTOSO, M. L. Q.. Comitê de Programa: SEMISH. 2008.

22.
MATTOSO, M. L. Q.. Comitê de Programa: JAI. 2008.

23.
MATTOSO, M. L. Q.. Comitê de Programa: BSB. 2008.

24.
MATTOSO, M. L. Q.. Comitê de Programa: IPAW. 2008.

25.
MATTOSO, M. L. Q.. Comitê de Programa: IEEE E-Science SWBES. 2008.

26.
MATTOSO, M. L. Q.. Comitê de Programa: DAPSYS. 2008.

27.
MATTOSO, M. L. Q.. Comitê de Programa: DAMAP, EDBT workshop. 2008.

28.
MATTOSO, M. L. Q.. Comitê de Programa: WTDBD, SBBD. 2008.

29.
MATTOSO, M. L. Q.. Comitê de Programa: HPDGrid. 2008.

30.
MATTOSO, M. L. Q.. Comitê de Programa: ACM CIKM. 2007.

31.
MATTOSO, M. L. Q.. Comitê de Programa: ICDCS. 2007.

32.
MATTOSO, M. L. Q.. Comitê de Programa: VLDB DMG Workshop. 2007.

33.
MATTOSO, M. L. Q.. Comitê de Programa: SBC SBBD. 2007.

34.
MATTOSO, M. L. Q.. Comitê de Programa: SEMISH. 2007.

35.
MATTOSO, M. L. Q.. Comitê de Programa: JAI. 2007.

36.
MATTOSO, M. L. Q.. Comitê de Programa: WTDBD. 2007.

37.
MATTOSO, M. L. Q.. Comitê de Programa: SBC BSB. 2007.

38.
MATTOSO, M. L. Q.. Comitê de Programa: WGDB. 2007.

39.
MATTOSO, M. L. Q.. Comitê de Programa: CoopIS. 2006.

40.
MATTOSO, M. L. Q.. Comitê de Programa: CTD. 2006.

41.
MATTOSO, M. L. Q.. Comitê de Programa: SBBD. 2006.

42.
MATTOSO, M. L. Q.. Comitê de Programa: Tutoriais SBBD. 2006.

43.
MATTOSO, M. L. Q.. Comitê de Programa: VLDB DMG Workshop. 2006.

44.
MATTOSO, M. L. Q.. Comitê de Programa: SBBD. 2005.

45.
MATTOSO, M. L. Q.. Comitê de Programa: SBAC. 2005.

46.
MATTOSO, M. L. Q.. Comitê de Programa: SBC BSB. 2005.

47.
MATTOSO, M. L. Q.. Comitê de Programa: ACM WIDM. 2005.

48.
MATTOSO, M. L. Q.. Comitê de Programa: WTDBD. 2005.

49.
MATTOSO, M. L. Q.. Comitê de Programa: IWGDB. 2005.

50.
MATTOSO, M. L. Q.. Comitê de Programa: CTD. 2004.

51.
MATTOSO, M. L. Q.. Comitê de Programa: SBBD. 2004.

52.
MATTOSO, M. L. Q.. Comitê de Programa: SBBD Demos. 2004.

53.
MATTOSO, M. L. Q.. Comitê de Programa: SBBD Tutorials. 2004.

54.
MATTOSO, M. L. Q.. Comitê de Programa: ACM WIDM. 2004.

55.
MATTOSO, M. L. Q.. Comitê de Programa: WOB. 2004.

56.
MATTOSO, M. L. Q.. Comitê de Programa: JAI. 2004.


Demais tipos de produção técnica
1.
MORO, M. ; Mattoso, Marta . SBC Horizontes. 2009. (Editoração/Outra).

2.
MATTOSO, M. L. Q.. ACM SIGMOD DiSC - Digital Symposium Collection. 2005. (Editoração/Coletânea).

3.
MATTOSO, M. L. Q.. ACM SIGMOD DiSC - Digital Symposium Collection. 2004. (Editoração/Coletânea).



Bancas



Participação em bancas de trabalhos de conclusão
Mestrado
1.
THOMPSON, FABIANO L.; LEITE, L. S. B. S.; Mattoso, Marta; REZENDE, C. E.. Participação em banca de André Machado. Análise da Comunidade Recifal da Foz do Rio Doce após o Desastre de Mariana. 2018. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Produção) - Universidade Federal do Rio de Janeiro.

2.
Oliveira, Daniel; BÊ Murta, Leonardo; Cavalcanti, M. C. R.; Mattoso, Marta; de Oliveira, Ary H. M.. Participação em banca de Thaylon Guedes Santos. Coleta e Análise de Dados de Proveniência em Frameworks DISC. 2018. Dissertação (Mestrado em Computação) - Universidade Federal Fluminense.

3.
OLIVEIRA, D. C. M.; MURTA, L. G. P.; Mattoso, Marta; KALINOWSKI, M.; Ocaña, K.. Participação em banca de Augusto Consulmagnos Romeiro. SciAgile: Uma Abordagem Ágil para Processos de Experimentação Científica. 2017. Dissertação (Mestrado em Computação) - Universidade Federal Fluminense.

4.
BARROS, C. O. F.; Mattoso, Marta; Ocana, K. A. C. S.. Participação em banca de Fabrício Gomes Vilasbôas. Método computacional baseado em GPU para contabilização de k-mers aplicado a metagenoma. 2017. Dissertação (Mestrado em Modelagem Computacional) - Laboratório Nacional de Computação Científica.

5.
Gadelha Jr., Luiz M.R.; Mattoso, Marta. Participação em banca de Maria Luiza Botelho Mondelli. RASflow: um Ambiente de Alto Desempenho para Análise de Doenças Associadas às RASopatias. 2017. Dissertação (Mestrado em Modelagem Computacional) - Laboratório Nacional de Computação Científica.

6.
Lima, A.A.B.; Porto, Fabio; ALMEIDA, V. T.; Mattoso, Marta. Participação em banca de Carlos Eduardo Fernandes de Padoa. Mogwai: um arcabouc ̧o para bancos de dados de mu ́ltiplos grafos. 2017. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro.

7.
Braganholo, Vanessa; PLASTINO, A.; Mattoso, Marta; ALMEIDA, V. T.. Participação em banca de Gabriel Piton Tessarolli. Um Estudo Sobre a Fragmentação Virtual Simples e o Impacto do Número de Fragmentos na Execução Distribuída de Consultas Xquery. 2016. Dissertação (Mestrado em CIÊNCIAS DA COMPUTAÇÃO) - Universidade Federal Fluminense.

8.
Oliveira, Daniel; Mattoso, Marta. Participação em banca de LIDSON BARBOSA JACOB. Spielzyklus: Identificando Padrões de Ciclos em Dados de Proveniência Extraídos de Forma não Intrusiva. 2015. Dissertação (Mestrado em Computação) - Universidade Federal Fluminense.

9.
PORTO, F.; BLANCO, P. J.; GOMES, A. T.; Mattoso, Marta. Participação em banca de Hermano Lourenço Souza Lustosa. Managing Numerical Simulation Data Using a Multidimensional Array Representation. 2015. Dissertação (Mestrado em Modelagem Computacional) - Laboratório Nacional de Computação Científica.

10.
Mattoso, Marta; BRAGANHOLO, V.; Murta, Leonardo; OLIVEIRA, D. C. M.. Participação em banca de Vitor Carvalho Neves. Managing implicit data provenance in scientific experiments. 2014. Dissertação (Mestrado em Computação) - Universidade Federal Fluminense.

11.
LIMA, A. A. B.; PORTO, F.; Mattoso, Marta. Participação em banca de Fernando Vinicius Duarte Magalhães. GRAPHENE: UM PROTÓTIPO DE SISTEMA DE GERÊNCIA DE BANCOS DE DADOS DISTRIBUÍDOS ORIENTADOS A GRAFOS. 2014. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro.

12.
LIMA, A. A. B.; Braganholo, V. P.; Mattoso, Marta. Participação em banca de João Luiz Reis Ferreira. MIGRAÇÃO DO CHIRON PARA AMBIENTE DE PROCESSAMENTO PARALELO COM MEMÓRIA DISTRIBUÍDA. 2014. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro.

13.
Lima, A.A.B.; Braganholo, Vanessa; OLIVEIRA, D. C. M.; Mattoso, Marta. Participação em banca de Ricardo Rocha Soares. ESTUDO COMPARATIVO ENTRE SISTEMAS DE BANCOS DE DADOS DE GRAFOS E RELACIONAIS PARA A GERÊNCIA DE DADOS DE PROVENIÊNCIA EM WORKFLOWS CIENTÍFICOS. 2013. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro.

