Estevam Rafael Hruschka Júnior

Bolsista de Produtividade em Pesquisa do CNPq - Nível 1D

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  • Última atualização do currículo em 12/11/2018


possui graduação em Ciências da Computação pela Universidade Estadual de Londrina (1994), mestrado em Ciência da Computação pela Universidade de Brasília (1997) e doutorado em Sistemas Computacionais de Alto Desempenho pela Universidade Federal do Rio de Janeiro (PEC/COPPE/UFRJ) (2003). Foi jovem pesquisador FAPESP, é pesquisador CNPq (PQ-2) desde 2008. Atualmente é professor associado da Universidade Federal de São Carlos e professor adjunto na Carnegie Mellon University em Pittsburgh, EUA, onde lidera (em conjunto com os professores Tom Mitchell e William Cohen) o projeto Read The Web (http://rtw.ml.cmu.edu) no qual o primeiro sistema computacional de aprendizado de máquina sem fim foi proposto e implementado e continua sendo investigado e desenvolvido. Estevam é também membro do Comitê Diretor do instituto AI4Good, sediado em Nova York, EUA. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Aprendizado de Máquina, Mineração de Dados e atuando principalmente nos seguintes temas: aprendizado de máquina, aprendizado sem fim, modelos gráficos probabilísticos, modelos Bayesianos, algoritmos evolutivos e teoria dos grafos. É membro do comitê editorial dos periódicos Intelligent Data Analysis - IOS Press e Advances in Distributed Computing and Artificial Intelligence Journal (ADCAIJ). Tem experiência no desenvolvimento de projetos de cooperação internacional e nacional com universidades como Carnegie Mellon University (EUA), Stanford University (EUA), University of Washington (EUA), Oregon State university (EUA), Universidade do Porto (Portugal), Tsinghua University (China), University of Waterloo (CAN), University of Winnipeg (CAN), University of Manitoba (CAN), além de parcerias e colaborações com empresas nacionais e multinacionais como Google Inc. (EUA), Yahoo! Inc. (EUA), Bloomberg (EUA), BBN Inc. (EUA), CYC Corp. (EUA), Volvo Cars (Suécia), Nokia/Microsoft (Brasil e EUA), IBM Research (Brasil), E-BIZ Solutions (Brasil), Siena Idea (Brasil), etc.. Tem trabalhado como revisor para periódicos científicos relevantes, assim como participado do comitê de programa das conferências científicas nacionais e internacionais mais relevantes da área. (Texto informado pelo autor)


Identificação


Nome
Estevam Rafael Hruschka Júnior
Nome em citações bibliográficas
HRUSCHKA JR., ER;Hruschka, Estevam R.;HRUSCHKAJR, E;Hruschka, Estevam;Hruschka Jr., Estevam R.;Hruschka, E. R.;Hruschka Jr., E. R.;Hruschka, Estevam Rafael;Rafael Hruschka, Estevam;RAFAEL, ESTEVAM

Endereço


Endereço Profissional
Universidade Federal de São Carlos, Centro de Ciências Exatas e de Tecnologia, Departamento de Computação.
Rod. Washington Luiz, km 235
Monjolinho
13565905 - São Carlos, SP - Brasil - Caixa-postal: 676
Telefone: (16) 33518608
URL da Homepage: www.dc.ufscar.br/~estevam


Formação acadêmica/titulação


2001 - 2003
Doutorado em Computação - Programa de Engenharia Civil.
Universidade Federal do Rio de Janeiro, UFRJ, Brasil.
Título: Imputação Bayesiana no Contexto da Mineração de Dados, Ano de obtenção: 2003.
Orientador: Nelson Francisco Favilla Ebecken.
Palavras-chave: Data Mining; Bayesian Learning; Classification; Data Preparation; MIssing Data; Bayesian Methods.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra
Grande Área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Metodologia e Técnicas da Computação.
Setores de atividade: Informática.
1995 - 1997
Mestrado em Informática.
Universidade de Brasília, UnB, Brasil.
Título: Propagação de Evidências em Redes Bayesianas: Diagnóstico sobre Doenças Pulmonares,Ano de Obtenção: 1997.
Orientador: Wagner Teixeira da Silva.
Bolsista do(a): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior, CAPES, Brasil.
Palavras-chave: Redes Bayesianas; Propagação de evidências; Inferência Bayesiana; Aprendizado Bayesiano.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra
Grande Área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Metodologia e Técnicas da Computação.
Setores de atividade: Informática.
1991 - 1994
Graduação em Ciências da Computação.
Universidade Estadual de Londrina, UEL, Brasil.
Título: Um Estudo da Linguagem SCHEME através de Exemplos com Aplicações na Inteligência Artificial..
Orientador: Pedro Paulo da Silva Ayrosa.


Pós-doutorado


2008 - 2010
Pós-Doutorado.
Carnegie Mellon University, CMU, Estados Unidos.
Bolsista do(a): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico, CNPq, Brasil.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra
Grande Área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Metodologia e Técnicas da Computação.
Grande Área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Metodologia e Técnicas da Computação / Especialidade: Aprendizado de Máquina.


Formação Complementar


2005 - 2005
Bayesian Analysis, MCMC and WinBUGS. (Carga horária: 16h).
Medical Research Concil, MRC, Inglaterra.


Atuação Profissional



Universidade Federal de São Carlos, UFSCAR, Brasil.
Vínculo institucional

2012 - Atual
Vínculo: Servidor Público, Enquadramento Funcional: Professor Associado, Carga horária: 40, Regime: Dedicação exclusiva.

Vínculo institucional

2004 - 2012
Vínculo: , Enquadramento Funcional: Professor Adjunto, Carga horária: 40, Regime: Dedicação exclusiva.

Atividades

08/2013 - Atual
Conselhos, Comissões e Consultoria, Centro de Ciências Exatas e de Tecnologia, Departamento de Computação.

Cargo ou função
Membro Comissão de Pós-Graduação CPGCC/UFSCar.
08/2010 - Atual
Conselhos, Comissões e Consultoria, ProPq - Pró-Reitoria de Pesquisa - Universidade Federal de Sã Carlos, .

Cargo ou função
Membro do Conselho de Pesquisa (CoPQ/UFSCar).
08/2010 - Atual
Conselhos, Comissões e Consultoria, Centro de Ciências Exatas e de Tecnologia, Departamento de Computação.

Cargo ou função
Membro Conselho Departamental CoD/DC/UFSCar.
09/2004 - Atual
Pesquisa e desenvolvimento , Centro de Ciências Exatas e de Tecnologia, Departamento de Computação.

08/2013 - 11/2013
Direção e administração, Centro de Ciências Exatas e de Tecnologia, .

Cargo ou função
vice-coordenador do programa de pós-graduação.
07/2011 - 07/2013
Direção e administração, Centro de Ciências Exatas e de Tecnologia, .

Cargo ou função
Coordenador do Programa de Pós-Graduação.
07/2011 - 07/2013
Conselhos, Comissões e Consultoria, Centro de Ciências Exatas e de Tecnologia, .

Cargo ou função
Membro Conselho de Pós-Graduação CoPG/UFSCar.
08/2007 - 01/2008
Conselhos, Comissões e Consultoria, Centro de Ciências Exatas e de Tecnologia, Departamento de Computação.

Cargo ou função
Membro do Conselho do Departamento de Ciência da Computação.
08/2007 - 12/2007
Ensino, Ciências da Computação, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Estruturas Discretas
08/2006 - 12/2007
Ensino, Ciência da Computação, Nível: Pós-Graduação

Disciplinas ministradas
Aprendizado de Máquina e Mineração de Dados
09/2004 - 12/2007
Ensino, Ciências da Computação, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Inteligência Artificial
Linguagens Formais e Autômatos
3/2005 - 7/2007
Ensino, Ciências da Computação, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Compiladores
Laboratório de Programação
07/2005 - 06/2007
Conselhos, Comissões e Consultoria, Centro de Ciências Exatas e de Tecnologia, Departamento de Computação.

Cargo ou função
Membro Suplente do Conselho do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação.
11/2006 - 12/2006
Conselhos, Comissões e Consultoria, Centro de Ciências Exatas e de Tecnologia, Departamento de Computação.

Cargo ou função
Membro da Comissão de apoio ao Processo de Avaliação Institucional da UFSCar.

Carnegie Mellon University, CMU, Estados Unidos.
Vínculo institucional

2016 - Atual
Vínculo: Professor Adjunto, Enquadramento Funcional: Professor Adjunto, Carga horária: 2

Vínculo institucional

2010 - 2015
Vínculo: Colaborador/Visitante, Enquadramento Funcional: Professor Visitante, Carga horária: 5
Outras informações
Este vínculo foi mantido através da permanência do professor todos os anos durante 45 dias nos meses de janeiro e fevereiro. Durante este período, o professor ficava sediado na Carnegie Mellon University desempenhando atividades de pesquisa e supervisão de alunos de mestrado, doutorado e pós-doutorado.

Vínculo institucional

2008 - 2010
Vínculo: Professor Visitante, Enquadramento Funcional: Professor Visitante bolsista CNPq/CAPES, Carga horária: 40, Regime: Dedicação exclusiva.
Outras informações
O patrocínio do CNPq se dá através de Bolsa de Pós-doutorado (processo 202161/2007-2)

Atividades

01/2008 - Atual
Pesquisa e desenvolvimento , Machine Learning Department, .

09/2008 - 12/2008
Outras atividades técnico-científicas , Machine Learning Department, Machine Learning Department.

Atividade realizada
Orientação de Aluno de Iniciação Científica.

Centro Universitário Positivo, UNICENP, Brasil.
Vínculo institucional

1998 - 2004
Vínculo: Celetista, Enquadramento Funcional: Professor titular, Carga horária: 40

Atividades

07/2004 - 09/2004
Pesquisa e desenvolvimento , Pro-Reitoria de Pesquisa e Extensão, .

2/2002 - 08/2004
Ensino, Desenvolvimento Web, Nível: Especialização

Disciplinas ministradas
Web Mining
02/2004 - 7/2004
Ensino, Bacharelado em Informática, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Matamática III - Fundamentos da Teoria da Computação e Complexidade
Metodologia Científica
2/2002 - 7/2004
Ensino, Bacharelado em Informática, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Arquitetura e Organização de Computadores
Construção de Compiladores
2/2001 - 7/2004
Ensino, Engenharia da Computação, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Linguagens Formais e Compiladores
Lógica Matemática
Trabalho de Engenharia
03/1998 - 12/2003
Pesquisa e desenvolvimento , Pro-Reitoria de Pesquisa e Extensão, .

3/1998 - 12/2002
Ensino, Bacharelado em Informática, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Álgebra Booleana e Circuitos Lógicos
3/1998 - 2/2002
Ensino, Bacharelado em Informática, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Introdução ao Computador
2/1999 - 3/2000
Ensino, Produção e Gestão da Informação, Nível: Especialização

Disciplinas ministradas
Fundamentos Tecnológicos
3/1998 - 2/2000
Ensino, Bacharelado em Informática, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Banco de Dados
3/1998 - 2/1999
Ensino, Admiistração Comércio Exterior, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Introdução à Informática

Universidade Tuiuti do Paraná, UTP, Brasil.
Vínculo institucional

2003 - 2004
Vínculo: Celetista, Enquadramento Funcional: Professor titular, Carga horária: 10

Atividades

02/2003 - 02/2004
Pesquisa e desenvolvimento , Coordenação de Ciência da Computação, .

02/2003 - 02/2004
Ensino, Ciência da Computação, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Probabilidade e Estatística


Linhas de pesquisa


1.
Inteligência Artificial
2.
Mineração de Dados
3.
Big Data
4.
Analytics
5.
Aprendizado de Máquina
6.
Inteligência Artificial
7.
Mineração de Dados
8.
Big Data
9.
Analytics
10.
Aprendizado de Máquina

Objetivo: A mineração de dados é uma área da Computação que atua na extração de conhecimento correto, útil e compreensível de bancos de dados.O objetivo da linha de pesquisa é o desenvolvimento de técnicas e algoritmos capazes de otimizar o processo de mineração e aprendizado de máquina e aplica-los de maneira prática em bancos de dados reais e sintéticos. Para tanto, busca-se melhorar o desempenho de cada subfase da mineração de dados utilizando-se de técnicas de Análise de Dados, Estatística e Inteligência Artificial..
Grande área: Ciências Exatas e da Terra
Setores de atividade: Informática.
Palavras-chave: Mineração de Dados; Aprendizado de Máquina; Agrupamento - Clustering; Classificadores; Regras de Associação; Inteligência Artificial.
11.
Técnicas computacionais aplicadas à biotecnologia e bioinformática

Objetivo: Investigação de métodos computacionais, ligados à Inteligência Artificial e Reconhecimento de Padrões voltados à aplicação em biotecnologia e engenharia de bioprocessos.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra
Setores de atividade: Informática.
Palavras-chave: Agrupamento - Clustering; Classificadores; Mineração de Dados; Regras de Associação; Seleção de Atributos; Valores Ausentes.
12.
Mineração de Dados
13.
Inteligência Artificial
14.
Big Data
15.
Analytics
16.
Sistemas Inteligentes
17.
Inteligência Artificial
18.
Mineração de Dados
19.
Big Data
20.
Analytics
21.
Aprendizado de Máquina
22.
Inteligência Artificial
23.
Mineração de Dados
24.
Big Data
25.
Analytics


