Ministrantes: Solange Oliveira Rezende e Ricardo Marcondes Marcacini
Resumo: Um evento pode ser definido como “algo que acontece em um tempo e lugar específico”. Em geral, eventos são extraídos de textos publicados em portais de notícias, fóruns e redes sociais, sendo importantes para mapear a informação de um mundo virtual para os vários fenômenos que ocorrem em nosso mundo físico. Nesse sentido, diversas aplicações foram propostas para explorar o relacionamento entre eventos e o mundo real, visando a construção de indicadores a partir de grupos de eventos similares e correlacionados. A mineração de eventos permite extrair este tipo de conhecimento e vem recebendo muita atenção nos últimos anos, pois fornece como resultado final modelos de inteligência analítica que são úteis para tomada de decisão. Tais modelos exploram as múltiplas representações de eventos como a informação textual, informação temporal, informação geográfica, e outros tipos de entidades. Assim, o processo de mineração de eventos envolve o pré-processamento de textos e representação do conhecimento, extração de padrões com métodos de agrupamento, pós-processamento e o uso do conhecimento.
Conteúdo: Nesse minicurso será apresentada uma visão teórica e prática sobre Mineração de Eventos com foco em análise de agrupamentos. O minicurso envolve a apresentação e execução de ferramentas de código-aberto para discutir o conteúdo do minicurso de forma interativa.
Referências:
Aggarwal, Charu C. Machine learning for text. Springer, 2018.
Li, Tao, ed. Event mining: algorithms and applications. Chapman and Hall/CRC, 2019.
Aggarwal, Charu C., and Chandan K. Reddy. “Data clustering.” Algorithms and applications. Chapman&Hall/CRC Data mining and Knowledge Discovery series, Londra (2014).
Mini-CVs:
Solange Oliveira Rezende é professora associada do Departamento de Ciências de Computação do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação da Universidade de São Paulo (USP). Possui graduação em Licenciatura em Ciências com Habilitação Matemática pela Universidade Federal de Uberlândia (1986), mestrado em Ciências de Computação e Matemática Computacional pela Universidade de São Paulo (1990) e doutorado em Engenharia Mecânica pela Escola de Engenharia de São Carlos da Universidade de São Paulo (1993). Tem mais de 30 anos de experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Inteligência Artificial. Atuação principal em Mineração de Dados e Textos, Inteligência Analítica de Textos, Ciência de Dados, Mineração de Opiniões e Sistemas de Recomendação. É Orientadora nos programas de Pós-Graduação em Ciências de Computação e Matemática Computacional (M e D) e Mestrado Profissional Matemática, Estatística e Computação Aplicadas à Indústria ambos do ICMC-USP. http://lattes.cnpq.br/8526960535874806.
Ricardo Marcondes Marcacini é professor do Departamento de Ciências de Computação do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação da Universidade de São Paulo (USP). Bacharel em Informática pela Universidade de São Paulo. Mestre e Doutor em Ciências da Computação e Matemática Computacional pela Universidade de São Paulo. Atua em pesquisas na área de Inteligência Artificial, com interesse especial em métodos de Aprendizado de Máquina e Inteligência Analítica para Textos. http://lattes.cnpq.br/3272611282260295