14.
Campos, M. L. M.; VIVACQUA, A. S.; CRUZ, SÉRGIO MANUEL DA SERRA; Mattoso, Marta. Participação em banca de ROGERS REICHE DE MENDONÇA. UMA ABORDAGEM PARA COLETA E PUBLICAÇÃO DE DADOS DE PROVENIÊNCIA NO CONTEXTO DE LINKED DATA. 2013. Dissertação (Mestrado em Informática) - Universidade Federal do Rio de Janeiro.

15.
Mattoso, Marta; BRAGANHOLO, V. P.; delgado, c.; VIVACQUA, A. S.; SILVA, J. C. P.. Participação em banca de Diego Mury Gomes de Lima. XMLInference: Consulta a documentos XML utilizando inferência. 2012. Dissertação (Mestrado em Informática) - Universidade Federal do Rio de Janeiro.

16.
Ebecken, N.; BEVILACQUA, L.; Mattoso, Marta; BAIÃO, F. A.. Participação em banca de Ivo Wolff Gersberg. Métodos Computacionais para Construção da Ontologia de Domínio Fractal. 2011. Dissertação (Mestrado em Engenharia Civil) - Universidade Federal do Rio de Janeiro.

17.
LIFSCHITZ, S.; Mattoso, Marta. Participação em banca de Luciana da Silva Almendra Gomes. Proveniência de Dados para Workflows de Bioinformática. 2011. Dissertação (Mestrado em Informática) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro.

18.
TANAKA, A.; AZEVEDO, L. G.; BAIÃO, F. A.; Mattoso, Marta. Participação em banca de Diego Nolasco Pereira. Fragmentação de Data Ware Houses para Carga de Dados Operacionais em Tempo Real. 2011. Dissertação (Mestrado em Informática) - Universidade Federal do Estado do Rio de Janeiro.

19.
Mattoso, Marta; Navaux, P.. Participação em banca de RODRIGO VIROTE KASSICK. Reconfiguração Automática de I/O para Aplicações Paralelas no Sistema de Arquivos dNFSp2. 2010. Dissertação (Mestrado em Computação) - Universidade Federal do Rio Grande do Sul.

20.
Mattoso, Marta; VIDAL, V.M.P.; MACEDO, J. A.. Participação em banca de George Marcel Lima Teixeira. Um Framework para Sistemas de Mediação Baseados em XML. 2009. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade Federal do Ceará.

21.
MATTOSO, M. L. Q.; CAVALCANTI, M. C.; BAIÃO, F. A.; PINTO, R. C. G.. Participação em banca de José Guilherme Monteiro de Menezes. Gerência distribuída de dados em workflows de bioinformática. 2008. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas - Informatica) - Instituto Militar de Engenharia.

22.
MATTOSO, M. L. Q.; PIRES, P. F.. Participação em banca de José Reginaldo de Sousa Mendes Jr.. WebFlowAH: Um ambiente para especificação e execução de processos de negócio baseados em serviços Web. 2008. Dissertação (Mestrado em Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte.

23.
MACHADO, J. C.; VIDAL, V.M.P.; MATTOSO, M. L. Q.. Participação em banca de Leonardo Oliveira Moreira. DTX: um mecanismo de controle de concorrência distribuído para dados XML. 2008. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade Federal do Ceará.

24.
Mattoso, Marta; MURTA, L.; C. M. L. Werner; FORTES, R. P. M.. Participação em banca de João Gustavo Gomes Prudêncio. ORION: UMA ABORDAGEM PARA SELEÇÃO DE POLÍTICAS DE CONTROLE DE CONCORRÊNCIA. 2008. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro.

25.
MATTOSO, M. L. Q.; LIFSCHITZ, S.. Participação em banca de Daniel Xavier Sousa. BLAST paralelo com fragmentação virtual e balanceamento de carga. 2007. Dissertação (Mestrado em Informática) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro.

26.
N.C. Mendonça; MATTOSO, M. L. Q.; P.P.M. Farias. Participação em banca de Clayton Ferreira da Silva. UMA LINGUAGEM DE ESPECIFICAÇÃO DE ASPECTOS PARA O DESENVOLVIMENTO ORIENTADO A SERVIÇOS. 2006. Dissertação (Mestrado em Informática Aplicada) - Universidade de Fortaleza.

27.
MATTOSO, M. L. Q.; LIFSCHITZ, S.. Participação em banca de Maíra Ferreira de Noronha. Controle da Execução e Disponibilização de Dados para Aplicativos sobre Seqüências Biológicas: o Caso BLAST. 2006. Dissertação (Mestrado em Informática) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro.

28.
MATTOSO, M. L. Q.; Navaux, P.. Participação em banca de Everton Hermann. Dinamismo de Servidores de Dados no Sistema de Arquivos dNFSp. 2006. Dissertação (Mestrado em Computação) - Universidade Federal do Rio Grande do Sul.

29.
MATTOSO, M. L. Q.. Participação em banca de Patricia Martins. Uma abordagem para mapeamento de definicoes XML Schema para SQL99. 2005. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Minas Gerais.

30.
MATTOSO, M. L. Q.. Participação em banca de Eveline Oliveira Vasconcelos. MobiJoin: um operador de junção para bancos de dados moveis. 2005. Dissertação (Mestrado em Informática Aplicada) - Universidade de Fortaleza.

31.
MATTOSO, M. L. Q.. Participação em banca de Sergio Manuel Serra da Cruz. Gerência de workflows em bioinformática. 2005. Dissertação (Mestrado em Informática) - Universidade Federal do Rio de Janeiro.

Teses de doutorado
1.
BRAGANHOLO, V.; OLIVEIRA, D.; Mattoso, Marta; CAVALCANTI, M. C.; PLASTINO, A.. Participação em banca de Wellington Moreira de Oliveira. Integrated Analysis of Heterogeneous Provenance Graphs. 2018. Tese (Doutorado em Computação) - Universidade Federal Fluminense.

2.
C. M. L. Werner; BRAGA, R. M. M.; Mattoso, Marta; Murta, Leonardo; OLIVEIRA, T. C.; FALBO, R. A.. Participação em banca de Gabriella Castro Barbosa Costa Dalpra. Supporting Software Processes Analysis and Decision- Making Using Provenance Data. 2018. Tese (Doutorado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro.

3.
EBECKEN, N. F. F.; HRUSCHKA JR., E. R.; R.F.Melo Souza; Mattoso, Marta. Participação em banca de Ivo Wolff Gersberg. Uma Proposta de Ontologia Computacional Científica e Factual, Voltada para Fins Educacionais, tendo a Mecânica Quântica como Domínio de Exemplificação. 2017. Tese (Doutorado em Engenharia Civil) - Universidade Federal do Rio de Janeiro.

4.
Oliveira, Daniel; Porto, Fabio; BOERES, C.; Pacitti, Esther; Braganholo, Vanessa; DRUMMOND, L. M. A.; Mattoso, Marta. Participação em banca de DOUGLAS ERICSON MARCELINO DE OLIVEIRA. Otimização da Execução de Workflows Intensivos de Dados em Frameworks Mapreduce. 2017. Tese (Doutorado em Computação) - Universidade Federal Fluminense.

5.
Braganholo, Vanessa; MORO, M.; PLASTINO, A.; Mattoso, Marta. Participação em banca de LUIZ AUGUSTO MATOS DA SILVA. PROCESSAMENTO PARALELO DE CONSULTAS XML AD HOC COM FRAGMENTAÇÃO VIRTUAL. 2017. Tese (Doutorado em Computação) - Universidade Federal Fluminense.

6.
RAUBER, A.; LUISE, M.; Mattoso, Marta. Participação em banca de Andrea MANNOCCI. Data Flow Quality Monitoring In Data Infrastructures. 2016. Tese (Doutorado em Ingegneria dell?Informazione) - Universitá di Pisa.

7.
CASANOVA, M. A.; MACEDO, J. A.; FURTADO, A. L.; LOPES, H. C. V.; Mattoso, Marta. Participação em banca de Ivanildo Barbosa. Avaliação do impacto de acidentes de trânsito no tráfego de vias urbanas a partir de valores de velocidade. 2015. Tese (Doutorado em Informática) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro.