Projetos de pesquisa


2016 - Atual
Aprendizado Conversacional e Multilíngue com base num sistema de Aprendizado Sem Fim
Descrição: As pesquisas em aprendizado de máquina têm gerado um grande avanço e progresso nos resultados obtidos nas últimas décadas. Mesmo assim, não existem ainda muitos sistemas computacionais capazes de aprender de maneira autônoma e cumulativa para sempre e, mais importante, que se utilizem do conhecimento adquirido ontem para melhorar suas habilidades de aprender hoje (num processo contínuo e sem fim). O primeiro sistema de aprendizado sem fim é chamado NELL, o qual vem sendo desenvolvido por um grupo de pesquisa sediado na Carnegie Mellon University (EUA) em parceria com o laboratório de aprendizado de máquina da Universidade Federal de São Carlos (UFSCar). O principal objetivo do projeto proposto neste documento é contribuir nesta área de pesquisa através da investigação, proposição e implementação de métodos e algoritmos que permitam que sistemas de aprendizado sem-fim possam incorporar características conversacionais e multilígue..
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (4) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (2) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (4) .
Integrantes: Estevam Rafael Hruschka Júnior - Coordenador / Tom Mitchell - Integrante.Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
2014 - Atual
Aprendizado de Máquina Sem FIm - Fase II (Edital Universal CNPq - Faixa B)
Descrição: A busca por um Sistema de Aprendizado Sem Fim (SASF) não é algo novo na comunidade de inteligência artificial. Entretanto, não há ainda uma metodologia bem definida para o desenvolvimento deste tipo de sistema, e nem tampouco um SASF capaz de apresentar todas as características essenciais para que possa aprender continuamente de maneira autônoma, autossupervisionada e autoreflexiva, expandindo sua base de conhecimento inicial automaticamente sempre que necessário. Resultados iniciais nesta linha de investigação foram obtidos pelo proponente deste projeto em cooperação com o grupo de pesquisa do Departamento de Aprendizado de Máquina da Carnegie Mellon University interessado neste mesmo problema . Tais resultados mostram a viabilidade da construção de um SASF com base na metodologia proposta em [2]. Entretanto, apesar de serem muito promissores, os resultados atuais trouxeram contribuições apenas na chamada Fase I do aprendizado sem fim. Há assim, a necessidade de continuidade dos trabalho investigativos em vários outros pontos importantes do novo paradigma de aprendizado sem fim, os quais são definidos como parte da Fase II. Assim, é na busca por tais contribuições ainda não alcançadas que este projeto se insere com objetivo de dar suporte à consolidação desta nova linha de pesquisa (aprendizado de máquina sem fim) nacional e internacionalmente..
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) Doutorado: (3) .
Integrantes: Estevam Rafael Hruschka Júnior - Coordenador / Saulo Domingos de Souza Pedro - Integrante / Tom Mitchell - Integrante / Maísa Cristina Duarte - Integrante / Ana Paula Appel - Integrante / Lucas Fonseca Navarro - Integrante / Edimilson B. dos Santos - Integrante / Rafael Garcia Miani - Integrante.Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.
Número de produções C, T & A: 6 / Número de orientações: 6
2013 - 2015
Modelos e Algoritmos para o Aprendizado Sem Fim
Descrição: As pesquisas em aprendizado de máquina têm gerado um grande avanço e progresso nos resultados obtidos nas últimas décadas. Mesmo assim, não existem ainda muitos sistemas computacionais capazes de aprender de maneira autônoma e cumulativa para sempre e, mais importante, que se utilizem do conhecimento adquirido ontem para melhorar suas habilidades de aprender hoje (num processo contínuo e sem fim). O primeiro (e talvez único) sistema de aprendizado sem fim é chamado NELL, o qual vem sendo desenvolvido por um grupo de pesquisa sediado na Carnegie Mellon University (EUA) em parceria com o laboratório de aprendizado de máquina da Universidade Federal de São Carlos (UFSCar). O principal objetivo do projeto proposto neste documento é propor e implementar métodos e algoritmos a serem acoplados em sistemas computacionais que apresentem estas características de aprendizado sem fim..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
2010 - 2013
Leitura da Web em Português - Edital Universal CNPq 014/2009
Descrição: O principal objetivo do Aprendizado de Máquina é a busca por métodos e técnicas que permitem a concepção de sistemas computacionais capazes de melhorar seu desempenho, de maneira autônoma, usando informações obtidas ao longo de seu uso; tal característica pode, de certa forma, ser considerada como um dos mecanismos fundamentais que regem os processos de aprendizado automático. Entretanto, não existe ainda um sistema capaz de realizar um aprendizado continuo sempre em busca de novos conhecimentos e capaz de melhorar sua capacidade de aprendizado a cada dia. O principal objetivo da pesquisa descrita neste projeto é investigar, propor e implementar métodos e algoritmos que permitam a construção de um sistema computacional de aprendizado sem fim capaz de realizar a extração de conhecimento a partir da Web em português, por meio da criação de uma base de conhecimento consistente, que seja atualizada constantemente à medida que novos conhecimentos vão sendo extraídos. (O projeto teve sua duração extendida por mais um ano, por isso será finalizado em Janeiro de 2013).
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Mestrado acadêmico: (1) / Doutorado: (3) .
Integrantes: Estevam Rafael Hruschka Júnior - Coordenador / Maria do Carmo Nicoletti - Integrante / Tom Mitchell - Integrante / Maísa Cristina Duarte - Integrante / Reginaldo Aparecido Gotardo - Integrante / Laurence Rodrigues do Amaral - Integrante.Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.Número de orientações: 2
2010 - 2013
WorldlyKnowledge: Extracting Facts in Context.
Descrição: Our main goal is to use machine learning techniques on web-scale corpora to build a large-scale knowledge base of facts grounded in space, time, and community..
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (2) Doutorado: (1) .
Integrantes: Estevam Rafael Hruschka Júnior - Integrante / Tom Mitchell - Coordenador / William Cohen - Integrante / Christos Faloutsos - Integrante / Garth Gibson - Integrante.Financiador(es): Carnegie Mellon University - Cooperação / Google Inc. - Auxílio financeiro.
Número de produções C, T & A: 3 / Número de orientações: 4
2010 - 2011
Bayesian Networks applied to Oil and Gas Domain - Emerging Leaders in the Americas Program (2010-2011)
Descrição: Bayesian Networks are graphical representations of probability distribution and have been widely used to representation of uncertainty in Artificial Intelligence. The development of automatic methods for learning Bayesian network structures directly from data is a relevant problem, and is considered a difficult task because the number of possible structures grows exponentially according to the number of variables. In order to reduce this search space, some constraints can be imposed during the induction process. One possible constraint is the definition of a variable ordering. The definition of a variable ordering can reduce the search space significantly and may play an important role in the process of Bayesian networks induction. Defining a suitable variable ordering is, however, a complex problem to be performed mainly because it requires prior knowledge about the model. We have developed Evolutionary Methods for dealing with variable ordering which have obtained satisfactory results. This international collaboration project proposes the application of the aforementioned methods in the oil and gas domain problems already being investigated at Waterloo University. The evolutionary methods are able to optimize the learning Bayesian network structures which can be used in classification or prediction tasks..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Doutorado: (1) .
Integrantes: Estevam Rafael Hruschka Júnior - Integrante / Edimilson Batista dos Santos - Integrante / Ali Elkamel - Coordenador.Financiador(es): University of Waterloo - Cooperação / Foreign Affairs and International Trade Canada - Bolsa.Número de orientações: 1
2009 - 2014
ERUDITE: uma máquina que lê
Descrição: Este projeto tem como objetivo principal a investigação, proposta e desenvolvimento de um sistema computacional capaz de transformar texto em conhecimento para um sistema de inteligência artificial sem a necessidade de auxílio de um especialista humano (engenheiro de conhecimento).São três os maiores desafios para a obtenção de resultados relevantes: * eliminar a lacuna existente entre texto e uma representação de conhecimento formal; * o desenvolvimento de técnicas ágeis de PLN; * obtenção de resultados com boa cobertura e precisão. O projeto é resultado de uma colaboração entre 4 universidades americanas (Carnegie Mellon University, Stanford UNiversity, University of Washington e Oregon State University), 3 empresas americanas (Cycorp, BBN e ISI) e tem a participação do professor Estevam Hruschka da Universidade Federal de São Carlos..
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (2) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (1) .
Integrantes: Estevam Rafael Hruschka Júnior - Integrante / Tom Mitchell - Coordenador / Andrew Carlson - Integrante / Justin Betteridge - Integrante / Bryan Kisiel - Integrante / Burr Settles - Integrante / Jayant Krishnamurthy - Integrante.Financiador(es): BBN Technologies - Auxílio financeiro / Carnegie Mellon University - Cooperação / Defense Advanced Research Projects Agency - Auxílio financeiro / University of Washington - Cooperação / Stanford University - Cooperação / Oregon State University - Cooperação.
Número de produções C, T & A: 8 / Número de orientações: 4
2008 - 2014
Read the Web - http://rtw.ml.cmu.edu
Descrição: A evolução e os resultados atingidos por duas importantes áreas de pesquisa (e também a disponibilidade de um ?corpus? extremamente grande (a Web) para fins de aprendizado automático de máquina) podem ser vistos como grande motivação para a busca o desenvolvimento de um programa de computador capaz de, automaticamente, ler as páginas da web, extrair o conhecimento nelas disponível e armazena-lo de maneira estruturada. A primeira das duas áreas de pesquisa supracitadas é o processamento de linguagem natural para a extração de entidades nomeadas (NER ? Named Entity Recognition). Nesta linha de pesquisa, algoritmos de aprendizado de máquina tem sido aplicados com bastante sucesso. A segunda área está vinculada às técnicas de aprendizado de máquina com base no processo de ?bootstrap? (bootstrap learning algorithms), pois, com a utilização desta técnica bons resultados podem ser obtidos em problemas onde há um volume pequeno de dados rotulados (caracterizando aprendizado supervisionado) e um grande volume de dados não rotulados (caracterizando aprendizado não supervisionado). Desta forma este projeto tem como objetivo investigar, propor e implementar algoritmos e técnicas que permitam a construção de um programa de computador capaz de extrair conhecimento armazenado na Web e armazena-lo de forma estruturada..
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
2008 - 2011
Aprendizado de Máquina e a Mineração de Dados (Processo CNPq 307403/2007-6)
Descrição: O Aprendizado de Máquina (AM) pode ser visto como uma área de pesquisa que busca o desenvolvimento de programas de computador que possam evoluir à medida que vão sendo expostos a novas experiências. Estas experiências podem ser vistas como registros armazenados em meios eletrônicos e assim podem ser utilizados como fonte de informação para o aprendizado automático dos programas de computador. Já as técnicas de Descoberta de Conhecimento em Bancos de Dados (Knowledge Discovery in Databases - KDD), também chamadas de Mineração de Dados (MD), surgiram da grande necessidade de se obter mais informação sobre os dados armazenados por empresas e grandes corporações. O avanço da tecnologia fez com que a quantidade de informações armazenada em repositórios eletrônicos aumentasse muito. Desta forma, a análise destes dados passa a ser uma tarefa muito árdua para ser realizada por seres humanos. Isto ocorre, pois, além da quantidade, a forma com que as informações são armazenadas, muitas vezes, dificulta o processo de compreensão do significado associado aos fatos, e assim, os processos de tomada de decisão acabam desprezando muitas informações relevantes. As técnicas de AM são consideradas por muitos autores como fundamentais na etapa de descoberta do conhecimento de um processo de MD. Mas, além disso, o AM se revela adequado também em outras fases da Mineração de Dados. Desta forma, pode-se dizer que de uma maneira geral, este projeto tem como foco principal dar continuidade às pesquisas já iniciadas e investigar o potencial de técnicas de AM na etapa da descoberta de conhecimento e também em outras etapas da MD..
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (2) Doutorado: (3) .
Integrantes: Estevam Rafael Hruschka Júnior - Coordenador.Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa / Carnegie Mellon University - Cooperação.Número de orientações: 2
2008 - 2010
Pesquisa e Desenvolvimento em Inteligência Artificial UFSCar/e-Biz Solution
Descrição: Este projeto tem como objetivo investigar, propor, implementar e avaliar métodos de aprendizado supervisionado, não-supervisionado e semi-supervisionado como tarefas de descober ta de conhecimento em banco de dados de ocorrências policiais. No contexto de aprendizado supervisionado serão investigados algoritmos para otimização do aprendizado de redes bayesianas. Sob o enfoque de aprendizado não supervisionado e semi-supervisionado serão investigados algoritmos de agrupamento particional, hierárquico e fuzzy. O desenvolvimento do trabalho proposto visa promover uma aproximação entre o meio acadêmico e o meio empresarial, para possibilitar que os resultados de pesquisas desenvolvidas no âmbito do programa de Pós-Graduação em Ciências da Computação da UFSCar venahm a ser empregados na solução efetiva dos problemas encontrados pela empresa.
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (2) .
Integrantes: Estevam Rafael Hruschka Júnior - Integrante / Heloisa de Arruda Camargo - Coordenador.Financiador(es): EBIZ Solution Ltda - Bolsa.
Número de produções C, T & A: 3 / Número de orientações: 1
2005 - 2012
Jovem Pesquisador FAPESP - Redes Bayesianas Aplicadas à Tarefas de Descoberta de Conhecimento em Bancos de Dados
Descrição: As técnicas de Descoberta de Conhecimento em Bancos de Dados (KDD), também chamadas de Mineração de Dados, surgiram da grande necessidade de se obter mais informação sobre os dados arma-zenados por empresas e grandes corporações. As redes bayesianas (RBs) podem ser consideradas como uma forma de representação do conhecimento baseada no raciocínio probabilístico e possuem característi-cas que as tornam muito adequadas para tarefas de descoberta de conhecimento em bancos de dados. Por isso, este é um campo de aplicação efervescente nos últimos anos. Este projeto tem como objetivo principal propor, implementar e avaliar algoritmos para a otimização do aprendizado de redes bayesianas a partir de dados para a aplicação em tarefas de descoberta de conhecimento em bancos de dados. O método de apren-dizado bayesiano otimizado será aplicado mais especificamente na ?limpeza e integração?, na ?seleção e transformação?, na ?mineração? e na ?avaliação e apresentação? dos dados. Assim será definida uma me-todologia bayesiana integrada de descoberta de conhecimento em bancos de dados. Os resultados deste projeto contribuirão para o desenvolvimento teórico e prático da área de mineração de dados e redes baye-sianas. Neste sentido, as metodologias propostas levarão ao desenvolvimento de programas computacionais que automatizem as metodologias desenvolvidas e à produção de artigos científicos..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (2) .
Integrantes: Estevam Rafael Hruschka Júnior - Coordenador / Murilo Lacerda Yoshida - Integrante / Edimilson Batista dos Santos - Integrante / Sebastian David Carvalho de Oliveira Galvão - Integrante / Saulo Domingos de Souza Pedro - Integrante.Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
Número de produções C, T & A: 56 / Número de orientações: 5
2005 - 2007
Preparação de Dados para Mineração - Processo CNPq 472719/2004-1
Descrição: O presente projeto aborda dois assuntos fundamentais sobre preparação de dados: substituição (preenchimento) de valores ausentes e a seleção de atributos relevantes. E tem por objetivos principais propor, implementar e avaliar algoritmos para preparação de dados especificamente projetados para selecionar atributos relevantes e para preencher valores ausentes, tanto em problemas de classificação quanto em problemas de agrupamento (clustering). Conquanto aparentemente existam duas linhas de pesquisa distintas (seleção de atributos e substituição de valores ausentes), cumpre enfatizar que se pretende investigar os dois aspectos supramencionados num contexto mais amplo, no qual uma base de dados dita preparada é usada para mineração. Neste cenário, pode-se dividir o processo de preparação de dados em duas etapas: (i) substituição dos valores ausentes; e (ii) seleção dos atributos relevantes. Em outras palavras, assume-se que bases de dados com valores ausentes podem ser inicialmente tratadas e, a partir destas bases tratadas pode-se selecionar os atributos mais relevantes para a modelagem (mineração) propriamente dita. Em linhas gerais, a eficácia das abordagens propostas para substituição de valores ausentes será avaliada sob dois aspectos: capacidade de previsão e inserção de tendências. No primeiro aspecto, serão realizadas simulações (eliminação de alguns valores da base de dados) para verificar a semelhança do valor substituído em relação ao original. No segundo aspecto, avaliar-se-á a eficácia dos métodos propostos no contexto de algoritmos de mineração, e.g. algoritmos de agrupamento, árvores de classificação, redes Bayesianas, redes neurais, etc. No contexto da seleção de atributos, serão consideradas tanto as abordagens wrapper (a seleção é realizada com base nos resultados da mineração propriamente dita, isto é, empacotada no algoritmo de mineração) quanto filter (o método para selecionar atributos é aplicado anteriormente ao processo de mineração.
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (1) .
Integrantes: Estevam Rafael Hruschka Júnior - Integrante / Nelson F. F. Ebecken - Coordenador / Eduardo Raul Hruschka - Integrante / Diego Pagliarini Vivencio - Integrante / Thiago Ferreira Covões - Integrante / Antônio Jesus Tallo Garcia - Integrante.Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.
Número de produções C, T & A: 3
2004 - 2006
Ferramenta para a Substituição Automática de Valores Ausentes em Bancos de Dados
Descrição: Com a crescente utilização dos computadores nas mais variadas áreas do conhecimento e o início, do que é chamado por muitos, de Sociedade da Informação, o volume de informações armazenadas em bases de dados gerenciadas por computadores tem aumentado de forma muito rápida nos últimos anos. Mas um dos grandes problemas encontrados é a falta de qualidade nos dados armazenados que impõe uma perda na qualidade dos resultados de análises baseadas nestes repositórios. Buscando-se minimizar estas perdas, a substituição de valores ausentes é um tema muito importante neste contexto. O objetivo geral deste projeto de pesquisa é o estudo e a aplicação de técnicas de inteligência artificial para o desenvolvimento de uma ferramenta para a substituição automática de valores ausentes em bancos de dados por valores plausíveis. Assim, pode-se obter maior qualidade e confiabilidade nas informações contidas em bancos de dados das mais diversas áreas do conhecimento..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (2) .
Integrantes: Estevam Rafael Hruschka Júnior - Coordenador / Diego Pagliarini Vivencio - Integrante / André Willik Valenti - Integrante.Financiador(es): Universidade Federal de São Carlos - Bolsa / Universidade Federal de São Carlos - Auxílio financeiro.
Número de produções C, T & A: 1 / Número de orientações: 1


Projetos de extensão


2014 - Atual
Formação de Base para Cientistas de Dados
Descrição: Este projeto foi criado com o objetivo de reforçar a cooperação científica e tecnológica, além de transmitir conhecimentos sobre os métodos e técnicas úteis para um pesquisador iniciar sua atuação como cientista de dados. Espera-se, que com a realização desta atividade os pesquisadores envolvidos possam desenvolver projetos de pesquisa em áreas relacionadas, bem como atuar implementando soluções com inovação tecnológica agregada. Da mesma forma, nesta colaboração, tem-se ainda como importante objetivo a criação de um ambiente colaborativo entre a FUCAPI e o Laboratório de Aprendizado de Máquina do Departamento de Computação da UFSCar, fomentando a colaboração futura através de possíveis novas atividades em temas específicos, mas principalmente através de parcerias na condução de projetos de pesquisa e investigação científica que necessitem de avanços tanto científicos quanto tecnológicos. Assim, espera-se que ao final deste curso a FUCAPI e os professores, pesquisadores e alunos da UFSCar, envolvidos nesta proposta possam definir novas parcerias para a realização de pesquisas em conjunto nos temas relacionados à área de análise inteligente de dados, aprendizado de máquina, mineração de dados e Big Data..
Situação: Em andamento; Natureza: Extensão.
2011 - 2013
Preenchimento automático de campos estruturados com base em documentos textuais
Descrição: Este projeto tem como objetivo propor o uso de técnicas de inteligência artificial e aprendizado de máquina para a melhoria da qualidade do armazenamento de dados estruturados referentes a boletins de ocorrências policiais. Atualmente existe uma base de dados estruturados contendo registros sobre ocorrências policiais que são gerados no momento do cadastramento de tais ocorrências. Com a existência, neste banco de dados, de vários campos de preenchimento, e também pela necessidade de agilidade no processo de cadastro das informações, muitas vezes vários campos acabam não sendo preenchidos. Neste contexto, o trabalho a ser desenvolvido busca implementar algoritmos que permitam a construção de uma ferramenta de software capaz de, automaticamente, sugerir valores de preenchimento dos campos do banco de dados com base no texto (histórico) que descreve uma determinada ocorrência policial..
Situação: Concluído; Natureza: Extensão.
Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (2) .
Integrantes: Estevam Rafael Hruschka Júnior - Coordenador.Financiador(es): E-BIZ SOLUTION S/A ? SOLUÇÕES TECNOLÓGICAS - Outra.


Membro de corpo editorial


2012 - Atual
Periódico: Advances in Distributed Computing and Artificial Intelligence Journal
2007 - Atual
Periódico: Intelligent Data Analysis


Revisor de periódico


2005 - 2005
Periódico: IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering (1041-4347)
2010 - Atual
Periódico: Journal of Information & Knowledge Management (0219-6492)
2006 - 2006
Periódico: Journal of Information & Knowledge Management (0219-6492)
2006 - 2006
Periódico: SBA. Sociedade Brasileira de Automática (0103-1759)
2007 - 2007
Periódico: The International Journal of Hybrid Intelligent Systems (IJHIS)
2007 - Atual
Periódico: Intelligent Data Analysis
2007 - Atual
Periódico: Environmental Modelling & Software
2007 - Atual
Periódico: Journal of Intelligent Information Systems
2008 - Atual
Periódico: International Journal of Computational Intelligence and Applications
2008 - Atual
Periódico: Neurocomputing (Amsterdam)
2008 - 2009
Periódico: TEMA. Tendências em Matemática Aplicada e Computacional
2009 - 2009
Periódico: Journal of the Brazilian Computer Society
2009 - 2009
Periódico: Learning and Nonlinear Models
2009 - Atual
Periódico: Journal of official statistics
2010 - Atual
Periódico: IEEE Transactions on Neural Networks
2010 - Atual
Periódico: International Journal of Information Technology & Decision Making 0219-6220
2011 - 2011
Periódico: Multimedia Tools and Applications
2014 - Atual
Periódico: Neural Computing & Applications (Print)
2015 - Atual
Periódico: Data Mining and Knowledge Discovery


Revisor de projeto de fomento


2015 - Atual
Agência de fomento: European Research Concil
2009 - Atual
Agência de fomento: Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
2008 - Atual
Agência de fomento: Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico
2004 - Atual
Agência de fomento: Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo


Áreas de atuação


1.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Metodologia e Técnicas da Computação/Especialidade: Aprendizado de Máquina.
2.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Metodologia e Técnicas da Computação/Especialidade: Mineração de Dados.
3.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Metodologia e Técnicas da Computação/Especialidade: Redes Bayesianas e Raciocínio Probabilístico.
4.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Metodologia e Técnicas da Computação/Especialidade: Tratamento de Incerteza.
5.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Metodologia e Técnicas da Computação/Especialidade: Representação do Conhecimento.


