Bacharelado em Sistemas da Informação

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Navegando Bacharelado em Sistemas da Informação por Autor "Doutor Renato Miranda Filho"

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    Algoritmos de recomendação: propostas para avaliação das recomendações de itens únicos ou lista de itens
    (2022-11-25) Souto, Guilherme Basílio; Doutor Carlos Alexandre Silva; Doutor Renato Miranda Filho
    Os algoritmos de recomendação desempenham o papel de aperfeiçoar e automatizar a tarefa de se fazer boas recomendações. No entanto, mensurar de forma quantitativa a qualidade das recomendações pode ser demasiadamente complexo. Neste trabalho, propomos duas métricas para avaliar o resultado de algoritmos de recomendação: a Single Recommended Item Metric (SRIM) e List of Recommended Items Metric (LRIM). Na primeira, o proposito e avaliar algoritmos de recomendação que retornam apenas um item, enquanto a segunda tem o objetivo de avaliar recomendações de múltiplos itens. Desta forma, nos aplicamos as métricas propostas para avaliar tais algoritmos de recomendação utilizando uma clássica base de dados de filmes. Os resultados mostram que o algoritmo de recomendação AR2 provê recomendações mais relevantes que o algoritmo AR1 de acordo com as métricas SRIM e LRIM. Além disso, no LRIM detectamos que o algoritmo AR2 supera em pouco mais de 8% em relação ao AR1.
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    Análise do perfil de voto das mesorregiões de Minas Gerais no processo eleitoral de 2022
    (2024-01-30) Lemos, Uciolli Betelli Ferreira; Doutor Carlos Alexandre Silva; Doutor Renato Miranda Filho
    Eleições representam momentos cruciais em um sistema democrático, no qual os candidatos enfrentam desafios de recursos financeiros e de tempo limitados para conduzir suas campanhas. Compreender o comportamento do eleitorado é fundamental para otimizar os custos e a eficácia das campanhas eleitorais. Neste estudo, propomos a identificação e análise dos atributos mais influentes nos candidatos a deputado estadual e federal nas eleições de 2022 em cada uma das doze mesorregiões do estado de Minas Gerais, utilizando técnicas de mineração de dados, incluindo o algoritmo de Árvore de Regressão. Os resultados indicam que fatores como raça, gênero, valor dos bens declarados e o estado civil desempenham um papel significativo na determinação da quantidade de votos recebidos pelos candidatos.
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    Escolha automática da métrica de distância em problemas de regressão
    (24-09-03) Rodrigues, Jonathan Felix ; Doutor Renato Miranda Filho
    Este trabalho examina a importância da escolha da medida de distância apropriada em algoritmos de aprendizado de máquina, especificamente em problemas de regressão. A distância euclidiana é comumente usada, mas o estudo descobriu que a medida de distância pode afetar o acerto do modelo de regressão e propõe duas soluções para determinar a medida apropriada. A primeira avalia a variância das distâncias entre instâncias, enquanto a segunda usa uma heurística que considera a linearidade entre as distâncias e as saídas obtidas. No total, avaliamos a escolha das medidas de distância (11 possibilidades) em 10 conjuntos de dados disponíveis publicamente. A heurística da linearidade teve uma maior correlação com a saída do regressor avaliado e, portanto, conseguiu escolher as melhores medidas a serem utilizadas nos conjuntos de dados avaliados neste trabalho.
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    Uma perspectiva dos institutos federais em Minas Gerais sob a análise histórica de bolsas ofertadas pelo CNPQ para a área da computação entre 2015 a 2022
    (23-11-09) Lira, Lucas Laet; Doutor Carlos Alexandre Silva; Doutor Renato Miranda Filho
    O Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) é a principal agência de fomento à pesquisa do país e as áreas de Engenharia e Computação compõem os principais eixos formadores e geradores de produtos no campo de tecnologia. Tendo em vista a importância do fomento desta agência, sobretudo, na área de Computação, este artigo busca identificar a relevância dos Institutos Federais de Minas Gerais no recebimento de recursos no âmbito científico nacional. Além disso, foi realizada uma comparação com universidades federais mineiras, por meio de uma análise de dados referente à captação de bolsas de pesquisas em um cenário regido por diferentes governanças políticas entre o período de 2015 a 2022. Nota-se uma discrepância entre os fomentos por gestões governamentais e uma mudança na disponibilidade de bolsas em suas categorias, enquanto no âmbito específico das bolsas destinadas aos Institutos Federais, é verificada uma presença relevante na captação, onde estes tiveram destaque nesse aspecto, em comparação a universidades tradicionais do estado de Minas Gerais.