8.
Mattoso, Marta. Participação em banca de Elisabete Thomaselli Nogueira. UMA ABORDAGEM PARA GERÊNCIA DE PROJETOS DE EXPERIMENTOS CIENTÍFICOS. 2015. Tese (Doutorado em Coordenação de Programas de Pós-graduação em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal do Rio de Janeiro.

9.
CASANOVA, M. A.; Porto, Fabio; Mattoso, Marta. Participação em banca de Percy Rivera Salas. OLAP2Datacube: An On Demand Transformation Framework from OLAP to RDF Data Cube. 2015. Tese (Doutorado em Informática) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro.

10.
DRUMMOND, L. M. A.; Oliveira, Daniel; BOERES, C.; BARBOSA, V. C.; FROTA, Y. A. M.; Mattoso, Marta. Participação em banca de RAFAELLI DE CARVALHO COUTINHO. Dimensionamento Estático e Dinâmico de Máquinas Virtuais em Nuvens Computacionais. 2015. Tese (Doutorado em Computação) - Universidade Federal Fluminense.

11.
GUIMARAES, F. G.; M. J. F. Souza; Mattoso, Marta; LEMOS, A. P.. Participação em banca de Frederico Augusto de Cezar Almeida Gonçalves. Otimização de consultas com muitas junções utilizando sistemas multiagente evolucionários. 2014. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal de Minas Gerais.

12.
SALGADO, A. C.; Mattoso, Marta; LOSCIO, B. F.; FONSECA, F.. Participação em banca de Edemberg Rocha da Silva. Manutenção de clusteres semânticos em sistemas de integração de dados em ambientes P2P. 2014. Tese (Doutorado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco.

13.
LIMA, B. S. L. P.; Ebecken, N.; Mattoso, Marta; BARCELLOS, C.; BLOCH, K. V.. Participação em banca de Elisette Maria Figueiredo de Almeida Rodrigues. Uma ontologia para apoio à decisão em administração de saúde pública. 2014. Tese (Doutorado em Engenharia Civil) - Universidade Federal do Rio de Janeiro.

14.
Ebecken, N.; HRUSCHKA JR., E. R.; Mattoso, Marta. Participação em banca de Fabiane dos Reis Braga. Metodologia para extração semiautomatica de uma taxonomia de conceitos da área nuclear usando mineração de textos. 2013. Tese (Doutorado em Engenharia Civil) - Universidade Federal do Rio de Janeiro.

15.
ZIMBRAO, G.; Mattoso, Marta. Participação em banca de Luís Fernando Orleans. PROFUSE: UMA ABORDAGEM DE GARANTIA DE QUALIDADE DE SERVIÇO PARA SISTEMAS HOSPEDADOS EM NUVENS IAAS. 2013. Tese (Doutorado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro.

16.
MACHADO, J. C.; MACEDO, J. A.; HARA, C.; Mattoso, Marta. Participação em banca de Flavio Rubens de Carvalho Sousa. REPLIC: REPLICAÇÃO ELÁSTICA DE BANCO DE DADOS MULTI-INQUILINO EM NUVEM COM QUALIDADE DE SERVIÇO. 2013. Tese (Doutorado em Ciências da Computação) - Universidade Federal do Ceará.

17.
LAENDER, A. H. F.; MORO, M.; Mattoso, Marta. Participação em banca de EVANDRINO GOMES BARROS. PROCESSAMENTO DE CONSULTAS BASEADAS EM PALAVRAS-CHAVE EM FLUXOS XML. 2012. Tese (Doutorado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Minas Gerais.

18.
Ebecken, N.; HRUSCHKA JR., E. R.; LIMA, B. S. L. P.; BARBOSA, H. C.; EVSUKOFF, A.; Mattoso, Marta. Participação em banca de Edimilson Batista dos Santos. Aprendizado Indutivo de Redes Bayesianas: além da precisão na tarefa de classificação. 2011. Tese (Doutorado em Engenharia Civil) - Universidade Federal do Rio de Janeiro.

19.
Ferreira, J.E.; LEJBMAN, A. G. V.; Mattoso, Marta; LIMA, R. M. F.; FERNANDES, P. H. L.. Participação em banca de Kelly Rosa Braghetto. Técnicas de modelagem para a análise de desempenho de processos de negócio. 2011. Tese (Doutorado em Ciências da Computação e Matemática Computacional) - Universidade de São Paulo.

20.
MATTOSO, M. L. Q.; GATASS, M.; CASANOVA, M. A.; Kellman, J.. Participação em banca de Ismael H. F. Santos. A Collaborative Environment for Offshore Engineering Simulation based on Visualization and Workflwos. 2010. Tese (Doutorado em Informática) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro.

21.
Mattoso, Marta; CASANOVA, M. A.; XEXÉO, G.; CAVALCANTI, M. C.. Participação em banca de Mutaleci de Góes Miranda. EMPREGO DE PRINCÍPIOS DE SISTEMAS EMERGENTES NA CONSTRUÇÃO DE UMA PLATAFORMA PARA APLICAÇÕES PONTO-A-PONTO. 2010. Tese (Doutorado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro.

22.
Mattoso, Marta; LAENDER, A. H. F.; SOUZA, J. M.; XEXÉO, G.; SILVA, G.; MOURA, A. M. C.. Participação em banca de Wallace Anacleto Pinheiro. ARCABOUÇO AUTONÔMICO DE PADRÕES PARA ELIMINAÇÃO DE DADOS. 2010. Tese (Doutorado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro.

23.
Mattoso, Marta. Participação em banca de LEONARDO FALCAO KOBLITZ. AMBIENTE DE ANÁLISE DE SENTIMENTOS BASEADO EM DOMÍNIO. 2010. Tese (Doutorado em Engenharia Civil) - Universidade Federal do Rio de Janeiro.

24.
MATTOSO, M. L. Q.; SALGADO, A. C.; MOURA, A. M. C.; LOSCIO, B. F.. Participação em banca de Carlos Eduardo Santos Pires. Ontology-based Clustering in a Peer Data Management System. 2009. Tese (Doutorado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco.

25.
MATTOSO, M. L. Q.; Ferreira, J.E.; FINGER, M.; DIGIAMPETRI, L.; RUIZ, D.. Participação em banca de Marcio Katsumi Oikawa. Geração de expressões algébricas para processos de negócio usando reduções de digrafos série-paralelo. 2008. Tese (Doutorado em Ciências da Computação) - Universidade de São Paulo.

26.
MATTOSO, M. L. Q.; EBECKEN, N. F. F.. Participação em banca de Dilson Godoi Espenchitt. Segmentação de dados em um número desconhecido de grupos utilizando algoritmo de colônia de formigas. 2008. Tese (Doutorado em Coordenação de Programas de Pós-graduação em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal do Rio de Janeiro.

27.
N. Edelweiss; R. Galante; MATTOSO, M. L. Q.; LOSCIO, B. F.; ORENGO, V. M.. Participação em banca de Deise de Brum Saccol. Detecção, Gerenciamento e Consulta a Réplicas e a Versões de Documentos XML. 2008. Tese (Doutorado em Computação) - Universidade Federal do Rio Grande do Sul.

28.
MATTOSO, M. L. Q.; MEDEIROS, C. M. B.. Participação em banca de Luciano Antonio Digiampietri. Gerenciamento de Workflows Cientificos em Bioinformatica. 2007. Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual de Campinas.

29.
MATTOSO, M. L. Q.; Brayner, A.. Participação em banca de Maristela Terto Holanda. EIT - Um Escalonador Inteligente de Transações. 2007. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte.

30.
MATTOSO, M. L. Q.; EBECKEN, N. F. F.. Participação em banca de Alexandre Soares Alves. Regras de Associação e Classificação em Ambiente de Computação Paralela Aplicadas a Sistemas Militares. 2007. Tese (Doutorado em PEC - COPPE/UFRJ - Programa de Engenharia Civil) - Universidade Federal do Rio de Janeiro.

31.
MATTOSO, M. L. Q.; C. M. L. Werner. Participação em banca de Aline Vasconcelos. Uma Abordagem de apoio à Criação de Arquiteturas de Referência de Domínio baseadas na Análise de Sistemas Legados. 2007. Tese (Doutorado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro.

32.
SOUZA, J. M.; MEDEIROS, C. M. B.; MATTOSO, M. L. Q.. Participação em banca de Jonice de Oliveira Sampaio. METHEXIS: UMA ABORDAGEM DE GESTÃO DO CONHECIMENTO PARA AMBIENTES DE E-CIÊNCIA. 2007. Tese (Doutorado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro.