Idiomas


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


Prêmios e títulos


2016
IJCAI-16 outstanding reviewer ribbon for exemplary PC service, IJCAI.
2011
Projeto NELL selecionado como uma das mais significativas inovações em tecnologia no contexto mundial no ano de 2010, Netexplorateur Observatory (http://en.www.netexplorateur.org/).
2007
co-autor de artigo científico selecionado como um dos 5 melhores da conferência ISDA´07, International Fuzzy Systems Association - IFSA.
2007
co-autor de artigo científico selecionado como um dos 5 melhores da conferência DaWaK 2007, Sociedade Européia de Banco de Dados e Sistema Especialista - DEXA Society (www.dexa.org).


Produções



Produção bibliográfica
Artigos completos publicados em periódicos

1.
DA SILVA, NÁDIA F.F.2016DA SILVA, NÁDIA F.F. ; Coletta, L. F. S. ; HRUSCHKA, E. R. ; Hruschka Jr., E. R. . Using unsupervised information to improve semi-supervised tweet sentiment classification. Information Sciences, p. 348-365, 2016.

2.
Miani, R. G.2015Miani, R. G. ; Hruschka Jr., E. R. . Exploring Association Rules in a Large Growing Knowledge Base. International Journal of Computer Information Systems and Industrial Management Applications, v. 7, p. 106-114, 2015.

3.
Barchi, P. H.2015Barchi, P. H. ; Hruschka Jr., E. R. . Two different approaches to Ontology Extension Through Machine Reading. Journal of Network and Innovative Computing, v. 3, p. 78-87, 2015.

4.
Amaral, LR2014Amaral, LR ; Hruschka Jr., E. R. . Transgenic: An evolutionary algorithm operator. Neurocomputing (Amsterdam), v. 127, p. 104-113, 2014.

5.
SANTOS, E. B.2014SANTOS, E. B. ; EBECKEN, N. F. F. ; HRUSCHKA JR., ER ; Elkamel, A. ; MADHURANTHAKAM, C. M. R. . Bayesian Classifiers Applied to the Tennessee Eastman Process. Risk Analysis, v. 34, p. 485-497, 2014.

6.
DA SILVA, NÁDIA F.F.2014DA SILVA, NÁDIA F.F. ; Hruschka, Eduardo R. ; Hruschka, Estevam R. . Tweet Sentiment Analysis with Classifier Ensembles. Decision Support Systems, v. 66, p. 170-179, 2014.

7.
Santos, E. B.2014Santos, E. B. ; HRUSCHKA JR., ER ; Nicoletti M. C. ; Ebecken, N. F. F. . The influences of canonical evolutionary algorithm operators and variable orderings in learning Bayesian classifiers from data. International Journal of Hybrid Intelligent Systems, v. 11, p. 183-195, 2014.

8.
Hruschka Jr., E. R.2013Hruschka Jr., E. R.; Duarte, MC ; Nicoletti, Maria C. . Coupling as Strategy for Reducing Concept-Drift in Never-ending Learning Environments. Fundamenta Informaticae, v. 124, p. 47-61, 2013.

9.
NICOLETTI, Maria Do Carmo2013NICOLETTI, Maria Do Carmo ; Lisboa, F. O. S. S. ; Hruschka Jr., E. R. . Automatic learning of temporal relations under the closed world assumption. Fundamenta Informaticae, v. 124, p. 133-151, 2013.

10.
KRUG, L. A.2013KRUG, L. A. ; GHERARDI, D. F. M. ; STECH, J. L. ; LEAO, Z. M. A. N. ; KIKUCHI, R. K. P. ; Hruschka Jr., E. R. ; SUGGETT, D. J. . The construction of causal networks to estimate coral bleaching intensity. Environmental Modelling & Software, v. 42, p. 157-167, 2013.

11.
HRUSCHKA JR., ER;Hruschka, Estevam R.;HRUSCHKAJR, E;Hruschka, Estevam;Hruschka Jr., Estevam R.;Hruschka, E. R.;Hruschka Jr., E. R.;Hruschka, Estevam Rafael;Rafael Hruschka, Estevam;RAFAEL, ESTEVAM2011HRUSCHKA JR., ER; HRUSCHKA, E. R. ; EBECKEN, N. F. F. . A Bayesian Imputation Method for a Clustering Genetic Algorithm. Journal of Computational Methods in Sciences and Engineering, v. 11, p. 173-183, 2011.

12.
Appel, AP2011Appel, AP ; HRUSCHKA JR., ER . Centaurs - a Component Based Framework to Mine Large Graphs. Journal of Information and Data Management - JIDM, v. 2, p. 19-26, 2011.

13.
Nicoletti M. C.2011Nicoletti M. C. ; Lisboa, F. O. S. S. ; Hruschka Jr., E. R. . Viability of Inductive Logic Programming as a learning mechanism in real-time systems. Journal of Intelligent Computing, v. 2, p. 23-34, 2011.

14.
SANTOS, E. B.2011SANTOS, E. B. ; HRUSCHKA JR., ER ; Hruschka, Eduardo R. ; EBECKEN, N. F. F. . Bayesian network classifiers: beyond classification accuracy. Intelligent Data Analysis (Print), v. 15, p. 279-298, 2011.

15.
Hruschka, Eduardo2009Hruschka, Eduardo ; Garcia, Antonio ; Hruschka, Estevam ; Ebecken, Nelson . On the influence of imputation in classification: practical issues. Journal of Experimental and Theoretical Artificial Intelligence, v. 21, p. 43-58, 2009.

16.
Bressan, Gláucia M.2009Bressan, Gláucia M. ; Oliveira, Vilma A. ; Hruschka Jr., Estevam R. ; Nicoletti, Maria C. . Using Bayesian networks with rule extraction to infer the risk of weed infestation in a corn-crop. Engineering Applications of Artificial Intelligence, p. 579-592, 2009.

17.
HRUSCHKA JR., ER;Hruschka, Estevam R.;HRUSCHKAJR, E;Hruschka, Estevam;Hruschka Jr., Estevam R.;Hruschka, E. R.;Hruschka Jr., E. R.;Hruschka, Estevam Rafael;Rafael Hruschka, Estevam;RAFAEL, ESTEVAM2008HRUSCHKA JR., ER; NICOLETTI, Maria Do Carmo ; OLIVEIRA, Vilma Alves de ; Bressan GM . BayesRule: a Markov-Blanket based procedure for extracting a set of probabilistic rules from Bayesian classifiers. International Journal of Hybrid Intelligent Systems, v. 5, p. 83-96, 2008.

18.
Cintra, M E2008Cintra, M E ; CAMARGO, Heloisa de Arruda ; HRUSCHKA JR., ER ; NICOLETTI, Maria Do Carmo . Automatic construction of fuzzy rule bases: a further investigation into two alternative inductive approaches. Journal of Universal Computer Science, v. 14, p. 2456-2470, 2008.

19.
Carmo Nicoletti, Maria2007Carmo Nicoletti, Maria ; Figueira, Lucas Baggio ; Hruschka, Estevam R. . Transferring neural network based knowledge into an exemplar-based learner. Neural Computing & Applications, v. 16, p. 257-265, 2007.

20.
HRUSCHKA JR., ER;Hruschka, Estevam R.;HRUSCHKAJR, E;Hruschka, Estevam;Hruschka Jr., Estevam R.;Hruschka, E. R.;Hruschka Jr., E. R.;Hruschka, Estevam Rafael;Rafael Hruschka, Estevam;RAFAEL, ESTEVAM2007HRUSCHKA JR., ER; SANTOS, E. B. DOS ; GALVÃO, S. D. C. O. . An Optimized Evolutionary Conditional Independence Bayesian Classifier Induction Process. Neural Network World, v. 16, p. 555-572, 2007.

21.
HRUSCHKA JR., ER;Hruschka, Estevam R.;HRUSCHKAJR, E;Hruschka, Estevam;Hruschka Jr., Estevam R.;Hruschka, E. R.;Hruschka Jr., E. R.;Hruschka, Estevam Rafael;Rafael Hruschka, Estevam;RAFAEL, ESTEVAM2007HRUSCHKA JR., ER; GALVÃO, S. D. C. O. . Fast Conditional Independence-based Bayesian Classifier. Journal of Computing Science and Engineering (Seoul), v. 1, p. 162-176, 2007.

22.
Hruschka, Estevam R.2007Hruschka, Estevam R.; Hruschka, Eduardo R. ; Ebecken, Nelson F. F. . Bayesian networks for imputation in classification problems. Journal of Intelligent Information Systems, v. 29, p. 231-252, 2007.

23.
HRUSCHKAJR, E2007HRUSCHKAJR, E; EBECKEN, N . Towards efficient variables ordering for Bayesian networks classifier. Data & Knowledge Engineering, v. 63, p. 258-269, 2007.

24.
HRUSCHKA, E. R.2006HRUSCHKA, E. R. ; HRUSCHKA JR., ER ; COVOES, T. F. ; EBECKEN, N. F. F. . Bayesian Feature Selection for Clustering Problems. Journal of Information & Knowledge Management, v. 5, p. 315-327, 2006.

25.
Hruschka, Estevam2003Hruschka, Estevam; Hruschka, Eduardo ; Ebecken, Nelson . A FEATURE SELECTION BAYESIAN APPROACH FOR EXTRACTING CLASSIFICATION RULES WITH A CLUSTERING GENETIC ALGORITHM. Applied Artificial Intelligence, London, v. 17, n.5-6, p. 489-506, 2003.

26.
HRUSCHKA JR., ER;Hruschka, Estevam R.;HRUSCHKAJR, E;Hruschka, Estevam;Hruschka Jr., Estevam R.;Hruschka, E. R.;Hruschka Jr., E. R.;Hruschka, Estevam Rafael;Rafael Hruschka, Estevam;RAFAEL, ESTEVAM2002HRUSCHKA JR., ER; EBECKEN, N. F. F. . Missing Values prediction with K2. Intelligent Data Analysis, Netherlands, v. 6, n.6, p. 557-566, 2002.

Livros publicados/organizados ou edições
1.
MLADENIC, D. (Org.) ; Hruschka Jr., E. R. (Org.) ; Grobelnik, M. (Org.) . Journal of Web Semantics: Special Issue on Machine Learning and Data Mining for the Semantic Web (MLDMSW). 35. ed. Elsevier, 2015. v. 1.

2.
HRUSCHKA JR., ER; NICOLETTI, Maria Do Carmo (Org.) ; Watada, J. (Org.) . Communications in Computer and Information Science. 165. ed. Heildelberg: Springer-Verlag, 2011. v. 1. 177p .

3.
NICOLETTI, Maria Do Carmo ; HRUSCHKA JR., ER . Fundamentos da Teoria dos Grafos. 1. ed. São Carlos: EdUFSCar - Editora da Universidade Federal de São Carlos, 2006. v. 1. 224p .

Capítulos de livros publicados
1.
Hruschka Jr., E. R.; Nicoletti, Maria C. . Roles Played by Bayesian Networks in Machine Learning: An Empirical Investigation. In: Ramanna, Sheela and Jain, Lakhmi C and Howlett, Robert J.. (Org.). Emerging Paradigms in Machine Learning (Smart Innovation, Systems and Technologies series). 1ed.Berlin: Springer, 2012, v. 13, p. 75-116.

2.
Appel, AP ; HRUSCHKA JR., ER . Minerando a Web por meio de Grafos - da teoria às aplicações.. In: Adriano Pereira; Gisele Pappa; Marco Winckler; Roberta Gomes. (Org.). Tópicos em sistemas colaborativos, interativos, multimídia, web e bancos de dados. : Sociedade Brasileira de Computação, 2010, v. 1, p. 101-130.

Trabalhos completos publicados em anais de congressos
1.
Miani, R. G. ; Hruschka Jr., E. R. . Eliminating Redundant and Irrelevant Association Rules in Large Knowledge Bases. In: 20th International Conference on Enterprise Information Systems, 2018, Funchal. Proceedings of the 20th International Conference on Enterprise Information Systems, 2018. v. 1.

2.
HERNANDEZ-GONZALEZ, J. ; Hruschka Jr., E. R. ; MITCHELL, T. . Merging knowledge bases in different languages.. In: TextGraphs-11: the Workshop on Graph-based Methods for Natural Language Processing, 2017, Vancouver. Proceedings of TextGraphs-11: the Workshop on Graph-based Methods for Natural Language Processing, 2017. v. 1.

3.
QUECOLE, F. ; Duarte, MC ; Hruschka Jr., E. R. . Acoplamento para resolução de correferência em ambiente de aprendizado sem-fim. In: Symposium on Knowledge Discovery, Mining and Learning, 2017, Uberlândia. Proceedings of the Symposium on Knowledge Discovery, Mining and Learning, 2017.

4.
MANSANO, A. ; Hruschka Jr., E. R. ; Papa, J. P. . Co-reference Analysis Through Descriptor Combination. In: European Congress on Computational Methods in Applied Sciences and Engineering, 2017, Porto. proceedings of the European Congress on Computational Methods in Applied Sciences and Engineering, 2017.

5.
JESUS, R. M. ; Duarte, MC ; Hruschka Jr., E. R. . Extração automática de sementes para sistemas de aprendizado sem-fim.. In: Symposium on Knowledge Discovery, Mining and Learning, 2017, Uberlândia. Proceedings of the Symposium on Knowledge Discovery, Mining and Learning, 2017.

6.
TOMAZINI, L. F. ; ROMERO, O. ; Hruschka Jr., E. R. . An Architectural Approach for Developing Intelligent Personal Assistants Supported by NELL. In: Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional, 2017, Uberlândia. Anais do Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional, 2017.

7.
Miani, R. G. ; Hruschka Jr., E. R. . Correcting Inconsistencies through Association Rules in Temporal Large Growing Knowledge Bases. In: Brazilian Conference on Intelligent Systems (BRACIS), 2017, Uberlândia. Proceedings of the Brazilian Conference on Intelligent Systems (BRACIS), 2017.

8.
BROGNARA, D. ; Hruschka Jr., E. R. . Bayesian Sets for Binary Item Recommendation Systems. In: Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional, 2017, Uberlândia. Anais do Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional, 2017.

9.
Navarro, L. F. ; Appel, AP ; Hruschka Jr., E. R. . Ontological Networks: Mapping Ontological Knowledge Bases into Graphs. In: 5th International Conference Companion on World Wide Web (WWW '16 Companion): International Workshop on Web Intelligence & Communities, 2016, Montreal. 5th International Conference Companion on World Wide Web (WWW '16 Companion). Geneva: International World Wide Web Conferences Steering Committee, 2016. v. 1. p. 949-954.

10.
Navarro, L. F. ; Hruschka Jr., E. R. ; Appel, AP . Finding Inference Rules using Graph Mining in Ontological Knowledge Bases. In: 5th Brazilian Conference on Intelligent System (BRACIS), 2016, Recife. Proceedings of the 5th Brazilian Conference on Intelligent System (BRACIS), 2016. v. 1.

11.
BARBOSA, T. V. ; SANTOS, E. B. DOS ; Hruschka Jr., E. R. . Optimizing the induction of Bayesian Networks using PC and Variable Ordering Genetic Algorithms. In: XIII Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC 2016), 2016, Recife. Anais do XIII Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC 2016), 2016. v. 1.

12.
SANTOS, E. B. DOS ; FERNANDES, M. L. ; Hruschka Jr., E. R. ; Duarte, MC . Bayesian Networks for Identifying Semantic Relations in a Never-Ending Learning System. In: International Conference on Intelligent Systems Design and Applications (ISDA), 2016, Porto. Proceedings of the International Conference on Intelligent Systems Design and Applications (ISDA), 2016. v. 1.

13.
SOUZA, W. W. O. ; Hruschka Jr., E. R. . Cognitive Conversation Language-CCL. In: International Conference on Intelligent Systems Design and Applications, 2016, Delhi. Proceedings of the International Conference on Intelligent Systems Design and Applications, 2016.

14.
MITCHELL, T. ; Cohen, W. ; Hruschka Jr., E. R. ; Talukdar, P. P. ; BETTERIDGE, J. ; CARLSON, A. ; DALVI, B. ; GARDNER, M. ; Kisiel, B. ; KRISHNAMURTHY, J. ; LAO, N. ; MAZAITIS, K. ; Mohamed, T. ; NAKASHOLE, N. ; PLATANIOS, E. A. ; RITTER, A. ; SAMADI, M. ; Settles, B. ; Wang, R. ; WIJAYA, D. ; GUPTA, A. ; CHEN, X. ; SAPAROV, A. ; GREAVES, M. ; WELLING, J. . Never-Ending Learning. In: Conference on Artificial Intelligence (AAAI'2015), 2015, Austin. Proceedings of the Conference on Artificial Intelligence (AAAI'2015), 2015. v. 1. p. 1-8.

15.
Santos, R. G. S. ; HRUSCHKA JR., ER . Markov Logic Scalability in a Never-Ending Language Learning System. In: Workshop NewsKDD: Data Science for News Publishing. at KDD 2014, New York, United States, August 24, 2014, 2014, New York. Proceedings of the Workshop NewsKDD Data Science for News Publishing at KDD 2014., 2014. v. 1. p. 21-25.