33.
Ebecken, N.; Mattoso, Marta; LIMA, B. S. L. P.; HRUSCHKA JR., E. R.; ALVES, J. L. D.. Participação em banca de Valeria Menezes Bastos. Ambiente de Descoberta de Conhecimento na Web para a Língua Portuguesa. 2006. Tese (Doutorado em Engenharia Civil) - Universidade Federal do Rio de Janeiro.

34.
MATTOSO, M. L. Q.. Participação em banca de Jose Antonio Fernandes de Macedo. Um modelo conceitual para biologia molecular. 2005. Tese (Doutorado em Informática) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro.

35.
MATTOSO, M. L. Q.. Participação em banca de Deborah Ribeiro Carvalho. Arvore de decisão/algoritmo genetico para tratar o problema de pequenos disjuntos. 2005. Tese (Doutorado em Engenharia Civil) - Universidade Federal do Rio de Janeiro.

36.
MATTOSO, M. L. Q.. Participação em banca de Adriano Siqueira Arantes. Consultas por similaridade complexas em gerenciamento relacionais. 2005. Tese (Doutorado em Ciências da Computação e Matemática Computacional) - Universidade de São Paulo.

37.
MATTOSO, M. L. Q.. Participação em banca de Paulo Sergio de Souza Coelho. Um sistema para indução de modelos de predição baseados em arvores. 2005.

38.
MATTOSO, M. L. Q.; SOUZA, J. M.. Participação em banca de Rodrigo Salvador Monteiro. DWFIST: Uma Abordagem Baseada em Data Warehouse para Exploração e Análise de Conjuntos Frequentes. 2005. Tese (Doutorado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro.

39.
MATTOSO, M. L. Q.. Participação em banca de Shaila Cinthia Sykora Rossle. Desenvolvimento de um sistema computacional para modelagem comparativa em genômica estrutural: Análise de seqüências do genoma da Gluconacectobacter diazotrophicus. 2004. Tese (Doutorado em Ciências Biológicas (Biofísica)) - Universidade Federal do Rio de Janeiro.

40.
MATTOSO, M. L. Q.. Participação em banca de José Maria Nazar David. Um Serviço de Percepção para uma Infra-estrutura de Desenvolvimento de Groupware. 2004. Tese (Doutorado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro.

41.
MATTOSO, M. L. Q.. Participação em banca de Vanessa de Paula Braganholo. De Atualizações sobre Visões XML para Atualizações sobre Visões Relacionais: aplicando soluções antigas a um novo problema. 2004. Tese (Doutorado em Computação) - Universidade Federal do Rio Grande do Sul.

42.
MATTOSO, M. L. Q.. Participação em banca de Maria Célia Santos Lopes. Mineração de dados textuais utilizando técnicas de clustering para o idioma português. 2004. Tese (Doutorado em Engenharia Civil) - Universidade Federal do Rio de Janeiro.

43.
MATTOSO, M. L. Q.. Participação em banca de Melissa Lemos. Workflow para Bioinformática. 2004. Tese (Doutorado em Informática) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro.

44.
MATTOSO, M. L. Q.. Participação em banca de Estevam R Hruska Jr. Imputação Bayesiana no Contexto da Mineração de Dados. 2003. Tese (Doutorado em Engenharia Civil) - Universidade Federal do Rio de Janeiro.

45.
MATTOSO, M. L. Q.. Participação em banca de Cláudio Luiz Curotto. Integração de recursos de data mining com gerenciadores de banco de dados. 2003. Tese (Doutorado em Engenharia Civil) - Universidade Federal do Rio de Janeiro.

46.
MATTOSO, M. L. Q.. Participação em banca de José Luiz dos Anjos Rosa. Classificação de dados através da otimização do método KNN-fuzzy em ambiente de computação paralela. 2003. Tese (Doutorado em Engenharia Civil) - Universidade Federal do Rio de Janeiro.

47.
MATTOSO, M. L. Q.. Participação em banca de Bernadette Loscio. Managing the evolution of XML-based mediation queries. 2003. Tese (Doutorado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco.

48.
MATTOSO, M. L. Q.. Participação em banca de Fernanda Lima. Modelagem Semântica de Aplicações na WWW. 2003. Tese (Doutorado em Informática) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro.

49.
MATTOSO, M. L. Q.. Participação em banca de Ronaldo Melo. Uma abordagem Bottom-Up para a Integração Semântica de Esquemas XML. 2002. Tese (Doutorado em Computação) - Universidade Federal do Rio Grande do Sul.

50.
MATTOSO, M. L. Q.. Participação em banca de Sergio Palma da Justa Medeiros. SPeCS - A Spatial Decision Support System. 2002. Tese (Doutorado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro.

51.
MATTOSO, M. L. Q.. Participação em banca de Alberto Sulaiman Sade Júnior. Mineração de Dados Endógenos. 2002. Tese (Doutorado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro.

52.
MATTOSO, M. L. Q.; MEDEIROS, C. M. B.; CAMPOS, M. L. M.; ESPERANCA, C.; SOUZA, J. M.. Participação em banca de Geraldo Zimbrão da Silva. Avaliação de Junções em Bancos de Dados Espaciais. 1999. Tese (Doutorado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro.

Qualificações de Doutorado
1.
BRAGANHOLO, V.; MURTA, L. G. P.; Oliveira, D.; MISSIER, P.; Mattoso, Marta. Participação em banca de João Felipe Nicolaci Pimentel. Capturing, Managing, and Analyzing Provenance from Scripts. 2016. Exame de qualificação (Doutorando em Computação) - Universidade Federal Fluminense.

2.
SALLES, R. M.; Cavalcanti, M. C. R.; Mattoso, Marta. Participação em banca de Frederico Tosta de Oliveira. Uma Arquitetura para Apoiar Experimentos de Detecção de Botnets. 2016. Exame de qualificação (Doutorando em Engenharia de Defesa) - Instituto Militar de Engenharia.

3.
Porto, Fabio; BOERES, C.; DRUMMOND, L. M. A.; Mattoso, Marta. Participação em banca de DOUGLAS ERICSON MARCELINO DE OLIVEIRA. OTIMIZAÇÃO DA EXECUÇÃO DE WORKFLOWS CIENTÍFICOS INTENSIVOS DE DADOS COM MAXIMIZAÇÃO DA LOCALIDADE. 2015. Exame de qualificação (Doutorando em Computação) - Universidade Federal Fluminense.

4.
Braganholo, V. P.; PLASTINO, A.; Mattoso, Marta. Participação em banca de LUIZ AUGUSTO MATOS DA SILVA. PROCESSAMENTO DE CONSULTAS XML AD HOC EM AMBIENTES DISTRIBUÍDOS. 2015. Exame de qualificação (Doutorando em Computação) - Universidade Federal Fluminense.

5.
Werner, Cláudia; BRAGA, R. M. M.; Mattoso, Marta. Participação em banca de Gabriella Castro Barbosa Costa. EXECUÇÃO, MONITORAMENTO E REALIMENTAÇÃO DE PROCESSOS DE SOFTWARE UTILIZANDO DADOS DE PROVENIÊNCIA E ONTOLOGIA. 2015. Exame de qualificação (Doutorando em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro.

6.
DANTAS, M. R.; Mattoso, Marta. Participação em banca de Ramon Hugo de Souza. MAPEAMENTO DE QUALIDADE DE EXPERIÊNCIA (QOE) ATRAVÉS DE QUALIDADE DE SERVIÇO (QOS) EM UMA ABORDAGEM PARA ARQUITETURAS DE BASES DE DADOS DISTRIBUÍDAS (BDDS): ANÁLISE DE PESQUISA E CONCEITUAÇÃO. 2015. Exame de qualificação (Doutorando em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Santa Catarina.

7.
Braganholo, Vanessa; Oliveira, Daniel; PLASTINO, A.; Mattoso, Marta. Participação em banca de WELLINGTON MOREIRA DE OLIVEIRA. AN APPROACH FOR MULTI-SOURCE PROVENANCE ANALYTICS. 2015. Exame de qualificação (Doutorando em Computação) - Universidade Federal Fluminense.

8.
Mattoso, Marta. Participação em banca de Felipe Hernandes Coutinho. Bioinformática aplicada ao estudo de micro-organismos oceânicos. 2014. Exame de qualificação (Doutorando em Genetica) - Universidade Federal do Rio de Janeiro.

9.
ZIMBRAO, G.; Mattoso, Marta. Participação em banca de Laci Mary Barbosa Manhães. Previsão da Situação Acadêmica dos Alunos de Graduação da UFRJ Utilizando Mineração de Dados. 2011. Exame de qualificação (Doutorando em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro.

10.
ZIMBRAO, G.; Mattoso, Marta. Participação em banca de Luís Fernando Orleans. Aumentando a Qualidade de Serviço no Tratamento de Requisições em Bancos de Dados. 2011. Exame de qualificação (Doutorando em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro.

11.
SALGADO, A. C.; Mattoso, Marta. Participação em banca de Edemberg Rocha da Silva. Balanceamento de Clusters em Sistemas Gerenciadores de Dados em Redes P2P baseados em Ontologias. 2011. Exame de qualificação (Doutorando em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco.

12.
Mattoso, Marta; MACHADO, J. C.; MACEDO, J. A.. Participação em banca de Flávio Rubens de Carvalho Sousa. GERENCIAMENTO DE DADOS EM NUVEM. 2010. Exame de qualificação (Doutorando em Ciências da Computação) - Universidade Federal do Ceará.

13.
LAENDER, A. H. F.; MORO, M.; Mattoso, Marta; SILVA, A. S.. Participação em banca de Evandrino Gomes Barros. Disseminação de fluxos de dados XML ordenados por relevância. 2010. Exame de qualificação (Doutorando em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Minas Gerais.

14.
Mattoso, Marta; VIDAL, V.M.P.; MACEDO, J. A.. Participação em banca de João Carlos Pinheiro. Um enfoque baseado em mapeamento para manutenção de visões Materializadas. 2009. Exame de qualificação (Doutorando em Ciências da Computação) - Universidade Federal do Ceará.

15.
Mattoso, Marta; AMORIM, C.; GEYER, C. F. R.; MORAES, L. F. M.. Participação em banca de Renato de Castro Dutra. Modelo de Comunicacao Distribuida Orientada a Interesse. 2009. Exame de qualificação (Doutorando em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro.

16.
MATTOSO, M. L. Q.; SOUZA, J. M.. Participação em banca de Wladimir da Silva Meyer. Bancos de Dados Geográficos Federados Sobre Grades Computacionais. 2007. Exame de qualificação (Doutorando em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro.

17.
SOUZA, J. M.; LAENDER, A.; MATTOSO, M. L. Q.; XEXÉO, G.. Participação em banca de Wallace Anacleto Pinheiro. FRAMEWORK AUTONÔMICO PARA ELIMINAÇÃO DE DADOS. 2007. Exame de qualificação (Doutorando em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro.

18.
N. Edelweiss; R. Galante; MATTOSO, M. L. Q.; HEUSER, C. A.. Participação em banca de DEISE DE BRUM SACCOL. Detecção e Representação de Documentos XML Replicados e Versionados em um Ambiente P2P. 2006. Exame de qualificação (Doutorando em Computação) - Universidade Federal do Rio Grande do Sul.

19.
MATTOSO, M. L. Q.. Participação em banca de Aline da Rocha Gesualdi Mello. Processamento Digital de Imagens para um Detector de Particulas. 2005. Exame de qualificação (Doutorando em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal do Rio de Janeiro.

20.
MATTOSO, M. L. Q.. Participação em banca de Vicenzo de Roberto Jr.. Ferramenta Auxiliar para Identificação de Regiões Codificadoras em Organismos Eucariotos. 2003. Exame de qualificação (Doutorando em Engenharia Civil) - Universidade Federal do Rio de Janeiro.

21.
MATTOSO, M. L. Q.. Participação em banca de Shaila Cinthia Sykora Rossle. Construção de um ambiente computacional para a aplicação de métodos de modelagem comparativa em genômica estrutural. 2003. Exame de qualificação (Doutorando em Ciências Biológicas (Biofísica)) - Universidade Federal do Rio de Janeiro.

22.
MATTOSO, M. L. Q.. Participação em banca de Manoel Palhares. Representação relacional de dados XML. 2003. Exame de qualificação (Doutorando em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Minas Gerais.

23.
MATTOSO, M. L. Q.. Participação em banca de Vanessa Bragagnolo. Updating relational databases through XML views. 2002. Exame de qualificação (Doutorando em Computação) - Universidade Federal do Rio Grande do Sul.

24.
MATTOSO, M. L. Q.. Participação em banca de Carina Dornelles. Consulta semântica por similaridade a dados semi-estruturados. 2002. Exame de qualificação (Doutorando em Computação) - Universidade Federal do Rio Grande do Sul.

Trabalhos de conclusão de curso de graduação
1.
Mattoso, Marta. Participação em banca de Pedro Volpi Nacif.CLASSIFICADOR MORFOLÓGICO PARA O PORTUGUÊS BRASILEIRO. 2017. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Computação e Informação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro.

2.
FIGUEIREDO, D. R.; GOMIDE, J.; MARROQUIM, R.; Mattoso, Marta. Participação em banca de Hugo Henrique de Melo Kling.Um algoritmo baseado em cobertura de vértices para remoção de ambiguidades em redes de colaboração científica. 2016. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Computação e Informação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro.



Participação em bancas de comissões julgadoras
Concurso público
1.
Mattoso, Marta; COMBA, J. L. D.; BENEVENUTO, F.. Professor Adjunto A. 2018. Universidade Federal do Rio Grande do Sul.

2.
Mattoso, Marta; LOUREIRO, A. A.; MATEUS, G. R.; BORBA, P.; MARCONDES, R. C.. Professor Adjunto. 2018. Universidade Federal de Minas Gerais.

3.
COMBA, J. L. D.; SILVA, A. S.; Mattoso, Marta. Prof. Adjunto na área de Gestão de Grandes Volumes de Dados. 2016. Universidade Federal do Rio Grande do Sul.

4.
Mattoso, Marta; CASANOVA, M. A.; MACHADO, J. C.; TORRES, R. S.. Professor Adjunto A. 2016. Universidade Federal do Ceará.

5.
AZEVEDO, R. J.; BUZATO, L. E.; SADOK, D.; ALMEIDA JR, N.; Mattoso, Marta. Professor Doutor. 2015. Universidade Estadual de Campinas.

6.
Ferreira, C.E.; KON, F.; CASANOVA, M. A.; Mattoso, Marta; Amo, S.. Professor Doutor. 2012. Universidade de São Paulo.

7.
BONA, L. C. E.; MATTOSO, M. L. Q.; RICARDO,; BARANOW, U. G.; DIRENE, A.. Professor Adjunto. 2009. Universidade Federal do Paraná.

8.
MATTOSO, M. L. Q.; SONG, S. W.; GATASS, M.. Professor Adjunto. 2009. Universidade Federal do Ceará.

9.
MATTOSO, M. L. Q.; CAMPOS, M. L. M.; BOERES, C.. Professor Assistente. 2008. Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro.

10.
MATTOSO, M. L. Q.. Professor Doutor. 2007. Universidade de São Paulo (São Carlos, SP).

11.
MATTOSO, M. L. Q.. Professor Adjunto. 2006. Universidade Federal Fluminense.

12.
TERADA, R.; MATTOSO, M. L. Q.; LAENDER, A.; HEUSER, C. A.; MEDEIROS, C. M. B.. Professor Doutor. 2005. Universidade de São Paulo.

13.
MATTOSO, M. L. Q.; LOUREIRO, A.; KON, F.; BARRERA, J.. Professor Doutor. 2005. Universidade de São Paulo.

14.
SONG, S. W.; MANDEL, A.; MATTOSO, M. L. Q.; IERUSALINSCHY, R.; MALDONADO, J. C.. Professor Doutor. 2004. Universidade de São Paulo.

15.
MATTOSO, M. L. Q.; MONAT, A.. Professor Adjunto. 2002. Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro.

16.
MATTOSO, M. L. Q.. Professor Assistente. 1998. Universidade Federal do Maranhão.

17.
MATTOSO, M. L. Q.. Professor Adjunto. 1997. Universidade Federal Fluminense.

18.
MATTOSO, M. L. Q.. Professor Assistente. 1995. Universidade Federal do Rio de Janeiro.

Livre docência
1.
TRAINA, A. J. M.; LAENDER, A. H. F.; CARVALHO, A. M. B. R.; MATTOSO, M. L. Q.; KOWALTOWSKI, T.. Livre-docência. 2008. Universidade Estadual de Campinas.



Eventos



Participação em eventos, congressos, exposições e feiras
1.
Tutorial Convidado - Simpósio Brasileiro de banco de Dados.Gerência de workflows científicos: oportunidades de pesquisa em bancos de dados. 2008. (Simpósio).