16.
Duarte, MC ; HRUSCHKA JR., ER . How to Read The Web In Portuguese Using the Never-Ending Language Learner's Principles. In: 14th International Conference on Intelligent Systems Design and Applications (ISDA?14), 2014, Kwait. Proceedings of the 14th International Conference on Intelligent Systems Design and Applications (ISDA?14). Los Alamitos: IEEE Press, 2014. v. 1. p. 1-6.

17.
Miani, R. G. ; HRUSCHKA JR., ER . Analyzing the use of Obvious and Generalized Association Rules in a Large Knowledge Base. In: 14th International Conference on Hybrid Intelligent Systems, 2014, Kwait. IEEE Proceedings of the 14th International Conference on Hybrid Intelligent Systems. Los Alamitos: IEEE Press, 2014. v. 1. p. 1-61.

18.
Barchi, P. H. ; HRUSCHKA JR., ER . Never-Ending Ontology Extension Through Machine Reading. In: 14th International Conference on Hybrid Intelligent Systems, 2014, Kwait. IEEE Proceedings of the 14th International Conference on Hybrid Intelligent Systems. Los Alamitos: IEEE Press, 2014. v. 1. p. 1-6.

19.
Duarte, MC ; HRUSCHKA JR., ER . Exploring two Views of Coreference Resolution in a Never-Ending Learning System. In: 14th International Conference on Hybrid Intelligent Systems, 2014, Kwait. IEEE Proceedings of the 14th International Conference on Hybrid Intelligent Systems. Los Alamitos: IEEE Press, 2014. v. 1. p. 1-6.

20.
Coletta, L. F. S. ; DA SILVA, NÁDIA F.F. ; HRUSCHKA, E. R. ; HRUSCHKA JR., ER . Combining Classification and Clustering for Tweet Sentiment Analysis. In: Brazilian Conference on Intelligent Systems (BRACIS-2014), 2014, São Carlos. Proceedings of the Brazilian Conference on Intelligent Systems (BRACIS-2014). Los Alamitos: IEEE Press, 2014. v. 1. p. 1-6.

21.
Miani, R. G. ; Hruschka Jr., E. R. . Association Rules to Help Populating a Never-Ending Growing Knowledge Base. In: 14th Ibero-American Conference on Artificial Intelligence, 2014, Santiago. Advances in Artificial Intelligence - IBERAMIA 2014 - Lecture Notes on Artificial Intelligence (LNAI8864). International Publishing: Springer, 2014. v. 8864. p. 169-181.

22.
Navarro, L. F. ; Appel, AP ; Hruschka Jr., E. R. . GraphDB - Storing Large Graphs on Secondary Memory. In: 17th East-European Conference on Advances in Databases and Information Systems, 2013, Genova. Proceedings of the 17th East-European Conference on Advances in Databases and Information Systems. Hidelberg: Springer, 2013. v. 1. p. 1-10.

23.
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3.
BETTERIDGE, J. ; CARLSON, A. ; HONG, S. A. ; HRUSCHKA JR., ER ; LAW, E. L. M. ; MITCHELL, T. ; WANG, S. . Continuous Discovery of Semantic Knowledge. In: NSF Sponsored Symposium on Semantic Knowledge Discovery, Organization and Use, 2008, Nova York. Notebook of the NSF Sponsored Symposium on Semantic Knowledge Discovery, Organization and Use, 2008. p. 1-2.

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6.
SANTOS, E. B. ; HRUSCHKA JR., ER . A Ordenação das Variáveis no processo de otimização de Classificadores Bayesianos: Uma Abordagem Evolutiva. In: 7ª Jornada Científica da UFSCar, 2007, São Carlos. Anais de Eventos da UFSCar. São Carlos: EdUFSCar, 2007. v. 3. p. 1325-1326.

7.
Marino, SC ; HRUSCHKA JR., ER . Classificador Naive-Bayes com Seleção Apriori. In: XV Congresso de Iniciação Científica da UFSCar, 2007, São Carlos. Anais de Eventos da UFSCar. São Carlos: EdUFSCar, 2007. v. 3. p. 404-404.

8.
YOSHIDA, Murilo Lacerda ; HRUSCHKA JR., ER . Aprendizado Supervisionado Incremental de Redes Bayesianas para Mineração de Dados. In: III Congresso de Pós-Graduação da UFSCar, 2005, São Carlos. Anais de Eventos da UFSCar. São Carlos: EdUFSCar, 2005. v. 1.

9.
SANTOS, E. B. ; HRUSCHKA JR., ER . A Ordenação das Variáveis no Processo de Otimização de Classificadores Bayesianos: Uma Abordagem Evolutiva. In: III Congresso de Pós-Graduação da UFSCar, 2005, São Carlos. Anais de Eventos da UFSCar. São Carlos: EdUFSCar, 2005. v. 1.

Resumos publicados em anais de congressos
1.
SANTOS, E. B. ; HRUSCHKA JR., ER ; HRUSCHKA, E. R. ; EBECKEN, N. F. F. . Redes Bayesianas como Classificadores: além da precisão de Classificação. In: I Workshop de Pós-Graduação do Departamento de Computação da Universidade Federal de São Carlos, 2010, São Carlos. Anais do I Workshop de Pós-Graduação do Departamento de Computação da Universidade Federal de São Carlos, 2010. v. 1. p. 1.

2.
SANTOS, E. B. ; HRUSCHKA JR., ER ; EBECKEN, N. F. F. . Um Operador de Mutação com base em Distância para o Aprendizado de Estruturas de Redes Bayesianas usando Algoritmos Evolucionários. In: I Workshop de Pós-Graduação do Departamento de Computação da Universidade Federal de São Carlos, 2010, São Carlos. Anais do I Workshop de Pós-Graduação do Departamento de Computação da Universidade Federal de São Carlos, 2010. v. 1.

3.
Amaral, LR ; HRUSCHKA JR., ER . Transgenic, um novo operador para Algoritmos Genéticos. In: I Workshop de Pós-Graduação do Departamento de Computação da Universidade Federal de São Carlos, 2010, São Carlos. Anais do I Workshop de Pós-Graduação do Departamento de Computação da Universidade Federal de São Carlos, 2010. v. 1.

4.
Amaral, LR ; HRUSCHKA JR., ER . Aprendizado de Máquina Sem-Fim aplicado em Bioinformática. In: I Workshop de Pós-Graduação do Departamento de Computação da Universidade Federal de São Carlos, 2010, São Carlos. Anais do I Workshop de Pós-Graduação do Departamento de Computação da Universidade Federal de São Carlos, 2010. v. 1.

5.
Hsien, Y.I. ; CAMARGO, Heloisa de Arruda ; HRUSCHKA JR., ER . Extração de regra fuzzy para explicação compacta de uma rede Bayesiana. In: I Workshop de Pós-Graduação do Departamento de Computação da Universidade Federal de São Carlos, 2010, São Carlos. Anais doI Workshop de Pós-Graduação do Departamento de Computação da Universidade Federal de São Carlos, 2010. v. 1.

6.
Duarte, MC ; HRUSCHKA JR., ER . Expansão de uma base de conhecimento a partir da leitura da web em português. In: I Workshop de Pós-Graduação do Departamento de Computação da Universidade Federal de São Carlos, 2010, São Carlos. Anais do I Workshop de Pós-Graduação do Departamento de Computação da Universidade Federal de São Carlos, 2010. v. 1.

7.
Appel, AP ; HRUSCHKA JR., ER . Centauro - minerando arestas/regras faltantes para a leitura da Web. In: I Workshop de Pós-Graduação do Departamento de Computação da Universidade Federal de São Carlos, 2010, São Carlos. Anais do I Workshop de Pós-Graduação do Departamento de Computação da Universidade Federal de São Carlos, 2010. v. 1.

8.
BETTERIDGE, J. ; CARLSON, A. ; HRUSCHKA JR., ER ; Kisiel, B. ; MITCHELL, T. ; Settles, B. . Toward Micro-Reading Using Macro-Read Knowledge. In: Machine Reading (MR) Phase 2 Kick-off meeting, 2010, St. Petersburg, FL. Annals of the Machine Reading (MR) Phase 2 Kick-off meeting, 2010.

9.
HRUSCHKA JR., ER; CARLSON, A. ; BETTERIDGE, J. ; MITCHELL, T. . Ontology Extension in Coupled Semi-Supervised Learning. In: DARPA Machine Reading Kick-off meeting, 2009, Nova York. DARPA Machine Reading Kick-off Meeting. Nova York, 2009.

10.
Pedro, SDS ; HRUSCHKA JR., ER . A influência da Ponderação de Atributos no Classificador Naive Bayes. In: XV Congresso de Iniciação Científica da UFSCar, 2007, São Carlos. Anais de Eventos da UFSCar. São Carlos: EdUFSCar, 2007. v. 3. p. 48-48.

11.
FUJII, M. L. ; HRUSCHKA JR., ER . Árvores de Decisão para Extração de Regras de Classificação. In: XIV CIC ? Congresso de Iniciação Científica da UFSCar, 2006, São Carlos. Anais de Eventos da UFSCar. São Carlos: EdUFSCar, 2006. p. 1-1.

12.
VALENTI, A. W. ; HRUSCHKA JR., ER . Ferramenta para Substituição Automática de Valores ausentes em Bases de Dados. In: XIV CIC ? Congresso de Iniciação Científica da UFSCar, 2006, São Carlos. Anais de Eventos da UFSCar. São Carlos: EdUFSCar, 2006. p. 1-1.

13.
Pedro, SDS ; HRUSCHKA JR., ER . Classificador Naive-Bayes Ponderado: NBP. In: XIV CIC Congresso de Iniciação Científica da UFSCar, 2006, São Carlos. Anais de Eventos da UFSCar. São Carlos: EdUFSCar, 2006. v. 2. p. 1.

14.
VIVENCIO, D. P. ; HRUSCHKA JR., ER . Classificador K-NN com Ponderação de Atributos. In: XIII Congresso de Iniciação Científica da UFSCar, 2005, São Carlos. Anais de Eventos da UFSCar. São Carlos: EdUFSCar, 2005. v. I.

15.
MARUSKA, A. D. ; BARA, G. N. ; HRUSCHKA JR., ER . Avaliação dos Métodos de Inferência Bayesiana. In: VIII Evento De Iniciação Científica da Universidade Federal do Paraná - EVINCI'2000, 2000, Curitiba. Anais do VIII Evento De Iniciação Científica da Universidade Federal do Paraná - EVINCI'2000, 2000.

16.
TRALESKI, R. ; BRITO, W. ; HRUSCHKA JR., ER . Automação da Criação de Bases de Conhecimento. In: Terceiro Encontro de Iniciação Científica da Universidade do Vale do Paraíba, 1999, São José dos Campos. Anais do Terceiro Encontro de Iniciação Científica da Universidade do Vale do Paraíba, 1999. p. 54-54.

17.
HRUSCHKA JR., ER; RÊGO, Á. J. N. ; SILVA, W. T. . Propagação de Crença Dicotômica. In: I Congresso de Ciência e Cultura da Universidade de Brasília, 1995, Btrasília - DF. Anais do I Congresso de Ciência e Cultura da Universidade de Brasília, 1995. p. 224.

Apresentações de Trabalho
1.
Hruschka Jr., E. R.. Tutorial: How to Automatically Machine Read the Web. 2016. (Apresentação de Trabalho/Seminário).

2.
Hruschka Jr., E. R.. Palestra Convidade: NELL as a Knowledge Graph building tool. 2015. (Apresentação de Trabalho/Seminário).

3.
Hruschka Jr., E. R.. Palestra convidada: Inteligência Artificial: Riscos e Desafios. 2015. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

4.
Hruschka Jr., E. R.. Palestra Convidada: Reading the Web. 2015. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

5.
Hruschka Jr., E. R.. Tutorial: Machine Reading the Web - Beyond Named Entity Recognition and Relation Extraction. 2015. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

6.
Hruschka Jr., E. R.. Palestra Convidada (Keynote): Building a Knowledge Graph by Reading the Web. 2015. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

7.
Hruschka Jr., E. R.. Palestra Convidada: NELL: The Never-Ending Language Learner. 2015. (Apresentação de Trabalho/Seminário).

8.
Hruschka Jr., Estevam R.. Palestra Convidada na sede da Google em Mountain View: Automatically Labeling Facts in a Never-Ending Language Learning System. 2014. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

9.
Hruschka Jr., E. R.. Palestra Convidada (KeyNote) at Conference on Data Mining and Data Warehouses (SiKDD 2014). 2014. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

10.
HRUSCHKA JR., ER. Palestra Convidada: ACS Seminar Series: Never-Ending Language Learning: machine reading the web. 2013. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

11.
HRUSCHKA JR., ER. Tutorial em evento científico (WWW2013): Machine Reading the Web. 2013. (Apresentação de Trabalho/Outra).

12.
HRUSCHKA JR., ER. Tutorial em evento científico (K-CAP2013): Reading The Web. 2013. (Apresentação de Trabalho/Outra).

13.
HRUSCHKA JR., ER. Palestra Convidada para o XLIKE Project (http://www.xlike.org): Machine Reading the Web. 2013. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

14.
Hruschka Jr., E. R.. Palestra Convidada: Workshop on Knowledge Extraction from Text at NIPS 2013: Machine Reading the Web: a Quick Overview. 2013. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

15.
HRUSCHKA JR., ER. Palestra Convidada IBM Research Colloquium: Reading the Web Using Different Languages. 2013. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

16.
Hruschka Jr., E. R.. Palestra Convidada: Seminário IBM Research: The Never-Ending Learning System. 2012. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

17.
Hruschka Jr., E. R.. Palestra Convidada: Ciclo de Palestras Comemorativo dos 5 anos do Pós-Graduação em Engenharia da Informação da Universidade Federal do ABC: Aprendizado de Máquina Sem-Fim. 2012. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

18.
Hruschka Jr., E. R.. Coupled Bayesian Sets Algorithm for Semi-supervised Learning and Information Extraction. 2012. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

19.
Hruschka Jr., E. R.. Tutorial em evento científico (IBERAMIA2012): Machine Learning, Machine Reading and Web. 2012. (Apresentação de Trabalho/Outra).

20.
HRUSCHKA JR., ER. Palestra Convidada: VI SAC - 6º Semana Acadêmica da Computação UFC: Aprendizado de Máquina Sem Fim: podem as máquinas aprender continuamente como fazem os seres humanos?. 2011. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

21.
HRUSCHKA JR., ER. Discovering Relations between Noun Categories. 2011. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

22.
HRUSCHKA JR., ER. Palestra Convidada (CSBC/ENIA 2011): Aprendizado de Máquina Sem Fim e a Leitura da Web. 2011. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

23.
HRUSCHKA JR., ER. Palestra Convidada: Semana Nacional de Ciência e Tecnologia 2011: NELL: Um computador que aprende continuamente como nós seres humanos. 2011. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

24.
HRUSCHKA JR., ER. Palestra Convidada: Encontro Comemorativo dos 20 anos do curso de Ciência da Computação da Universidade Estadual de Londrina: Aprendizado Sem Fim: um novo paradigma computacional. 2011. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

25.
HRUSCHKA JR., ER. Palestra Convidada (14ªSECOMP/ICMC/USP): Aprendizado de Máquina Sem Fim e a Leitura da Web: Autossupervisão e autorreflexão em sistemas computacionais inteligentes. 2011. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

26.
HRUSCHKA JR., ER. Palestra Convidada: Seminário IME/USP: Aprendizado sem fim: sistemas computacionais inteligentes autônomos. 2011. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

27.
HRUSCHKA JR., ER. Palestra Convidada: III Semana da Computação da UFSCar: Aprendizado Sem Fim para a Extração de conhecimento da Web. 2010. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

28.
HRUSCHKA JR., ER. Palestra Convidada: Seminário UTFPR: Aprendizado de Máquina Sem Fim e a Leitura da Web. 2010. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

29.
HRUSCHKA JR., ER. Palestra Convidada: Seminário Programa de Pós-Graduação em Engenharia Civil da Universidade Federal do Rio de Janeiro (COPPE/UFRJ): Aprendizado de Máquina Sem Fim e a Leitura da Web. 2010. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

30.
HRUSCHKA JR., ER. Palestra: Seminário Universidade Positivo: Aprendizado de Máquina Sem Fim e a Leitura da Web. 2010. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

31.
HRUSCHKA JR., ER. Palestra Convidada: Seminário UFPR: Aprendizado de Máquina Sem Fim e a Leitura da Web. 2010. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

32.
HRUSCHKA JR., ER. Read the Web: Palestra Convidada. Proferida para o corpo docente do departamento de Aprendizado de Maquina da Carnegie Mellon University (Pittsburgh, PA). 2009. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

33.
HRUSCHKA JR., ER. Ontology Extension in Coupled Semi-Supervised Learning. 2009. (Apresentação de Trabalho/Outra).

34.
HRUSCHKA JR., ER. Palestra Convidada (Carnegie Mellon University Text Learning Seminars) Read the Web: Towards a Never-Ending Learning Language. 2008. (Apresentação de Trabalho/Seminário).

35.
BETTERIDGE, J. ; CARLSON, A. ; HONG, S. A. ; HRUSCHKA JR., ER ; LAW, E. L. M. ; MITCHELL, T. ; WANG, S. . Continuous Discovery of Semantic Knowledge. 2008. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

36.
HRUSCHKA JR., ER. Seminário para Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica da USP São Carlos: Extração de Regras de Classificação a partir de Classificadores Bayesianos. 2007. (Apresentação de Trabalho/Seminário).

37.
HRUSCHKA JR., ER. A Markov Blanket based strategy to optimize the induction of Bayesian Classifiers when using Conditional Independence Learning Algorithms. 2007. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

38.
EBECKEN, N. F. F. ; HRUSCHKA JR., ER ; Carvalho, DR . Palestra: Perspectivas e Metodologias na Mineração de Dados. 2006. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

39.
HRUSCHKA JR., ER. Seminário para Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica da USP São Carlos: Redes Bayesianas e suas Aplicações na Mineração de Dados. 2005. (Apresentação de Trabalho/Seminário).

40.
HRUSCHKA JR., ER. Seminário para Programa de Pós-graduação em Engenharia Química da UFSCar : Redes Bayesianas e suas Aplicações na Mineração de Dados. 2005. (Apresentação de Trabalho/Seminário).

41.
HRUSCHKA JR., ER. Feature Selection for Clustering Problems: a Hybrid Algorithm that Iterates Between k-means and a Bayesian Filter. 2005. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

42.
HRUSCHKA JR., ER. Applying Bayesian Networks for Meteorological Data Mining. 2005. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

43.
HRUSCHKA JR., ER. The Seventeenth Canadian Conference on Artificial Intelligence. 2004. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

44.
HRUSCHKA JR., ER. Fourth International Conference on Data Mining Including Building Applications for CRM & Competitive Intelligence. 2003. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

45.
HRUSCHKA JR., ER. Palestra: Mineração de Dados. 2003. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

46.
HRUSCHKA JR., ER. HIS'02 - Hybrid Intelligent Systems. 2002. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

47.
HRUSCHKA JR., ER. Palestra: Inteligência Artificial em problemas do mundo real. 1999. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

Outras produções bibliográficas
1.
GALVAO, S. D. C. O. ; HRUSCHKA JR., ER . PONDERAÇÃO DO KNN UTILIZANDO MÉTODOS TRADICIONAIS DE SELEÇÃO DE ATRIBUTOS. Curitiba: Posigraf, 2004 (Artigo em Revista Científica do Núcleo de Ciências Exatas e da Terra (NCET) do Centro Univ. Positivo).


Produção técnica
Programas de computador sem registro
1.
HRUSCHKA JR., ER; FERNANDES, F. N. ; HANNOUN FILHO, A. . Licitações. 1995.

2.
HRUSCHKA JR., ER; FERNANDES, F. N. ; HANNOUN FILHO, A. . Pinte a Bruxa. 1994.

3.
ACCORSI, F. ; HRUSCHKA JR., ER ; FERNANDES, F. N. ; BESPALHOK, K. P. ; TAKAHARA, J. M. ; SANTOS, M. B. . Os Piratas. 1994.

Trabalhos técnicos
1.
HRUSCHKA JR., ER. Senior Program Committee Member of IJCAI2015. 2015.

2.
Hruschka Jr., E. R.. Program Committee of the Twenty-Ninth AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI2015). 2015.

3.
Hruschka Jr., E. R.. Program Committee of the 4th Brazilian Conference on Intelligent Systems - BRACIS 2015. 2015.

4.
Hruschka Jr., E. R.. Program Committee of the 18th International Workshop on the Web and Databases - WebDB2015. 2015.

5.
Hruschka Jr., E. R.. Program Committee of the ECMLPKDD2015 - European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases. 2015.

6.
Hruschka Jr., E. R.. Member of International Program Committee of the 52nd Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics - ACL2014. 2014.

7.
Hruschka Jr., E. R.. Member of International Program Committee of the Seventh International Conference on Web Search and Data Mining. 2014.

8.
HRUSCHKA JR., ER. Steering Committee Member of the SWANK2014 (Stanford Workshop on Artificial Intelligence and Knowledge. 2014.

9.
HRUSCHKA JR., ER. Member of International Program Committee of the 25th International Conference on Database and Expert Systems Applications - DEXA 2014. 2014.

10.
Hruschka Jr., E. R.. Member of International Program Committee of the 5th KDIR International Conference on Knowledge Discovery and Information Retrieval. 2013.

11.
Hruschka Jr., E. R.. Reviewer of the the IJCAI2013 - Twenty-third International Conference on Artificial Intelligence. 2013.

12.
Hruschka Jr., E. R.. Member of International Program Committee of the 2nd Brazilian Conference on Intelligent Systems (BRACIS-13). 2013.

13.
Hruschka Jr., E. R.. Member of International Program Committee of the 24th International Conference on Database and Expert Systems Applications - DEXA 2013. 2013.

14.
Hruschka Jr., E. R.. Member of International Program Committee of the 1st BRICS Countries Conference on Computational Intelligence. 2013.

15.
Hruschka Jr., E. R.. Member of International Program Committee of the 9th International Conference on Information Assurance and Security. 2013.

16.
Hruschka Jr., E. R.. Member of International Program Committee of the 5th International Conference on Computational Aspects of Social Networks. 2013.

17.
Hruschka Jr., E. R.. Member of International Program Committee of the 6th Iberian Conference on Pattern Recognition and Image Analysis. 2013.

18.
Hruschka Jr., E. R.. Member of International Program Committee of the 14th International Conference on Intelligent Data Engineering and Automated Learning. 2013.

19.
Hruschka Jr., E. R.. Member of International Program Committee of the 1st Symposium on Knowledge Discovery, Mining and Learning. 2013.

20.
Hruschka Jr., E. R.. Member of International Program Committee of the The 7th Multi-Disciplinary International Workshop on Artificial Intelligence. 2013.

21.
Hruschka Jr., E. R.. Member of International Program Committee of the 9th International Conference on Next Generation Web Services Practices. 2013.

22.
Hruschka Jr., E. R.. Member of International Program Committee of the Automated Knowledge Base Construction (AKBC) 2013: The 3rd Workshop on Knowledge Extraction at CIKM 2013. 2013.

23.
Hruschka Jr., E. R.. Member of International Program Committee of the 28th Brazilian Symposium on Databases (Full Papers). 2013.

24.
HRUSCHKA JR., ER. Revisor para o Joint Workshop on Automatic Knowledge Base Construction and Web-scale Knowledge Extraction (AKBC-WEKEX 2012). 2012.

25.
HRUSCHKA JR., ER. Member of International Program Committee of the Joint Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing and Conference on Computational Natural Language Learning. 2012.

26.
HRUSCHKA JR., ER. Member of International Program Committee of the 23rd International Conference on Database and Expert Systems Applications - DEXA 2012. 2012.

27.
HRUSCHKA JR., ER. Member of International Program Committee of the 2012 Brazilian Symposium on Neural Networks - SBRN. 2012.

28.
HRUSCHKA JR., ER. Member of International Program Committee of the 13th Ibero-American Conference on Artificial Intelligence. 2012.

29.
HRUSCHKA JR., ER. Member of International Program Committee of the 13th International Conference on Intelligent Data Engineering and Automated Learning. 2012.

30.
HRUSCHKA JR., ER. Member of International Program Committee of the 4th KDIR International Conference on Knowledge Discovery and Information Retrieval. 2012.

31.
HRUSCHKA JR., ER. Member of International Program Committee of the 22th DEXA conference (International Conference on Databases and Expert Systems Applications. 2011.

32.
HRUSCHKA JR., ER. Member of International Program Committee of the VIII Encontro Nacional de Inteligência Artificial. 2011.

33.
HRUSCHKA JR., ER. Member of the International Program Committee of the 9th International Conference on Computer Information Systems and Industrial Management Applications (CISIM 2010). 2010.

34.
HRUSCHKA JR., ER. Member of the International Program Committee of the 21st International Conference on Database and Expert Systems Applications - DEXA'10. 2010.

35.
HRUSCHKA JR., ER. Member of the International Program Committee of the 12th Ibero-American Conference on Artificial Intelligence. 2010.

36.
HRUSCHKA JR., ER. Member of the International Program Committee of the International Conference on Knowledge Discovery and Information Retrieval. 2010.

37.
HRUSCHKA JR., ER. Member of the International Program Committee of the XV Iberoamerican Congress on Pattern Recognition, CIARP'2010. 2010.

38.
HRUSCHKA JR., ER. Member of the International Program Committee of the 25th Brazilian Symposium on Databases (SBBD). 2010.

39.
HRUSCHKA JR., ER. Member of the International Program Committee of the 2nd International conference on IT and Business intelligence (ITBI-10). 2010.

40.
HRUSCHKA JR., ER. Member of the International Program Committee of the The International Conference on Management of Emergent Digital EcoSystems (MEDES 2010). 2010.

41.
HRUSCHKA JR., ER. Member of the International Program Committee of the International Conference on Soft Computing and Pattern Recognition (SoCPaR2010). 2010.

42.
HRUSCHKA JR., ER. Membet of the International Progam Committee of the 11th Brazilian Symposium on Artificial Neural Networks. 2010.

43.
HRUSCHKA JR., ER. Member of the International Program Committee of the International Conference on the Business and Digital Enterprises (ICBDE 2010). 2010.

44.
HRUSCHKA JR., ER. Member of the International Program Committee of the 25th Annual ACM Symposium on Applied Computing,Track on Advances in Spatial and Image-based Information Systems (ASIIS'10). 2010.

45.
HRUSCHKA JR., ER. Member of the International Program Committee of the Fourth International Conference on Genetic and Evolutionary Computing. 2010.

46.
HRUSCHKA JR., ER. Member of International Program Committee of the International Conference on Soft Computing and Pattern Recognition(SoCPaR 2009). 2009.

47.
HRUSCHKA JR., ER. Member of International Program Committee of the 8th International Conference on Computer Information Systems and Industrial Management Applications (CISIM 2009). 2009.

48.
HRUSCHKA JR., ER. Member of International Program Committee of the international ACM conference on Management of Emergent Digital EcoSystems (ACM MEDES 2009). 2009.

49.
HRUSCHKA JR., ER. Member of International Program Committee of the VII Encontro Nacional de Inteligência Artificial. 2009.

50.
HRUSCHKA JR., ER. Member of International Program Committee of the Ninth International Conference on Hybrid Intelligent Systems (HIS09). 2009.

51.
HRUSCHKA JR., ER. Member of International Program Committee of the 20th DEXA conference (International Conference on Database- and Expert Systems Applications. 2009.

52.
HRUSCHKA JR., ER. Member of International Program Committee of the First International Conference on 'Networked Digital Technologies (NDT 2009). 2009.

53.
HRUSCHKA JR., ER. Member of International Program Committee of the The Second International Conference on the Applications of Digital Information and Web Technologies (ICADIWT 2009). 2009.

54.
HRUSCHKA JR., ER. Member of International Program Committee of the international Conference on Information and Communication Systems (ICICS09). 2009.

55.
HRUSCHKA JR., ER. The 24th ACM Symposium on Applied Computing (SAC 2009) -Track on ADVANCES IN SPATIAL AND IMAGE-BASED INFORMATION SYSTEMS (ASIIS 09). 2009.

56.
HRUSCHKA JR., ER. Member of International Program Committee of the 2nd IEEE International Workshop on Data Mining and Artificial Intelligence (DMAI 2009). 2009.

57.
HRUSCHKA JR., ER. Member of the Program Committee of the SBBD 2009 - V Workshop em Algoritmos e Aplicações de Mineração de Dados. 2009.

58.
HRUSCHKA JR., ER. Parecerista ad hoc do Comitê Avaliador no Processo Seletivo do Programa de Incentivo à Produção Científica, Técnica e Artística - Prociência 2009 UERJ. 2009.

59.
HRUSCHKA JR., ER. Member of the International Program Committee of the Eighth International Conference on Intelligent Systems Design and Applications (ISDA'2008). 2008.

60.
HRUSCHKA JR., ER. Member of the International Program Committee of the 2008 International Conference on Intelligent Computing (ICIC 2008). 2008.

61.
HRUSCHKA JR., ER. Member of the International Program Committee of the Fifth IEEE International Conference on Soft Computing as Transdisciplinary Science and Technology (CSTST'08). 2008.

62.
HRUSCHKA JR., ER. Member of International Program Committee of the 11th International Conference on Computational Science and Engineering - CSE-08. 2008.

63.
HRUSCHKA JR., ER. Member of International Program Committee of the 10th Brazilian Symposium on Artificial Neural Networks (SBRN). 2008.

64.
HRUSCHKA JR., ER. Member of International Program Committee The First IEEE International Conference on the Applications of Digital Information and Web Technologies (ICADIWT 2008). 2008.

65.
HRUSCHKA JR., ER. Member of the International Program Committee of the 2nd Workshop on Intelligent Text Categorization and Clustering (WITCC 2008). 2008.

66.
HRUSCHKA JR., ER. Member of the International Program Committee of The Twenty-eighth British Computer Society SGAI International Conference on Innovative Techniques and Applications of Artificial Intelligence - Application Stream. 2008.

67.
HRUSCHKA JR., ER. Editorial Board Member of the "Emergent Web Intelligence" book. Springer "Studies in Computational Intelligence" series. 2008.

68.
HRUSCHKA JR., ER. Member of International Program Committee of the 1st Workshopr on Web and Text Intelligence 08 (WTI 08) - co-located at SBIA2008. 2008.

69.
HRUSCHKA JR., ER. Member of International Program Committee of the II Workshop on Computational Intelligence (WCI) - co-located at SBRN2008. 2008.

70.
HRUSCHKA JR., ER. Member of International Program Committee of the IEEE International Workshop on Data Mining and Artificial Intelligence (DMAI 2008). 2008.

71.
HRUSCHKA JR., ER. Member of International Program Committee of the 7th Mexican International Conference on Artificial Intelligence. 2008.

72.
HRUSCHKA JR., ER. Member of International Program Committee of the Workshop em Algoritmos e Aplicações de Mineração de Dados. 2008.

73.
HRUSCHKA JR., ER. Member of the International Program Committee of The 7th International Conference on Intelligent System Design and Applications ISDA2007. 2007.

74.
HRUSCHKA JR., ER. Member of the International Program Committee of the 2007 International Conference on Intelligent Computing (ICIC 2007). 2007.

75.
HRUSCHKA JR., ER. Revisor para o Encontro Nacional de Inteligência Artifical - ENIA 2007. 2007.

76.
HRUSCHKA JR., ER. Revisor para a 7th IEEE International Conference on Data Mining ICDM 2007. 2007.

77.
HRUSCHKA JR., ER. Parecerista do Programa Institucional de Bolsas de Iniciação Científica - PIBIC/CNPq/UFSCar. 2007.

78.
HRUSCHKA JR., ER. Revisor para o 19th International Congress of Mechanical Engineering, COBEM2007. 2007.

79.
HRUSCHKA JR., ER. Member of the International Program Committee of The Twenty-seventh British Computer Society SGAI International Conference on Innovative Techniques and Applications of Artificial Intelligence - Application Stream. 2007.

80.
HRUSCHKA JR., ER. Revisor para o 2006 International Conference on Intelligent Computing (ICIC 2006). 2006.

81.
HRUSCHKA JR., ER. Revisor para a 2nd International Joint Conference IBERAMIA/SBIA/SBRN 2006 (IBERAMIA/SBIA 2006). 2006.

82.
HRUSCHKA JR., ER. Revisor ad hoc para o Journal of Information and Knowledge Management, World scientific - Special Issue on Hybrid Intelligent Systems. 2006.

83.
HRUSCHKA JR., ER. Member of the International Program Committee of The Twenty-sixth SGAI International Conference on Innovative Techniques and Applications of Artificial Intelligence - Application Stream. 2006.

84.
HRUSCHKA JR., ER. Revisor para o IV Congresso de Tecnologias para Gestão de Dados e de Metadados. 2006.

85.
HRUSCHKA JR., ER. Parecerista do Programa Institucional de Bolsas de Iniciação Científica - PIBIC/CNPq/UFSCar. 2006.

86.
HRUSCHKA JR., ER. Membro do Comitê de Programa do III Simpósio Brasileiro de Sistemas de Informação. 2006.

87.
HRUSCHKA JR., ER. Revisor para o V Best MSc dissertation/ PhD thesis contest - CTDIA'2006. 2006.

88.
HRUSCHKA JR., ER. Revisor para o 9th Brazilian Symposium on Artificial Neural Networks (SBRN 2006). 2006.

89.
HRUSCHKA JR., ER. Revisor para a 6th IEEE International Conference on Data Mining ICDM 2006. 2006.

90.
HRUSCHKA JR., ER. Revisor para a International Conference on Computational Intelligence for Modelling Control and Automation - CIMCA06. 2006.

91.
HRUSCHKA JR., ER. Revisor para a International Conference on Intelligent Agents, Web Technologies and Internet Commerce - IAWTIC06. 2006.

92.
HRUSCHKA JR., ER. Coordenador (chair) de sessão técnica: CTDIA Technical Session 2 - Machine Learning and Uncertainty. 2006.

93.
HRUSCHKA JR., ER. Revisor ad hoc para IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, Special Issue on Intelligent Data Preparation. 2005.

94.
HRUSCHKA JR., ER. Revisor para o XIII Workshop sobre Educação em Computação (SBC 2005 WEI). 2005.

95.
HRUSCHKA JR., ER. Revisor para o V Encontro Nacional de Inteligência Artificial (SBC 2005 ENIA). 2005.

96.
HRUSCHKA JR., ER. Parecerista do Programa Institucional de Bolsas de Iniciação Científica - PIBIC/CNPq/UFSCar. 2005.

97.
HRUSCHKA JR., ER. International Program Committee - 5th Hybrid Intelligent Systems International Conference. 2005.

98.
HRUSCHKA JR., ER. Revisor para o livro Intelligent Systems at the Service of Mankind, Volume 2. 2005.

99.
HRUSCHKA JR., ER. Revisor para o VII Brasilian Symposium on Inteligent Automation and II Latin America IEEE Robotics Symposium (SBAI/IEEE-LARS). 2005.

100.
HRUSCHKA JR., ER. Revisor para o 18th International Congress of Mechanical Engineering, COBEM2005.. 2005.

101.
HRUSCHKA JR., ER. Membro do Comitê de Programa do 7º Encontro de Estudantes de Informática do Tocantins. 2005.

102.
HRUSCHKA JR., ER. Revisor para a International Conference on Computational Intelligence for Modelling Control and Automation - CIMCA'2005. 2005.

103.
HRUSCHKA JR., ER. Revisor para a International Conference on Intelligent Agents, Web Technologies and Internet Commerce IAWTIC'2005. 2005.

104.
HRUSCHKA JR., ER. Revisor para a International Conference on Computational Intelligence for Modelling Control and Automation - CIMCA'2004, 2004. 2004.

105.
HRUSCHKA JR., ER. Revisor para a I2TS'2004 - International Information and Telecommunication Technologies Symposium. 2004.