2.
Palestra Convidada - Curso de Qualidade- Congresso da SBC.Gestão da informação em grandes volumes de dados multimídia distribuídos. 2007. (Seminário).

3.
Palestra Convidada - SEMISH.Gestão da Informação- desafios em: escala, contexto, distribuição, curadoria, .... 2007. (Seminário).

4.
Palestra Convidada - II Encontro Nacional de Produtores e usuários de Informações Sociais, Econômicas e Territoriais.Integração de Dados. 2006. (Encontro).

5.
Palestra Convidada - Simpósio Brasileiro de Banco de Dados.Desafios na gerência de dados distribuídos: Web, Clusters e Grid. 2005. (Simpósio).

6.
Palestra Convidada - Workshop de Teses e Dissertações em Banco de Dados.Orientações para orientandos. 2005. (Simpósio).


Organização de eventos, congressos, exposições e feiras
1.
MATTOSO, M. L. Q.; VALDURIEZ, P. ; PACITTI, E. ; LIMA, A. A. . High Performance in Data Grids-2008 Workshop. 2008. (Congresso).

2.
MATTOSO, M. L. Q.; Ferreira, J.E. ; BRAGANHOLO, V. P. . E-Science Workshop, 82p.. 2007. (Congresso).

3.
MATTOSO, M. L. Q.; DÁVILA, A.M.R. . International Workshop on Genomic Databases. 2007. (Congresso).

4.
MATTOSO, M. L. Q.. Escola de Grid. 2007. (Outro).

5.
MATTOSO, M. L. Q.; VALDURIEZ, P. . High Performance in Data Grids. 2006. (Congresso).

6.
MATTOSO, M. L. Q.. VECPAR 2006 - High Performance Computing for Computational Science. 2006. (Congresso).

7.
MATTOSO, M. L. Q.; DÁVILA, A.M.R. . International Workshop on Genomic Databases. 2005. (Congresso).

8.
MATTOSO, M. L. Q.. International Workshop on Information Integration Technologies on the Web. 2001. (Congresso).

9.
MATTOSO, M. L. Q.. XVI Simpósio Brasileiro de Banco de Dados. 2001. (Congresso).



Orientações



Orientações e supervisões em andamento
Dissertação de mestrado
1.
Liliane Neves. Human-in-the-Loop Support for Tracking Hyperparameter Tuning in Deep Learning Development. Início: 2018. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro. (Orientador).

2.
Débora Barbosa Pina. Consultas sobre Dados Científicos ao longo da Execução de Simulações Computacionais. Início: 2018. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. (Orientador).

3.
Luciano Silva Leite. Gerência de Fluxo de Dados em Simulações Computacionais de Geofísica. Início: 2016. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro. (Orientador).

Tese de doutorado
1.
Wagner Vieira. Gerência de Proveniência em Correntes de Dados. Início: 2017. Tese (Doutorado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro. (Orientador).

2.
Renan Francisco de Souza. Providing Online Data Analytical Support for putting Humans-In-the-Loop of Parallel Applications. Início: 2016. Tese (Doutorado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro. (Orientador).

3.
Edward Pacheco. In-situ and provenance data management in big data workflows. Início: 2014. Tese (Doutorado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro. (Orientador).


Orientações e supervisões concluídas
Dissertação de mestrado
1.
Silvia Benza Bareiro. Monitoramento de Workflows Científicos de Bioinformática em Nuvens Computacionais. 2017. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso.

2.
José Vitor Delgado Leite. Análise de dados científicos baseada em algoritmos de indexação bitmap. 2017. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso.

3.
Victor Soares Bursztyn. Workflows Científicos com Apoio de Bases de Conhecimento em Tempo Real. 2017. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, . Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso.

4.
Vanessa Marques de Assis. Dados de proveniência para consultas durante a execução de workflows em Hadoop. 2016. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso.

5.
Renan Francisco Santos Souza. Controlling the Parallel Execution of Workflows Relying on a Distributed Database. 2015. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso.

6.
Felipe Figueira Horta. Design and Implementation of a Large-Scale Scientific Gateway System Using Provenance. 2015. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso.

7.
Vítor Silva Sousa. Execução Paralela Adaptativa de Workflows Científicos. 2014. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso.

8.
Igor de Araujo dos Santos. Uma Abordagem para Adaptação de Workflows Científicos Durante sua Execução. 2014. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso.

9.
Vitor Gamboa Viana. Um serviço de custos para a execução paralela de workflows científicos em nuvens de computadores. 2012. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso.

10.
Flavio da Silva Costa. Heurísticas para Controle de Re-Execução Paralela de Workflows Científicos em Nuvem de Computadores. 2012. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, . Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso.

11.
Julliano Trindade Pintas. Monitoramento em Tempo Real de Workflows Científicos Executados em Paralelo em Ambientes Distribuídos. 2012. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, . Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso.

12.
Carlos Eduardo Paulino Silva. Captura de dados de proveniência de workflows científicos em nuvens computacionais. 2011. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, . Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso.

13.
Jonas Furtado Dias. Paralelismo de Dados Cientiíficos em Workflows Usando Teécnicas P2P. 2011. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso.

14.
Carla Amaral de Sant? Anna Rodrigues. Paralelismo intra-consulta em bases de dados XML baseado na fragmentação virtual adaptativa. 2011. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso.

15.
Frederico Tosta de Oliveira. Um Sistema de Recomendação para Composição de Workflows. 2010. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, . Coorientador: Marta Lima de Queiros Mattoso.

16.
Carlos Eduardo Barbosa. Hydra: componentes para o paralelismo de dados em experimentos científicos. 2010. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso.

17.
Clarissa Netto Vilela. Processamento dDe Consultas sobre Bases XML Distribuídas em um Ambiente Peer-To-Peer. 2010. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, . Coorientador: Marta Lima de Queiros Mattoso.

18.
Edno Vicente da Silva. Especificação Formal e Verificação Automática de Workflows Científicos. 2010. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, . Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso.

19.
Patrícia Machado de Barros. Gerência de Distribuição na Execução de Workflows Cientificos em Bioinformatica. 2009. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, . Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso.

20.
Leandro Ouriques Mendes de Carvalho. APLICAÇÃO DE WORKFLOWS CIENTÍFICOS A PROJETOS DE SISTEMAS DE PRODUÇÃO DE PETRÓLEO OFFSHORE. 2009. Dissertação (Mestrado em Engenharia Civil) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, . Coorientador: Marta Lima de Queiros Mattoso.

21.
Daniel Cardoso Moraes de Oliveira. MiningFlow: um sistema de Workflow para apoiar o Processo de Descoberta do Conhecimento em Textos. 2008. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, . Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso.

22.
Amanda de Mattos Sant?Ana Batista. Gerência de Dados Genômicos em Sistemas de Workflows de Bioinformática. 2008. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso.

23.
Nelson Peixoto Kotowski Filho. Processamento de Consultas OLAP em grids computacionais. 2008. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, . Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso.

24.
Melissa Paes. Processamento de alto desempenho em consultas analíticas sobre Bases de Dados Geoestatísticos. 2008. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, . Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso.

25.
Daniela Marques Pereira. Geração Eficiente de Planos de Materialização de Documentos XML Ativos. 2007. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso.

26.
Cláudio Ananias Ferraz. Uma abordagem para o armazenamento de documentos XML ativos. 2007. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, . Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso.

27.
Guilherme Coelho de Figueiredo. Processamento de Consultas sobre Bases XML Distribuídas. 2007. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, . Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso.

28.
Vinicius de Souza Von Held. Um ambiente para gerenciamento e execução de experimentos de expressão gênica com microarranjos. 2007. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso.

29.
Bernardo Miranda. APUAMA: PROCESSAMENTO DE CONSULTAS OLAP COM ATUALIZAÇÕES CONCORRENTES EM UM AGRUPAMENTO DE BANCO DE DADOS. 2006. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso.

30.
Alexandre Silva. PARTIX: PROJETO DE FRAGMENTAÇÃO DE DADOS XML. 2006. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso.

31.
Camille de Souza Furtado. PARALELISMO INTRA-CONSULTA EM CLUSTERS DE BANCOS DE DADOS USANDO REPLICAÇÃO PARCIAL. 2006. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso.

32.
Yura Carvalho Ferreira. Estratégias de paralelismo na busca por seqüências similares de DNA e proteína junto ao mpiBLAST. 2005. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso.