106.
HRUSCHKA JR., ER; SILVA, W. T. . Propagação de Crença Redes Bayesianas.. 1997.

107.
HRUSCHKA JR., ER; SILVA, W. T. . Propagação de Crença e Aprendizado em Redes Bayesianas. 1996.


Demais tipos de produção técnica
1.
Appel, AP ; HRUSCHKA JR., ER . Minerando a Web por meio de Grafos ? da teoria às aplicações. 2010. (Curso de curta duração ministrado/Outra).

2.
HRUSCHKA JR., ER. Relatório Científico de Projeto de Pesquisa. 2006. (Relatório de pesquisa).



Bancas



Participação em bancas de trabalhos de conclusão
Mestrado
1.
SILLA JR., C.; COSTA, Y.; FURLANETE, F.; Hruschka Jr., E. R.. Participação em banca de ANDRÉ LUIZ PRZYBYSZ. CLASSIFICAÇÃO AUTOMÁTICA DE EMOÇÕES EM MÚSICAS LATINAS UTILIZANDO DIFERENTES FONTES DE INFORMAÇÃO. 2016. Dissertação (Mestrado em Informática) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná.

2.
WOLF, D. F.; JORGE, L. A. C.; Osório, F; Hruschka Jr., E. R.. Participação em banca de Matheus Della Croce Oliveira. Detecção de patologias em plantações de eucaliptos com aprendizado de máquina. 2016. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação e Matemática Computacional) - Instituto de Cinências Matemáticas e de Computação - USP São Carlos.

3.
Campello, RJGB; Hruschka Jr., E. R.; BARROS, R.; MELLO, R.. Participação em banca de Antônio José de Lima Batista. Classificação Semi-Supervisionada Ativa baseada em Múltiplas Hierarquias de Agrupamento. 2016. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação e Matemática Computacional) - Instituto de Cinências Matemáticas e de Computação - USP São Carlos.

4.
CAMARGO, Heloisa de Arruda; Hruschka Jr., E. R.; VELLASCO, M. M. B. R.. Participação em banca de Helano Povoas de Lima. Uma Abordagem para construção de Sistema Fuzzy baseados em Regras integrando Conhecimento de Especialistas e Extraído de Dados. 2015. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.

5.
Hruschka Jr., E. R.; Braga, J. R. F.; Papa, J. P.. Participação em banca de Luís Augusto Martins Pereira. Explorando Abordagens de Múltiplos Rótulos por Floresta de Caminhos Otimos. 2014. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.

6.
Plastino, A.; Hruschka Jr., E. R.; Rosa, J. L. G.. Participação em banca de Diego Furtado Silva. Classificação de séries temporais por similaridade e extração de atributos com aplicação na identificação automática de insetos. 2014. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação e Matemática Computacional) - Instituto de Cinências Matemáticas e de Computação - USP São Carlos.

7.
Lopes, A. A.; Liang, Z; Hruschka Jr., E. R.; Costa, LF. Participação em banca de Jorge Carlos Valverde Rebaza. Predição de links em redes complexas utilizando informações de estruturas de comunidades. 2013. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação e Matemática Computacional) - Instituto de Cinências Matemáticas e de Computação - USP São Carlos.

8.
Liang, Z; Hruschka Jr., E. R.; Roque, A.. Participação em banca de Roberto Alves Gueleri. Agrupamento de dados baseado em comportamento coletivo e auto-organização. 2013. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação e Matemática Computacional) - Instituto de Cinências Matemáticas e de Computação - USP São Carlos.

9.
EBECKEN, N. F. F.; LIMA, B. S. L. P.; FERNANDES, E.; HRUSCHKA JR., ER. Participação em banca de Maria Luiza Castro Passini. Mineração de Textos para Orientação de Documentos em Centrais de Atendimento. 2012. Dissertação (Mestrado em Engenharia Civil) - COPPE/UFRJ - Universidade Federal do RIo de Janeiro.

10.
Caseli, H. M.; HRUSCHKA JR., ER; Specia, L.. Participação em banca de Daniel Emilio Beck. Tradução automática estatística baseada em sintaxe e linguagens de árvores. 2012. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.

11.
HRUSCHKA JR., ER; CAMARGO, Heloisa de Arruda; LIMA, B. S. L. P.. Participação em banca de Vinicius Oliverio. Detecção de Contradições em um Sistema de Aprendizado Sem Fim. 2012. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.

12.
Mourelle, L. M.; Nedjah, N.; Santos, I. J. A. L.; HRUSCHKA JR., ER. Participação em banca de Marcos Santana Farias. Hardware reconfigurável para identificação de radionuclídeos utilizando o método de agrupamento subtrativo. 2012. Dissertação (Mestrado em Engenharia Eletrônica) - Universidade do Estado do Rio de Janeiro.

13.
CAMARGO, Heloisa de Arruda; HRUSCHKA JR., ER; Tanscheit, R.. Participação em banca de Edward Hinojosa Cárdenas. Geração Genética Multiobjetivo de Sistemas Fuzzy usando a Abordagem Iterativa. 2011. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.

14.
Nievola, J.; Paraiso, EC; Enembreck, F.; HRUSCHKA JR., ER. Participação em banca de Rodolfo Botto de Barros Garcia. Seleção de Atributos usando Critérios Multiobjetivo Baseados em Enxame para Seleção de Genes em Microarranjos (SAMO-ESMA). 2011. Dissertação (Mestrado em Informática) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná.

15.
Batista, G.E.A.P.A.; Rezende, SO; HRUSCHKA JR., ER. Participação em banca de Rafael Giusti. Descoberta de Regras de Conhecimento Interessantes utilizando Computação Evolutiva Multi-Objetivo. 2010. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação e Matemática Computacional) - Instituto de Cinências Matemáticas e de Computação - USP São Carlos.

16.
CAMARGO, Heloisa de Arruda; NICOLETTI, Maria Do Carmo; HRUSCHKA JR., ER; HRUSCHKA, E. R.. Participação em banca de Marcos Evandro Cintra. Geração de Regras Fuzzy com Pré-Seleção de Regras Candidatas. 2007. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.

17.
BIAJIZ, M.; Santos, MTP; HRUSCHKA JR., ER; Campos, M. L. M.. Participação em banca de Cristiane Akemi Yaguinuma. Sistema FOQuE para Expansão Semântica de Consultas baseada em Ontologias Difusas. 2007. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.

18.
HRUSCHKA JR., ER; EBECKEN, N. F. F.; NICOLETTI, Maria Do Carmo; CAMARGO, Heloisa de Arruda; Figueiredo, M. F.. Participação em banca de Edimilson Batista dos Santos. A Ordenação das Variáveis no Processo de Otimização de Classificadores Bayesianos: Uma Abordagem Evolutiva. 2007. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.

19.
HRUSCHKA JR., ER; Nievola, J.; NICOLETTI, Maria Do Carmo; OLIVEIRA, Vilma Alves de. Participação em banca de Murilo Lacerda Yoshida. Aprendizado Supervisionado Incremental de Redes Bayesianas para Mineração de Dados. 2007. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.

20.
Maciel, C. D.; OLIVEIRA, Vilma Alves de; HRUSCHKA JR., ER. Participação em banca de Edwin Rafael Villanueva Talavera. Métodos Bayesianos aplicados em Taxonomia molecular. 2007. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Escola de Engenharia de São Carlos - USP São Carlos.

21.
HRUSCHKA JR., ER; Cozman, F.C.; NICOLETTI, Maria Do Carmo; CAMARGO, Heloisa de Arruda. Participação em banca de Sebastian David Carvalho de Oliveira Galvão. A Seleção de Atributos e o Aprendizado Supervisionado de Redes Bayesianas no Contexto da Mineração de Dados. 2007. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.

22.
OLIVEIRA, Vilma Alves de; KARAM, Décio; HRUSCHKA JR., ER. Participação em banca de Lílian de Souza Vismara. Aplicação da inferência Bayesiana na simulação da dinâmica de produção de sementes de plantas daninhas. 2006. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade de São Paulo.

23.
Nievola, J.; Ramos, MP; Kaestner, C; Probst, C; HRUSCHKA JR., ER. Participação em banca de Daniele Yumi Sunaga. Aplicação de Técnicas de Validação Estatística e Biológica em Agrupamento de Dados de Expressão Gênica. 2006. Dissertação (Mestrado em Informática) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná.

24.
CAMARGO, Heloisa de Arruda; HRUSCHKA JR., ER; NICOLETTI, Maria Do Carmo; Delgado, MRBS. Participação em banca de Anderson Francisco Talon. Abordagem Co-Evolutiva Hierárquica para Geração Automática de Sistemas Nebulosos. 2006. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.

25.
Figueiredo, M. F.; Peres, S. M.; HRUSCHKA JR., ER. Participação em banca de Frank Helbert Borsato. Autonomia Cognitiva em Rede Neural Topológica Multi-Camada de Plasticidade Sináptica Intracamada. 2006. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual de Maringá.

26.
NICOLETTI, Maria Do Carmo; HRUSCHKA JR., ER; BIAJIZ, M.; VELLASCO, M. M. B. R.. Participação em banca de Daniel Monegatto Santoro. Sobre o Processo de Seleção de Subconjuntos de Atributos - As Abordagens Filtro e Wrapper. 2005. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.

27.
MORANDIN JUNIOR, O.; HRUSCHKA JR., ER; KATO, E. R. R.; MIYAGI, P. E.. Participação em banca de Eduardo Gomes Rigeiro Maggio. Uma Heurística para a Programação da Produção de Sistemas Flexíveis de Manufatura usando Modelagem de Redes de Petri. 2005. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.

Teses de doutorado
1.
Lopes, A. A.; JORGE, A. M. G.; Liang, Z; Hruschka Jr., E. R.; TRAVIESO, G.. Participação em banca de Lilian Berton. Construção de redes baseadas em vizinhança para o aprendizado semissupervisionado. 2016. Tese (Doutorado em Doutorado em Ciências da Computação e Matemática C) - Instituto de Cinências Matemáticas e de Computação - USP São Carlos.

2.
LOUZADA NETO, F.; Hruschka Jr., E. R.; GUZMAN, J. L. B.; CONCEICAO, K. S.; IZBICKI, R.. Participação em banca de Anderson Luiz Ara Souza. Modelo Alfa Normal Assimétrico Multivariado para Redes de Classificação. 2016. Tese (Doutorado em Doutorado em Estatística) - Universidade Federal de São Carlos.

3.
PIMENTEL, M. G. C.; CRISTO, M. A. P.; SANTANCHÈ MUNSON, E. V.; Hruschka Jr., E. R.. Participação em banca de Raoni Simões Ferreira. Um modelo de previsão para Wikification baseado na combinação de atributos latentes, diádicos e monádicos. 2016. Tese (Doutorado em Doutorado em Ciências da Computação e Matemática C) - Instituto de Cinências Matemáticas e de Computação - USP São Carlos.

4.
EBECKEN, N. F. F.; COSTA, M. C. A.; LIMA, B. S. L. P.; FERNANDES, E.; Hruschka Jr., E. R.. Participação em banca de Antonio Anddre Serpa da Silva. NET-Y: Uma Abordagem para Detecção de Atividades Suspeitas em Redes Sociais. 2015. Tese (Doutorado em Engenharia Civil - Sistemas Computacionais) - COPPE/UFRJ - Universidade Federal do RIo de Janeiro.

5.
PARDO, T. A. S.; Nunes, MGV; ROMAN, N. T.; Hruschka Jr., E. R.; FELIPPO, A.. Participação em banca de María Lucía Del Rosario Castro Jorge. Modelagem gerativa para sumarização automática multidocumento. 2015. Tese (Doutorado em Doutorado em Ciências da Computação e Matemática C) - Instituto de Cinências Matemáticas e de Computação - USP São Carlos.

6.
SKOCAJ, D.; ROBNIK-SIKONJA, M.; DEMSAR, J.; MLADENIC, D.; Hruschka Jr., E. R.. Participação em banca de Mitja Trampus. Semantic approaches to domain template construction and opinion mining from natural language. 2015. Tese (Doutorado em Doutorado em Ciências da Computação) - Jozef Stefan Institute.

7.
Liang, Z; RODRIGUES, F. A.; TINÓ BAZZAN, A. L. C.; Hruschka Jr., E. R.. Participação em banca de Bilzã Marques de Araújo. Rotulação de indivíduos representativos no aprendizado semissupervisionado baseado em redes: caracterização, realce, ganho e filosofia. 2015. Tese (Doutorado em Ciências da Computação e Matemática Computacional) - Universidade de São Paulo.

8.
GONCALVES, M. A.; CRISTO, M.; LEANDER, A.; PALAZZO, J.; Hruschka Jr., E. R.. Participação em banca de Daniel Hasan Dalip. Uma abordagem Multivisão para a Estimativa Automática da Qualidade de Conteúdo COlaborativo na Web 2.0. 2015. Tese (Doutorado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Minas Gerais.

9.
EBECKEN, N. F. F.; Pereira, G. P.; LIMA, B. S. L. P.; Valentin, J. L.; Hruschka Jr., E. R.. Participação em banca de Lúcio Pereira de Andrade. ANÁLISE DE REDES PLANCTÔNICAS UTILIZANDO MULTIGRAFO FUZZY. 2014. Tese (Doutorado em Engenharia Civil - Sistemas Computacionais) - COPPE/UFRJ - Universidade Federal do RIo de Janeiro.

10.
de Carvalho, ACPLF; Gama, J.; Hruschka Jr., E. R.; Pappa, G. L.; Zadrozny, B.. Participação em banca de Elaine Ribeiro de Faria Paiva. Detecção de novidade em fluxos contínuos de dados multiclasse. 2014. Tese (Doutorado em Doutorado em Ciências da Computação e Matemática C) - Instituto de Cinências Matemáticas e de Computação - USP São Carlos.

11.
EBECKEN, N. F. F.; MATTOSO, M. L. Q.; LIMA, B. S. L. P.; Hruschka Jr., E. R.. Participação em banca de Fabiane dos Reis Braga. Metodologia para Extração Semiautomática de uma Taxonomia de Conceitos a partir da Produção Científica da Área Nuclear Utilizando Técnicas de Mineração de Textos. 2013. Tese (Doutorado em Engenharia Civil - Sistemas Computacionais) - COPPE/UFRJ - Universidade Federal do RIo de Janeiro.

12.
Aluisio, SM; Finger, M.; de Carvalho, ACPLF; Hruschka Jr., E. R.. Participação em banca de Arnaldo Candido Jr.. Análise Bidirecional da Língua na Simplificação Sintática em Textos do Português voltada à Acessibilidade Digital. 2013. Tese (Doutorado em Doutorado em Ciências da Computação e Matemática C) - Instituto de Cinências Matemáticas e de Computação - USP São Carlos.

13.
Carvalho FAT; Hruschka Jr., E. R.; DELBEM, A. C. B.; Mello, RF; de Carvalho, ACPLF. Participação em banca de José Augusto Andrade Filho. Definição automática da quantidade de atributos selecionados em tarefas de agrupamento de dados. 2013. Tese (Doutorado em Doutorado em Ciências da Computação e Matemática C) - Instituto de Cinências Matemáticas e de Computação - USP São Carlos.

14.
Mello, RF; Batista, G.E.A.P.A.; Hruschka Jr., E. R.; Telles, G.P.; ZUBEN, F. J. V.. Participação em banca de Cássio Martini Martins Pereira. Agrupamento de séries temporais em fluxos contínuos de dados. 2013. Tese (Doutorado em Doutorado em Ciências da Computação e Matemática C) - Instituto de Cinências Matemáticas e de Computação - USP São Carlos.

15.
Maciel, C. D.; de Carvalho, ACPLF; DELBEM, A. C. B.; Hruschka Jr., E. R.; SHINODA, A. A.. Participação em banca de Soledad Espezua Llerena. Redução dimensional de dados de alta dimensão e poucas amostras usando Projection Pursuit. 2013. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) - Escola de Engenharia de São Carlos - USP São Carlos.

16.
Mello, RF; Silva, I. N.; HRUSCHKA JR., ER; Lorena, AC; DELBEM, A. C. B.. Participação em banca de Marcelo Keese Albertini. Adaptação de viés indutivo de algoritmos de agrupamento de fluxos de dados. 2012. Tese (Doutorado em Doutorado em Ciências da Computação e Matemática C) - Instituto de Cinências Matemáticas e de Computação - USP São Carlos.

17.
Hruschka Jr., E. R.; Maciel, C. D.. Participação em banca de Edwin Villanueva Talavera. Sistema evolutivo eficiente para aprendizagem estrutural de redes Bayesianas. 2012. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) - Escola de Engenharia de São Carlos - USP São Carlos.

18.
Costa, LF; VELLASCO, M. M. B. R.; Hruschka Jr., E. R.; Rezende, SO; Liang, Z. Participação em banca de Thiago Christiano Silva. Aprendizado de máquina em redes complexas: modelagem, análise e aplicações. 2012. Tese (Doutorado em Doutorado em Ciências da Computação e Matemática C) - Instituto de Cinências Matemáticas e de Computação - USP São Carlos.

19.
Liang, Z; Lopes, A. A.; Silva, I. N.; Macau, E. E. N.; HRUSCHKA JR., ER. Participação em banca de João Roberto Bertini Junior. Classificação de dados estacionários e não estacionários baseada em grafos. 2011. Tese (Doutorado em Doutorado em Ciências da Computação e Matemática C) - Instituto de Cinências Matemáticas e de Computação - USP São Carlos.

20.
EVSUKOFF, A. G.; Santos, N.; EBECKEN, N. F. F.; BAIAO, F. A.; HRUSCHKA JR., ER. Participação em banca de Adriana Aparicio Sicsú Ayres do Nascimento. Metodologia para Recuperação de Documentos através da associação entre termos. 2011. Tese (Doutorado em Engenharia Civil - Sistemas Computacionais) - COPPE/UFRJ - Universidade Federal do RIo de Janeiro.