33.
Daniele El-Jaick. MIMIX: Sistema de Apoio à Modelagem Cooperativa de Software Utilizando Ferramentas CASE. 2004. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. Coorientador: Marta Lima de Queiros Mattoso.

34.
Fatima Cristina Vieira Gonçalves. Gerência de Mapeamento entre Esquemas de Representação de Dados Genéticos. 2004. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso.

35.
Rafael Targino dos Santos. O Ambiente 10+C para Definição e Execução de Workflows In-Silico através de Serviços Web. 2004. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso.

36.
Matheus Wildemberg Souza. Técnicas para alocação de fragmentos em projeto de banco de dados distribuídos. 2004. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso.

37.
Alessandreia Marta de Oliveira. GOS: Servicos de Ontologia na Integracao de Bases de Dados. 2003. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso.

38.
Valdino de Azevedo Junior. WebTransact-EM: Um Modelo para a Execução Dinâmica de Serviços Web. 2003. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso.

39.
Vaninha Vieira dos Santos. Ariane: Um mecanismo de apoio à percepção em bases de dados compartilhadas. 2003. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Coorientador: Marta Lima de Queiros Mattoso.

40.
Pablo Vieira Florentino. ODARA: Uma Metodologia para Projeto de Distribuição de Bases de Dados. 2003. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso.

41.
Flavia Cardoso de Almeida Cruz. Aprendizado de Máquina Aplicado à Fragmentação Vertical de Bases de Objetos. 2002. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Coorientador: Marta Lima de Queiros Mattoso.

42.
Humberto José Vieira Junior. XVerter: Armazenamento e Consulta de Dados XML em SGBDs. 2002. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso.

43.
Robson Pinheiro de Souza. ComPublish: Um Sistema para a Publicação, Busca e Recuperação de Componentes de Software na Internet. 2002. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso.

44.
Marcelo Nascimento Costa. CompAgent: Busca e Recuperação de Informações na Web. 2002. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, . Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso.

45.
Nicolaas Ruberg. Dig: Um Serviço para Prover custos e Estatísticas para o Processamento Distribuído de Consultas. 2002. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, . Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso.

46.
Gabriela G. G. Ruberg. Um modelo de custos para o processamento de consultas em sistemas de banco de dados distribuídos orientados a objetos. 2001. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, . Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso.

47.
Andre O. Victor. Um algoritmo para o processamento de expressões de caminho. 2001. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso.

48.
Ogasawara, E.S.. "Implementação e Avaliação de índices para orientação a objetos". 2000. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso.

49.
Brugger, T.S.. "Serviços de Gerência de Metadados para Mediadores: Uma Implementação sobre o Servidor de Objetos GOA++". 2000. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso.

50.
Lima, A.A.B.. "Índices espaciais e paralelismo no processamento de junções espaciais utilizando o GOA++". 2000. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso.

51.
Soares, J.A.. "Análise de desempenho de diferentes modelos de memória na gerência paralela de objetos armazenados". 2000. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, . Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso.

52.
Gustavo Dutra Martins. Comportamento Comunicativo Aplicado a Transações no GOA++. 2000. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso.

53.
Yolanda L. Tavares. Um Gerenciador de Meta-Esquemas no Suporte a Mediadores numa Arquitetura para Interoperabilidade entre Sistemas de Bancos de Dados. 1999. Dissertação (Mestrado em Sistemas e Computação) - Instituto Militar de Engenharia, . Coorientador: Marta Lima de Queiros Mattoso.

54.
Flavio de Oliveira Tavares. Avaliação de processamento paralelo de consultas orientadas a objetos. 1999. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso.

55.
Mauro Sergio Ribeiro de Sousa. Mineração de Dados: Uma Implementação Fortemente Acoplada A Um Sistema Gerenciador de Banco de Dados Paralelo. 1998. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso.

56.
Renato Campos Mauro. Aspectos de Gerência de Objetos Persistentes: A Implementação do Goa++. 1998. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso.

57.
Fernanda Araujo Baião. Uma Estratégia Para O Projeto de Distribuição de Bases de Dados Orientadas A Objetos. 1997. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso.

58.
Paulo de Figueiredo Pires. Himpar, Uma Arquitetura Para Interoperabilidade de Objetos Distribuídos. 1997. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso.

59.
Luiz Antonio Vivacqua Corrêa Meyer. Paralelismo Em Sgbdoo Com Memória Distribuída: Uma Implementação No Pargoa. 1997. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, . Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso.

60.
Fernanda Lima. Distribuição Em Sistemas Gerenciadores de Bases de Dados Orientados A Objetos: Um Estudo de Caso Usando O O2. 1996. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, . Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso.

61.
Regina Maria Maciel Braga. Modelagem e Implementação de Um Ambiente de Sistemas de Informação de Escritório Usando Um Banco de Dados Orientado A Objetos. 1995. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso.

Tese de doutorado
1.
Vítor Silva Sousa. Análise de Dados Científicos sobre Múltiplas Fontes de Dados ao longo da Execução de Simulações Computacionais. 2018. Tese (Doutorado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso.

2.
Ji Liu. Gestion multi-site de workflows scientifiques orientés-données dans le clous. 2016. Tese (Doutorado em Montpellier) - Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique - Siège, . Coorientador: Marta Lima de Queiros Mattoso.

3.
Flavio da Silva Costa. Uma Proposta de Arquitetura Distribuída e Adaptativa para a Gerência de Dados de Proveniência de Experimentos Científicos Executados em Nuvens Computacionais. 2016. Tese (Doutorado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, . Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso.

4.
Daniele El-Jaick Bentes de Souza Chenu. SGProv: Mecanismo de Sumarização para Múltiplos Grafos de Proveniência. 2015. Tese (Doutorado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso.

5.
Anderson Souza Marinho. Algebraic Experiment Line: An Approach To Represent Scientific Experiments Based on Workflows. 2015. Tese (Doutorado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso.

6.
Ary Henrique Moraes de Oliveira. Reprodução de experimentos computacionais na infraestrutura de computação em nuvem. 2015. Tese (Doutorado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, . Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso.

7.
Jonas Furtado Dias. Execução Interativa de Experimentos Científicos Computacionais em Larga Escala. 2013. Tese (Doutorado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso.

8.
Daniel Cardoso de Moraes Oliveira. Uma abordagem de apoio à execução paralela de workflows científicos em nuvens de computadores. 2012. Tese (Doutorado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso.

9.
Luiz M. R. Gadelha Jr.. Gerência de dados de proveniência em workflows científicos paralelos e distribuídos. 2012. Tese (Doutorado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso.

10.
Flavio da Silva Costa. Uso de dados de proveniência para gerenciar recursos de nuvens computacionais em workflows científicos. 2012. Tese (Doutorado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, . Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso.

11.
Bruno Portella de Aguiar Grieco. Operadores visando à otimização de precisão no cálculo de séries temporais. 2012. Tese (Doutorado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, . Coorientador: Marta Lima de Queiros Mattoso.

12.
Eduardo Soares Ogasawara. Concepção de workflows científicos baseada em reutilização e gerência de configuração. 2011. Tese (Doutorado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso.

13.
Sérgio Manuel Serra da Cruz. Uma Estratégia de Apoio à Gerência de Dados de Proveniência em Experimentos em E-Ciência. 2011. Tese (Doutorado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, . Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso.

14.
Gabriela Gouveia Guedes L. Ruberg. Um Otimizador Dinâmico para a Materialização de Documentos XML Ativos. 2007. Tese (Doutorado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso.

15.
Luiz Antonio Vivacqua C. Meyer. ESTRATÉGIAS PARA O ESCALONAMENTO DINÂMICO DE WORKFLOWS EM GRID. 2006. Tese (Doutorado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso.

16.
Eduardo Bezerra da Silva. AGRUPAMENTO SEMI-SUPERVISIONADO DE DOCUMENTOS XML. 2006. Tese (Doutorado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Coorientador: Marta Lima de Queiros Mattoso.

17.
Alexandre Assis Bento Lima. Paralelismo intra-consulta em clusters de bancos de dados. 2004. Tese (Doutorado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso.

18.
Maria Claudia Reis Cavalcanti. Gerência de Recursos Científicos: Apoiando a Realização de Experimentos In Silico. 2003. Tese (Doutorado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso.

19.
Paulo de Figueiredo Pires. Webtransact: Uma infraestrutura para a especificação e coordenação de composicção de serviços Web confiáveis. 2002. Tese (Doutorado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso.