21.
EBECKEN, N. F. F.; HRUSCHKA JR., ER; EVSUKOFF, A. G.; LIMA, B. S. L. P.; Barbosa, H. J. C.; MATTOSO, M. L. Q.. Participação em banca de Edmilson Batista dos Santos. Aprendizado Indutivo de Redes Bayesianas: Além da Precisão na Tarefa de Classificação. 2011. Tese (Doutorado em Engenharia Civil - Sistemas Computacionais) - COPPE/UFRJ - Universidade Federal do RIo de Janeiro.

22.
Machado, JC; Fileto, R.; HRUSCHKA JR., ER; Romero, RAF; Traina Jr., C. Participação em banca de Ana Paula Appel. Métodos para o pré-processamento e mineração de grandes volumes de dados multidimensionais e redes complexas. 2010. Tese (Doutorado em Doutorado em Ciências da Computação e Matemática C) - Instituto de Cinências Matemáticas e de Computação - USP São Carlos.

23.
OLIVEIRA, Vilma Alves de; KARAM, Décio; HRUSCHKA JR., ER; CRUVINEL, P. E.; Romero, RAF. Participação em banca de Glaucia Maria Bressan. Classificação do risco de infestação de regiões por plantas daninhas utilizando lógica fuzzy e redes bayesianas. 2007. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) - Escola de Engenharia de São Carlos - USP São Carlos.

24.
EBECKEN, N. F. F.; EVSUKOFF, A. G.; LIMA, B. S. L. P.; COSTA, M. C. A.; HRUSCHKA JR., ER. Participação em banca de Mauricio Onoda. Metodologia de Mineração de Dados para Análise de Comprtamento de Navegar num Web Site. 2006. Tese (Doutorado em Engenharia Civil - Sistemas Computacionais) - COPPE/UFRJ - Universidade Federal do RIo de Janeiro.

25.
EBECKEN, N. F. F.; MATTOSO, M. L. Q.; LIMA, B. S. L. P.; HRUSCHKA JR., ER; Alves, J. L. D.. Participação em banca de Valeria Menezes Bastos. Ambiente de Descoberta de COnhecimento na WEB para Língua Portuguesa. 2006. Tese (Doutorado em Engenharia Civil - Sistemas Computacionais) - COPPE/UFRJ - Universidade Federal do RIo de Janeiro.

26.
EBECKEN, N. F. F.; EVSUKOFF, A. G.; LACHTERMARCHER, G.; HRUSCHKA JR., ER; MATTOSO, M. L. Q.. Participação em banca de Paulo Sergio de Souza Coelho. Um Sistema para Indução de Modelos de Predição Baseados em Árvores. 2005. Tese (Doutorado em Sistemas Computacionais) - Universidade Federal do Rio de Janeiro.

27.
EBECKEN, N. F. F.; LIMA, B. S. L. P.; EVSUKOFF, A. G.; PIRES, H. M.; FERNANDES, E.; HRUSCHKA JR., ER. Participação em banca de Angelo Maia Cister. Mineração de Dados para a Análise de Atrito em Telefonia Móvel. 2005. Tese (Doutorado em Sistemas Computacionais) - Universidade Federal do Rio de Janeiro.

28.
EBECKEN, N. F. F.; EVSUKOFF, A. G.; SILVA, J. F.; LANDAU, L.; HRUSCHKA JR., ER. Participação em banca de Carlos Fernando Nogueira. Metodologia de Valorização de Clientes Utilizando Mineração de Dados. 2004. Tese (Doutorado em Sistemas Computacionais) - Universidade Federal do Rio de Janeiro.

Qualificações de Doutorado
1.
Lopes, A. A.; Liang, Z; RODRIGUES, F. A.; Hruschka Jr., E. R.. Participação em banca de Alan Demetrius Baria Valejo. Paradigma multinível para detecção de comunidades > > sobrepostas em redes complexas. 2016. Exame de qualificação (Doutorando em Doutorado em Ciências da Computação e Matemática C) - Instituto de Cinências Matemáticas e de Computação - USP São Carlos.

2.
Aluisio, SM; Batista, G.E.A.P.A.; Hruschka Jr., E. R.. Participação em banca de Roberta Akemi Sinoara. Representações semânticas extraídas com o apoio do usuário para agrupamento de textos. 2015. Exame de qualificação (Doutorando em Doutorado em Ciências da Computação e Matemática C) - Instituto de Cinências Matemáticas e de Computação - USP São Carlos.

3.
SILVA, A. S.; CRISTO, M.; Hruschka Jr., E. R.. Participação em banca de Henry S. Vieira. Automatically Enriching Product Catalogs with Related Social Media Content. 2015. Exame de qualificação (Doutorando em Informática) - Universidade Federal do Amazonas.

4.
Nicoletti M. C.; Hruschka Jr., E. R.; Rezende, SO. Participação em banca de Priscilla de Abreu Lopes. Mineração em Fluxos Contínuos de Dados por meio de Técnicas de Aprendizado Semissupervisionado. 2015. Exame de qualificação (Doutorando em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.

5.
MOLIN, J. P.; Hruschka Jr., E. R.; INAMASU, R. Y.. Participação em banca de Eduardo Antonio Speranza. MINERAÇÃO DE DADOS ESPACIAIS APLICADA NO DELINEAMENTO DE ZONAS DE MANEJO EM AGRICULTURA DE PRECISÃO. 2015. Exame de qualificação (Doutorando em Doutorado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.

6.
Hruschka Jr., E. R.; Julia, R. M. S.. Participação em banca de Henrique de Castro Neto. Uma Nova Abordagem de Aprendizagem de Máquina Combinando Elicitação Automática de Casos e Diferenças Temporais. Aplicação a Agentes Jogadores de Damas. 2015. Exame de qualificação (Doutorando em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Uberlândia.

7.
WAINER, J.; ROCHA, A.; Hruschka Jr., E. R.. Participação em banca de Fernando José Vieira da Silva. Information and Emotion Extraction from Twitter for Brazilian Stock Market Prediction. 2014. Exame de qualificação (Doutorando em Ciência da Computação) - Universidade Estadual de Campinas.

8.
Hruschka Jr., E. R.; Maciel, C. D.. Participação em banca de Soledad Espezua Llerena. Aplicação da técnica de Projection Pursuit na redução dimensional de problemas de alta dimensão e poucas amostras. 2012. Exame de qualificação (Doutorando em Engenharia Elétrica) - Escola de Engenharia de São Carlos - USP São Carlos.

9.
EVSUKOFF, A. G.; LIMA, B. S. L. P.; HRUSCHKA JR., ER. Participação em banca de Carolina Ribeiro Xavier. Uma Proposta Para Ranking E Clustering Simultâneo Em Redes Complexas. 2012. Exame de qualificação (Doutorando em Engenharia Civil) - COPPE/UFRJ - Universidade Federal do RIo de Janeiro.

10.
de Carvalho, ACPLF; HRUSCHKA JR., ER; PRATI, R. C.. Participação em banca de Everton Alvares Cherman. Explorando a dependência de rótulos no aprendizado multirrótulo. 2011. Exame de qualificação (Doutorando em Doutorado em Ciências da Computação e Matemática C) - Instituto de Cinências Matemáticas e de Computação - USP São Carlos.

11.
Rezende, SO; Costa, LF; HRUSCHKA JR., ER. Participação em banca de Thiago Christiano Silva. Aprendizado Semissupervisionado via Competição de Partículas em Redes Complexas: Modelagem, Análise e Aplicações. 2011. Exame de qualificação (Doutorando em Doutorado em Ciências da Computação e Matemática C) - Instituto de Cinências Matemáticas e de Computação - USP São Carlos.

12.
Nunes, MGV; Aluisio, SM; HRUSCHKA JR., ER. Participação em banca de Maria Lucia Del Rosario Castro Jorge. Aprendizado Automático de Modelos de Sumarização Multidocumento para o Português do Brasil. 2011. Exame de qualificação (Doutorando em Doutorado em Ciências da Computação e Matemática C) - Instituto de Cinências Matemáticas e de Computação - USP São Carlos.

13.
EVSUKOFF, A. G.; HRUSCHKA JR., ER; EBECKEN, N. F. F.. Participação em banca de Edimilson Batista dos Santos. Ordenação das Variáveis para Otimização do Aprendizado Indutivo de Redes Bayesianas. 2010. Exame de qualificação (Doutorando em Engenharia Civil - Sistemas Computacionais) - COPPE/UFRJ - Universidade Federal do RIo de Janeiro.

14.
Monard, MC; Osório, F; HRUSCHKA JR., ER. Participação em banca de Bruno Magalhães Nogueira. Geração de taxonomias de tópicos dinâmicas por meio de agrupamento semi-supervisionado. 2010. Exame de qualificação (Doutorando em Doutorado em Ciências da Computação e Matemática C) - Instituto de Cinências Matemáticas e de Computação - USP São Carlos.

15.
DELBEM, A. C. B.; Campello, RJGB; HRUSCHKA JR., ER. Participação em banca de Douglas Machado Tavarez. Um Algoritmo Evolutivo com Seleção Sexual para Otimização MultiObjetivo. 2010. Exame de qualificação (Doutorando em Doutorado em Ciências da Computação e Matemática C) - Instituto de Cinências Matemáticas e de Computação - USP São Carlos.

16.
ZUBEN, F. J. V.; NETTO, M. L. A.; ATTUX, R. R. F.; HRUSCHKA JR., ER. Participação em banca de Pablo ALberto Dalbem de Castro. Novas Perspectivas em Aprendizado e Aplicações de Redes Bayesianas. 2007. Exame de qualificação (Doutorando em Engenharia Elétrica) - Universidade Estadual de Campinas.

Qualificações de Mestrado
1.
MARCONDES, C. A. C.; Senger, H.; Hruschka Jr., E. R.. Participação em banca de Renato Santos Alves. Modelo de Predição Bayesiano para o Gerenciamento de Saúde de Sistemas em Cloud Computing. 2015. Exame de qualificação (Mestrando em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.

2.
FERRARI, R. J.; Hruschka Jr., E. R.; LIZIER, M. A. S.. Participação em banca de Paulo Guilherme de Lima Freire. Segmentação de placas de esclerose múltipla em imagens de ressonância magnética usando modelo de mistura de distribuições t-Student e detecção de outliers. 2015. Exame de qualificação (Mestrando em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.

3.
CAMARGO, Heloisa de Arruda; Santos, MTP; Hruschka Jr., E. R.. Participação em banca de Suzane Carol de Lima. CONSTRUÇÃO DE ONTOLOGIAS FUZZY DIRECIONADA POR DADOS UTILIZANDO FORMAL CONCEPT ANALYSIS. 2015. Exame de qualificação (Mestrando em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.

Trabalhos de conclusão de curso de graduação
1.
LEVADA, A. L. M.; Caseli, H. M.; Hruschka Jr., E. R.. Participação em banca de Paulo Roberto Cerioni.Aplicação de um classificador SVM em detecção auxiliada por computador de câncer de mama. 2015. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.

2.
Caseli, H. M.; Hruschka Jr., E. R.; CAMARGO, Heloisa de Arruda; RAMISCH, C.. Participação em banca de Alexandre Rondon.Aprendizado Sem-Fim de Expressões Multipalavras. 2014. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.

3.
Figueiredo, M. F.; Hruschka Jr., E. R.. Participação em banca de Bruno Angeli Calza.Proposta de um sistema de recomendação para uma rede social de vinhos. 2014. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.



Participação em bancas de comissões julgadoras
Concurso público
1.
Flesch, RCC; Flauzino, RA; Hruschka Jr., E. R.. Concurso Público para Professores - Edital 008DDP2013 - UFSC - Campus Joinville. 2013. Universidade Federal de Santa Catarina.

Outras participações
1.
Caseli, H. M.; HRUSCHKA JR., ER; Almeida, G. M. B.. Extração automática de relações semânticas a partir de textos escritos em português do Brasil. 2012. Universidade Federal de São Carlos.

2.
Lopes, A. A.; Liang, Z; HRUSCHKA JR., ER. Redes de Markov Relacionais na predição de links em redes sociais. 2012. Instituto de Cinências Matemáticas e de Computação - USP São Carlos.

3.
Liang, Z; Lopes, A. A.; HRUSCHKA JR., ER. Agrupamento de Dados baseado em Comportamento Coletivo e Auto-Organização. 2012. Instituto de Cinências Matemáticas e de Computação - USP São Carlos.

4.
HRUSCHKA JR., ER; NICOLETTI, Maria Do Carmo; CAMARGO, Heloisa de Arruda. Regras Fuzzy no processo de explicação de redes Bayesianas. 2009. Universidade Federal de São Carlos.

5.
de Carvalho, ACPLF; Batista, G.E.A.P.A.; HRUSCHKA JR., ER. Sistemas classificadores evolutivos para problemas multi-rôtulos. 2008. Instituto de Cinências Matemáticas e de Computação - USP São Carlos.

6.
Batista, G.E.A.P.A.; Enembreck, F.; HRUSCHKA JR., ER. Descoberta de regras de conhecimento interessantes utilizando computação evolutiva multi-objetivo. 2008. Instituto de Cinências Matemáticas e de Computação - USP São Carlos.

7.
HRUSCHKA JR., ER; NICOLETTI, Maria Do Carmo; de Carvalho, ACPLF. Seleção de Atributos e o Aprendizado Supervisionado de Redes Bayesianas no Contexto da Mineração de Dados. 2007. Universidade Federal de São Carlos.

8.
Liang, Z; Romero, RAF; HRUSCHKA JR., ER. Clusterização de dados utilizando técnicas de redes complexas e computação bioinspirada. 2007. Universidade de São Paulo - Campus São Carlos.

9.
Zorzo, SD; Teixeira, CAC; HRUSCHKA JR., ER. Framework para Privacidade e Personalização em Ambientes Educacionais. 2007. Universidade Federal de São Carlos.

10.
CAMARGO, Heloisa de Arruda; HRUSCHKA JR., ER; NICOLETTI, Maria Do Carmo. Geração de Regras Fuzzy usando Algoritmos Genéticos e Algoritmos de Agrupamento. 2007. Universidade Federal de São Carlos.

11.
Maciel, C. D.; OLIVEIRA, Vilma Alves de; HRUSCHKA JR., ER. Métodos Bayesianos aplicados em Taxonomia Molecular. 2007. Universidade de São Paulo - Campus São Carlos.

12.
CAMARGO, Heloisa de Arruda; HRUSCHKA JR., ER; NICOLETTI, Maria Do Carmo. Geração Genética de regras fuzzy com pré-seleção de regras candidatas. 2006. Universidade Federal de São Carlos.

13.
ANACLETO, Junia Coutinho; HRUSCHKA JR., ER; NICOLETTI, Maria Do Carmo. Aplicando Senso Comum na Edição de Hiperdocumentos para a aprendizagem eletrônica. 2006. Universidade Federal de São Carlos.

14.
HRUSCHKA JR., ER; NICOLETTI, Maria Do Carmo; CAMARGO, Heloisa de Arruda. A ordenação das variáveis no processo de otimização de Classificadores Bayesianos: uma abordagem evolutiva. 2006. Universidade Federal de São Carlos.

15.
HRUSCHKA JR., ER; OLIVEIRA, Vilma Alves de; NICOLETTI, Maria Do Carmo. Aprendizado Supervisionado Incremental de Redes Bayesianas para Mineração de Dados. 2006. Universidade Federal de São Carlos.

16.
CAMARGO, Heloisa de Arruda; HRUSCHKA JR., ER; BIAJIZ, M.. Mineração de Regras de Associação em Dados de Expressão Gênica". 2006. Universidade Federal de São Carlos.

17.
Santos, MTP; Abib, S; HRUSCHKA JR., ER. Comissão de Seleção para Contratação de Professor Substituto TP-40 junto ao Departamento de Computação da UFSCar. 2006. Universidade Federal de São Carlos.

18.
CAMARGO, Heloisa de Arruda; NICOLETTI, Maria Do Carmo; HRUSCHKA JR., ER. Abordagem co-evolutiva hierárquica para geração automática de sistemas nebulosos. 2005. Universidade Federal de São Carlos.

19.
CAMARGO, Heloisa de Arruda; HRUSCHKA JR., ER; MORANDIN JUNIOR, O.. Geração Automática de Base de Conhecimento Nebuloso utilizando Algoritmos Imunológicos Artificiais. 2005. Universidade Federal de São Carlos.

20.
MORANDIN JUNIOR, O.; HRUSCHKA JR., ER; CAMARGO, Heloisa de Arruda. Sistema Inteligente para Programação da Produção com Apoio de Simulação. 2005. Universidade Federal de São Carlos.



Eventos



Participação em eventos, congressos, exposições e feiras
1.
Dagstuhl Seminar 15201 - Seminar Series.NELL as a Knowledge Graph building tool. 2015. (Encontro).

2.
KET2015 - Knowledge Extraction from Text at WWW 2015. Abertura do Workshop e Coordenação das sessões. 2015. (Congresso).

3.
WWW2015 - the 24th World Wide Web Conference. 2015. (Congresso).

4.
20th ACM SIG-KDD Conference Knowledge discovery and Data Mining. 2014. (Congresso).

5.
Brazilian Conference on Intelligent Systems (BRACIS-2014). 2014. (Congresso).

6.
Conference on Data Mining and Data Warehouses (SiKDD 2014). Conference on Data Mining and Data Warehouses (SiKDD 2014). 2014. (Congresso).

7.
Workshop NewsKDD: Data Science for News Publishing. at KDD 2014, New York, United States, August 24, 2014. Markov Logic Scalability in a Never-Ending Language Learning System. 2014. (Congresso).

8.
KET2013 - Knowledge Extraction from Text - Workshop at NIPS. Machine Reading the Web: a quick overview. 2013. (Congresso).