20.
Fernanda A. Baião. Uma metodologia e algoritmos para o projeto de distribuição de bases de dados usando revisão de teorias. 2001. Tese (Doutorado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso.

21.
Regina Maria Maciel Braga. Busca e Recuparação de Componentes em Ambientes de Reutização de Software. 2000. Tese (Doutorado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. Coorientador: Marta Lima de Queiros Mattoso.

22.
Julia Celia Mercedes Strauch. Sistema Multisig: Integração de Bases de Dados Geográficos Heterogêneas e Distribuídas. 1998. Tese (Doutorado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, . Coorientador: Marta Lima de Queiros Mattoso.

Supervisão de pós-doutorado
1.
Kary Ann del Carmen Soriano Ocana. 2015. Universidade Federal do Rio de Janeiro, Fundação Carlos Chagas Filho de Amparo à Pesquisa do Estado do RJ. Marta Lima de Queiros Mattoso.

2.
Eduardo Soares Ogasawara. 2013. Universidade Federal do Rio de Janeiro, . Marta Lima de Queiros Mattoso.

3.
Vanessa BRAGANHOLO Murta. 2006. Universidade Federal do Rio de Janeiro, Fundação Carlos Chagas Filho de Amparo à Pesquisa do Estado do RJ. Marta Lima de Queiros Mattoso.

4.
Fernanda Araujo Baião. 2004. Universidade Federal do Rio de Janeiro, Fundação Carlos Chagas Filho de Amparo à Pesquisa do Estado do RJ. Marta Lima de Queiros Mattoso.

Trabalho de conclusão de curso de graduação
1.
Vinícius Silva Campos. DfA-lib-Python: Uma Biblioteca para a Extração de Dados Científicos Usando a DfAnalyzer. 2018. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Engenharia de Computação e Informação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro. Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso.

2.
Débora Barbosa Pina. Uma interface para a análise de fluxo de dados em simulações computacionais intensivas em dados. 2018. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Engenharia de Computação e Informação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro. Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso.

3.
Thiago Barroso Perrotta. Análise do Rastro de Proveniência em Simulações Computacionais em Larga Escala. 2017. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Engenharia de Computação e Informação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro. Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso.

4.
Pedro Paiva Miranda. Um Mecanismo de Tolerância a Falhas em Execuções Paralelas de Workflows Apoiadas por Banco de Dados. 2015. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Engenharia de Computação e Informação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro. Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso.

5.
Rachel Gonçalves de Castro. Publicação de Proveniência de Workflows na Web Semântica. 2015. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Engenharia de Computação e Informação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro. Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso.

6.
Luciano Silva Leite. Sistema de Gerência de Workflow Científico Aplicado ao Imageamento Sísmico. 2015. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Engenharia de Computação e Informação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro. Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso.

7.
Leonardo Ribas Machado das Neves. Recuperação de Catástrofe em Sistemas de Armazenamento Distribuídos que Utilizam Hadoop. 2015. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Engenharia de Computação e Informação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro. Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso.

8.
Vinícius Neves Motta. Modelagem de um Data Warehouse de Dados de Proveniência em um Ambiente Distribuído para Otimizar Experimentos Científicos. 2015. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Engenharia de Computação e Informação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro. Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso.

9.
David S.D. Santos. Avaliação do Desempenho de Banco de Dados NoSQL utilizando Base de Dados de Proveniência. 2014. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro. Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso.

10.
Felipe Figueira Horta. PROV-VIS: Visualização de Dados de Experimentos em Larga Escala por meio de Proveniência. 2013. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Engenharia de Computação e Informação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro. Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso.

11.
Edimar Babilon dos Santos e Vanessa Marques de Assis. Avaliação de Consultas Executadas sobre Bases de Dados de Proveniência Distribuídos. 2013. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Engenharia de Computação e Informação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro. Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso.

12.
Silvia Benza Bareiro. Avaliação de Desempenho de Análises de Ancoragem Molecular em Nuvens de Computadores por meio de Workflow Científicos. 2013. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Engenharia de Computação e Informação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro. Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso.

13.
Vítor Silva Sousa. SimiFlow: Uma Arquitetura para Agrupamento de Workflows por Similaridade. 2011. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Engenharia de Computação e Informação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso.

14.
Fernando Seabra Chirigati. Avaliação de Desempenho de Experimentos Científicos em Ambientes de Processamento de Alto Desempenho. 2011. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Engenharia de Computação e Informação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso.

15.
Alexandre de Oliveira Ribeiro. VTPortal ? Portal de Gestão de Workflows Científicos. 2010. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Engenharia de Computação e Informação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro. Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso.

16.
Robson Sardinha e Guilherme Santos. XQueryBuilder: Ferramenta para construção de consulats XQUery. 2004. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro. Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso.

17.
Bruno Kinder Almentero e Flavio Costa. Técnicas de Fragmentação de Dados: uma avaliação de desempenho com o Oracle. 2003. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro. Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso.

18.
Soffiatti, R., Braga, A.F.. Sistemas Gerenciadores De Banco De Dados E Orientação A Objetos. 2000. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro. Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso.

19.
Novello, A.F. Pinto, A.. Implementação De Um Algoritmo Para A Tarefa De Classificação Em Mineração De Dados Emulando Uma Nova Primitiva. 2000. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro. Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso.

20.
Mauro, R.C.. Interoperabilidade em Banco de Dados Heterogêneos. 1996. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro. Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso.

Iniciação científica
1.
Kaique Rodrigues Menezes. Interface para Submissão de Workflows Científicos em Ambientes de Alto Desempenho. 2014. Iniciação Científica - Universidade Federal do Rio de Janeiro. Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso.

2.
Débora Pina. Modelagem de workflows científicos de biologia computacional para execução paralela. 2014. Iniciação Científica. (Graduando em Engenharia de Computação e Informação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso.

3.
Vinícius Campos. Consultas analíticas sobre dados de workflows científicos de biologia computacional. 2014. Iniciação Científica. (Graduando em Engenharia de Computação e Informação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso.

4.
Lucas Rodrigues Carneiro. Interface para Modelagem de Workflows Científicos para Simulações Computacionais em Larga-Escala. 2014. Iniciação Científica. (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso.

5.
Kaique Rodrigues Menezes. Interface para Submissão de Workflows Científicos em Ambientes de Alto Desempenho. 2014. Iniciação Científica. (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso.

6.
HUGO CATALAO SIMAS VIVAS. Portal de Composição e Execução de Workflows Científicos. 2013. Iniciação Científica. (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso.

7.
Pedro Henrique Cruz Caminha. Paralelização de workflows em larga escala. 2012. Iniciação Científica. (Graduando em Engenharia de Computação e Informação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso.

8.
Ricardo de Holanda Busquet. Gerência de Dados em Workflows Científicos. 2012. Iniciação Científica. (Graduando em Engenharia de Computação e Informação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso.

9.
Hugo Catalão Simas Vivas. Gerência de experimentos científicos guiada por dados de proveniência. 2012. Iniciação Científica. (Graduando em Engenharia de Computação e Informação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso.

10.
Matheus Costa Maia Perrut. Uso do modelo de paralelização Map/Reduce para dados de experimentos científicos. 2012. Iniciação Científica. (Graduando em Engenharia de Computação e Informação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso.

11.
Daniel Vega. Paralelização de workflows com map/reduce. 2010. Iniciação Científica. (Graduando em Engenharia de Computação e Informação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso.

12.
VÍTOR SILVA SOUSA. Linha de Experimento Aplicada em Experimentos Científicos. 2009. Iniciação Científica. (Graduando em Engenharia de Computação e Informação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso.

13.
Cassio Holanda. Portal web para composição de workflows científicos. 2009. Iniciação Científica. (Graduando em Engenharia de Computação e Informação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso.

14.
Leonardo Bentes Arnt. Adaptação de Componentes em Workflows de Bioinformática. 2008. Iniciação Científica. (Graduando em Engenharia de Computação e Informação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso.

15.
Rafael Dahis. Gerência de experimentos científicos através de sistemas de workflows. 2008. Iniciação Científica. (Graduando em Engenharia de Computação e Informação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso.

16.
Fernando Seabra Chirigati. Estruturas de Controle Independentes para Processos em um Workflow. 2008. Iniciação Científica. (Graduando em Engenharia de Computação e Informação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso.



Inovação



Programa de computador sem registro
1.
SOUSA, V. ; Oliveira, Daniel ; Valduriez, Patrick ; Mattoso, Marta . DfAnalyzer: Runtime Dataflow Analysis of Scientific Applications using Provenance. 2017.




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