9.
NIPS2013 - The Twenty-seventh Annual Conference on Neural Information Processing Systems (NIPS)-. 2013. (Congresso).

10.
The World Wide Web Conference. Machine Reading The Web. 2013. (Congresso).

11.
WWW Workshop on Web Intelligence and Communities #WiC2013. 2013. (Congresso).

12.
XLIKE Project Meeting.Machine Reading The Web. 2013. (Encontro).

13.
13th Ibero-American Conference on Artificial Intelligence - IBERAMIA 2012. Contradiction Detection and Ontology Extension in a Never-Ending Learning System. 2012. (Congresso).

14.
Ciclo de Palestras Comemorativo dos 5 anos do Pós-Graduação em Engenharia da Informação da Universidade Federal do ABC.Palestra Convidada: Aprendizado de Máquina Sem-Fim. 2012. (Seminário).

15.
The European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases (ECML PKDD). Coupled Bayesian Sets Algorithm for Semi-supervised Learning and Information Extraction. 2012. (Congresso).

16.
14ª Semana da Computação da USP São Carlos.Palestra Convidada: Aprendizado de Máquina sem fim e Leitura na Web. 2011. (Encontro).

17.
Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing - EMNLP. Discovering Relations between Noun Categories. 2011. (Congresso).

18.
Congresso da Sociedade Brasileira de Computação. Aprendizado de Máquina Sem Fim e a Leitura da Web. 2011. (Congresso).

19.
VI SAC - 6º Semana Acadêmica da Computação.Aprendizado de Máquina Sem Fim: podem as máquinas aprender continuamente como fazem os seres humanos?. 2011. (Encontro).

20.
2010 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC-2010). A Distance-Based Mutation Operator for Learning Bayesian Network Structures using Evolutionary Algorithms. 2010. (Congresso).

21.
The Ninth International Conference on Machine Learning and Applications (ICMLA 2010). Evolutionary Algorithm using Random Multi-point Crossover Operator for Learning Bayesian Network Structures. 2010. (Congresso).

22.
the Third ACM International Conference on Web Search and Data Mining (WSDM).Coupled Semi-Supervised Learning for Information Extraction. 2010. (Simpósio).

23.
AAAI 2009 Spring Symposium on Learning by Reading and Learning to Read.Toward Never Ending Language Learning. 2009. (Simpósio).

24.
DARPA Machine Reading Kick-off meeting.Ontology Extension in Coupled Semi-Supervised Learning. 2009. (Encontro).

25.
NAACL HLT 2009 Workshop on Semi-supervised Learning for Natural Language Processing. Coupling Semi-Supervised Learning of Categories and Relations. 2009. (Congresso).

26.
NSF Sponsored Symposium on Semantic Knowledge Discovery, Organization and Use.Continuous Discovery of Semantic Knowledge. 2008. (Simpósio).

27.
18th Annual IRMA (International Resources Management Association) International Conference. Adapting Supervised Feature Selection Methods for Clustering Tasks. 2007. (Congresso).

28.
7th International Conference on Hybrid Intelligent Systems. Variable Ordering in the Conditional Independence Bayesian Classifier Induction Process: An Evolutionary Approach. 2007. (Congresso).

29.
ECML/PKDD-2007 International Workshop on Knowledge Discovery from Ubiquitous Data Streams (IWKDUDS-2007). Quasi-Incremental Bayesian Classifier. 2007. (Congresso).

30.
IEEE International Conference on Fuzzy Systems - FUZZ-IEEE2007. BayesFuzzy: using a Bayesian Classifier to Induce a Fuzzy Rule Base. 2007. (Congresso).

31.
the 9th International Conference on Data Warehousing and Knowledge Discovery (DaWaK 2007). A Markov Blanket based strategy to optimize the induction of Bayesian Classifiers when using Conditional Independence Learning Algorithms. 2007. (Congresso).

32.
the 9th International Conference on Data Warehousing and Knowledge Discovery (DaWaK 2007). A Markov Blanket based strategy to optimize the induction of Bayesian Classifiers when using Conditional Independence Learning Algorithms. 2007. (Congresso).

33.
The seventh International Conference on Intelligent Systems Design and Applications (ISDA 2007). Session B-III: Intelligent Data Mining. 2007. (Congresso).

34.
The seventh International Conference on Intelligent Systems Design and Applications (ISDA 2007). Data Mining using Bayesian Networks: a unified approach for Data Preparation, Learning and Visualization. 2007. (Congresso).

35.
The seventh International Conference on Intelligent Systems Design and Applications (ISDA 2007). Biomass Based Weed-Crop Competitiveness Classification Using Bayesian Networks. 2007. (Congresso).

36.
International Joint Conference Iberamia - SBIA - SBRN. CTDIA Technical Session 2 - Machine Learning and Uncertainty. 2006. (Congresso).

37.
AI-2005: the twenty-fifth Annual International Conference of the British Computer Society's Specialist Group on Artificial Intelligence (SGAI).. Applying Bayesian Networks for Meteorological Data Mining. 2005. (Congresso).

38.
The Fifth International Conference on Hybrid Intelligent Systems. Feature Selection for Clustering Problems: a Hybrid Algorithm that Iterates Between k-means and a Bayesian Filter. 2005. (Congresso).

39.
The Seventeenth Canadian Conference on Artificial Intelligence. The Seventeenth Canadian Conference on Artificial Intelligence. 2004. (Congresso).

40.
Data Mining 2003 - DM2003. Data Mining 2003. 2003. (Congresso).

41.
HIS'2002 - Hybrid Inteligent Systems. HIS'2002 - Hybrid Inteligent Systems. 2002. (Congresso).

42.
SBC'2000 - XX Congresso da Sociedade Brasileira de Computação. SBC'2000 - XX Congresso da Sociedade Brasileira de Computação. 2000. (Congresso).

43.
SBC'97 - XVII Congresso da Sociedade Brasileira de Computação. 1997. (Congresso).

44.
SBIA'95 - XII Simpósio Brasileiro de Inteligência Artificial. 1996. (Simpósio).

45.
SBIA'95 - XII Simpósio Brasileiro de Inteligência Artificial. 1995. (Simpósio).


Organização de eventos, congressos, exposições e feiras
1.
Grobelnik, M. ; Witbrock, M. ; Fortuna, B. ; Hruschka Jr., E. R. . General Co-chair of the KET2015 - Knowledge Extraction from Text at WWW 2015. 2015. (Congresso).

2.
CAMARGO, Heloisa de Arruda ; HRUSCHKA JR., ER . General Co-Chair of the BRACIS/ENIAC (Brazilian Conference on Intelligent Systems (BRACIS) and Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC)). 2014. (Congresso).

3.
Hruschka Jr., E. R.; Grobelnik, M. ; Fortuna, B. ; Witbrock, M. . Co-Chair of the NIPS 2013 Workshop on Knowledge Extraction from Text. 2013. (Congresso).

4.
de Carvalho, ACPLF ; Ciferri, C. ; HRUSCHKA, E. R. ; Hruschka Jr., E. R. ; Batista, G.E.A.P.A. ; Basgalupp, M. . Member of the Organizing Committee of The second school on Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases, II MLKDD. 2013. (Outro).

5.
HRUSCHKA JR., ER. General Chair for the International conference on Integrated Computing Technology - InTech. 2011. (Congresso).

6.
HRUSCHKA JR., ER. Program co-chair of the Second International Conference on the Applications of Digital Information and Web Technologies (ICADIWT 2009). 2009. (Congresso).

7.
CAMARGO, Heloisa de Arruda ; NICOLETTI, Maria Do Carmo ; HRUSCHKA JR., ER . Co-chair of the AUTOMATIC METHODS FOR CONSTRUCTING AND OPTIMIZING FUZZY KNOWLEDGE BASES special session at (IEA-AIE 2008) THE TWENTY FIRST INTERNATIONAL CONFERENCE ON INDUSTRIAL, ENGINEERING & OTHER APPLICATIONS OF APPLIED INTELLIGENT SYSTEMS. 2008. (Congresso).

8.
NICOLETTI, Maria Do Carmo ; Zangirolami, TC ; HRUSCHKA JR., ER . General Co-Chair of Invited Session on Computational Intelligent Techniques for Bioprocess Modelling, Monitoring and Control. 2008. (Congresso).

9.
HRUSCHKA JR., ER. Tutorial Chair - 7th International Conference on Intelligent System Design and Applications ISDA2007. 2007. (Congresso).

10.
HRUSCHKA JR., ER. Executive Chair - 5th Hybrid Intelligent Systems International Conference. 2005. (Congresso).



Orientações



Orientações e supervisões em andamento
Dissertação de mestrado
1.
Silvio Carlos Marino. IDENTIFICAÇÃO AUTOMÁTICA DE EQUIVALÊNCIA DE CONCEITOS EM DIFERENTES IDIOMAS PARA APRENDIZADO SEM FIM. Início: 2017. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos. (Orientador).

2.
Diorge Brognara Sardinha. Extração automática de relações a partir de dados ruidosos. Início: 2017. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. (Orientador).

Tese de doutorado
1.
Amandia de Oliveira Sá. Aprendizado Sem-Fim Aplicado à Detecção de Anomalias em Sensores de Veículos. Início: 2017. Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. (Orientador).

2.
Wesley Willy Oliveira de Souza. Aprendizado de Máquina Sem-Fim Guiado por Perguntas e Respostas. Início: 2016. Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos. (Orientador).

3.
Saulo Domingos de Souza Pedro. Explorando Conversing Learning e suas Aplicações. Início: 2014. Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos. (Orientador).


Orientações e supervisões concluídas
Dissertação de mestrado
1.
Alex Fernandes Mansano. Deep Learning em Aplicações de Aprendizado Sem-Fim. 2017. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. Orientador: Estevam Rafael Hruschka Júnior.

2.
Lucas Fonseca Navarro. Minerando a Base de Conhecimento de um Sistema de Aprendizado sem fim Através de Técnicas de Mineração em Grafos. 2016. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. Orientador: Estevam Rafael Hruschka Júnior.

3.
Paulo Henrique Barchi. Espansão de Ontologia através da Leitura de Máquina sem fim. 2015. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Orientador: Estevam Rafael Hruschka Júnior.

4.
Vitor Santos. Never Ending Language metaLearning: model management for CMU's ReadTheWeb project. 2014. Dissertação (Mestrado em Engenharia Informática e Computação) - Universidade do Porto, . Coorientador: Estevam Rafael Hruschka Júnior.

5.
Saulo Domingos de Souza Pedro. Conversing Learning: Applying the Wisdom of the crowds to Assist Never-Ending Learning Tasks. 2013. Dissertação (Mestrado em Mestrado em Ciência da Computação) - Centro de Ciências Exatas e de Tecnologia, . Orientador: Estevam Rafael Hruschka Júnior.

6.
Vinicius Oliverio. Detecção de Contradições em um Sistema de Aprendizado Sem Fim. 2012. Dissertação (Mestrado em Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Orientador: Estevam Rafael Hruschka Júnior.

7.
Maísa Cristina Duarte. Aprendizado Semissupervisionado através de Técnicas de Acoplamento. 2011. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. Orientador: Estevam Rafael Hruschka Júnior.

8.
Yin I Hsien. Regras Fuzzy a partir de Redes Bayesianas. 2010. Dissertação (Mestrado em Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos, EBIZ Solutions. Orientador: Estevam Rafael Hruschka Júnior.

9.
Murilo Lacerda Yoshida. Aprendizado Supervisionado Incremental de Redes Bayesianas para Mineração de Dados. 2007. 0 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos, . Orientador: Estevam Rafael Hruschka Júnior.

10.
Edimilson Batista dos Santos. A ordenação das variáveis no processo de otimização de Classificadores Bayesianos: uma abordagem evolutiva. 2007. 0 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos, . Orientador: Estevam Rafael Hruschka Júnior.

11.
Sebastian David Carvalho de Oliveira Galvão. A Seleção de Atributos e o Aprendizado Supervisionado de Redes Bayesianas no Contexto da Mineração de Dados. 2007. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo. Orientador: Estevam Rafael Hruschka Júnior.

Tese de doutorado
1.
Rafael Garcia MIani. Extração de Regras da base de conhecimento de sistema de aprendizado sem fim. 2017. Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos, . Orientador: Estevam Rafael Hruschka Júnior.

2.
Maisa Cristina Duarte. Leitura da Web em Português am Ambiente de Aprendizado Sem-Fim. 2016. Tese (Doutorado em Doutorado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Orientador: Estevam Rafael Hruschka Júnior.

3.
Reginaldo Aparecido Gotardo. Uma Abordagem de Sistema de Recomendação Orientada Pelo Aprendizado Sem Fim. 2014. Tese (Doutorado em Doutorado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. Orientador: Estevam Rafael Hruschka Júnior.

4.
Laurence Rodrigues do Amaral. Aplicando Princípios de Aprendizado de Máquina na Construção de um Biocurador Automático para o Gene Ontology (GO). 2013. Tese (Doutorado em Doutorado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos, . Orientador: Estevam Rafael Hruschka Júnior.

5.
Edimilson Batista dos Santos. Algoritmos Evolutivos aplicados a Redes Bayesianas. 2011. Tese (Doutorado em Engenharia Civil - Sistemas Computacionais) - COPPE/UFRJ - Universidade Federal do RIo de Janeiro, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Orientador: Estevam Rafael Hruschka Júnior.

Supervisão de pós-doutorado
1.
Ana Paula Appel. 2011. Universidade Federal de São Carlos, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Estevam Rafael Hruschka Júnior.

Monografia de conclusão de curso de aperfeiçoamento/especialização
1.
Cristiane Piasecki. Ensino a Distância: O Impacto Causado por esta nova Metodologia de Ensino. 2000. 46 f. Monografia. (Aperfeiçoamento/Especialização em Produção e Gestão da Informação) - Centro Universitário Positivo. Orientador: Estevam Rafael Hruschka Júnior.

2.
Carlos Alberto Pfitz e Laudelina Ribeiro Chavez. Utilização da Inteligência Artificial no Desempenho das Funções Empresariais. 2000. 41 f. Monografia. (Aperfeiçoamento/Especialização em Produção e Gestão da Informação) - Centro Universitário Positivo. Orientador: Estevam Rafael Hruschka Júnior.

3.
Andréa Baldassarre Lourenço Lis. Estudo Comparativo dos Sites das Escolas Particulares de Curitiba. 2000. 48 f. Monografia. (Aperfeiçoamento/Especialização em Produção e Gestão da Informação) - Centro Universitário Positivo. Orientador: Estevam Rafael Hruschka Júnior.

Iniciação científica
1.
Raphael Gianotti Serrano dos Santos. Uso da Lógica Markoviana para o aprendizado de relações no aprendizado sem fim. 2013. Iniciação Científica. (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo. Orientador: Estevam Rafael Hruschka Júnior.

2.
Lucas Fonseca Navarro. Armazenamento de grafos na Memória Secundária para Particionamento e Mineração. 2012. Iniciação Científica. (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Orientador: Estevam Rafael Hruschka Júnior.

3.
Mun Thye Mak. Learning Noun Phrases In Context. 2008. Iniciação Científica. (Graduando em Computer Science) - Carnegie Mellon University. Orientador: Estevam Rafael Hruschka Júnior.

4.
Saulo Domingos de Souza Pedro. Redes Naive Bayes: algoritmos e aplicações. 2007. Iniciação Científica. (Graduando em Ciências da Computação) - Universidade Federal de São Carlos, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Orientador: Estevam Rafael Hruschka Júnior.

5.
Silvio Carlos Marino. A influência dos conjuntos de itens frequentes no classificador Naive-Bayes. 2007. Iniciação Científica. (Graduando em Engenharia da Computação) - Universidade Federal de São Carlos. Orientador: Estevam Rafael Hruschka Júnior.

6.
André Willik Valenti. Ferramenta para a Substituição Automática de Valores Ausentes em Bancos de Dados - Fase II. 2006. Iniciação Científica. (Graduando em Ciências da Computação) - Universidade Federal de São Carlos, Universidade Federal de São Carlos - Programa de Apoio ao Recém-Doutor. Orientador: Estevam Rafael Hruschka Júnior.

7.
Marcell Luigi Fujii. Árvores de Decisão para Extração de Regras de Classificação. 2006. Iniciação Científica. (Graduando em Ciências da Computação) - Universidade Federal de São Carlos, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Orientador: Estevam Rafael Hruschka Júnior.

8.
Diego Pagliarini Vivencio. Ferramenta para a Substituição Automática de Valores Ausentes em Bancos de Dados. 2004. Iniciação Científica. (Graduando em Ciências da Computação) - Universidade Federal de São Carlos, Universidade Federal de São Carlos - Programa de Apoio ao Recém-Doutor. Orientador: Estevam Rafael Hruschka Júnior.

9.
Sebastian David C. de O. Galvão. Ponderação do K-NN Utilizando-se métodos tradicioanis de seleção de atributos. 2004. 11 f. Iniciação Científica. (Graduando em Bacharelado em Informática) - Centro Universitário Positivo. Orientador: Estevam Rafael Hruschka Júnior.

10.
André D Maruska. Avaliação dos Métodos de Inferência Bayesiana. 2000. 39 f. Iniciação Científica. (Graduando em Bacharelado em Informática) - Centro Universitário Positivo. Orientador: Estevam Rafael Hruschka Júnior.

11.
Rodrigo Traleski e Wagner Brito. Software para Automação da Criação de Bases de Conhecimento. 1999. 51 f. Iniciação Científica. (Graduando em Bacharelado em Informática) - Centro Universitário Positivo. Orientador: Estevam Rafael Hruschka Júnior.

12.
Odilon José Bedin. Biblioteca para desenvolvimento de Software Educativo - Jogos de Aventura. 1998. 32 f. Iniciação Científica. (Graduando em Bacharelado em Informática) - Centro Universitário Positivo, Centro Universitário Positivo. Orientador: Estevam Rafael Hruschka Júnior.

Orientações de outra natureza
1.
Jussara Pierri de Mendonça. Matemática e Informática Educativa: Uma nova prática pedagógica em Matemática, fazendo uso do computador. 1999. 58 f. Orientação de outra natureza - Centro Universitário Positivo. Orientador: Estevam Rafael Hruschka Júnior.



Inovação



Projetos de pesquisa



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