Departamento de Ciências de Computação

Maria Cristina Ferreira de Oliveira

Possui graduação em Bacharelado em Ciência da Computação pelo Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, da Universidade de São Paulo (1985) e doutorado em Electronic Engineering pela University of Wales, Bangor, no Reino Unido (1990). É docente no Instituto de Cïências Matemáticas e de Computação da Universidade de São Paulo (Departamento de Ciência da Computação) desde 1986, como Professora Titular desde 2008. No ICMC, foi coordenadora do Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação e Matemática Computacional nos biênios 1997-1998 e 2005-2006, e Chefe do Departamento de Ciências de Computação (SCC) de março de 2010 a fevereiro de 2014. Foi Diretora do ICMC de julho de 2018 a julho de 2022, e vice-diretora no período de julho de 2014 a julho de 2018. É membro da Sociedade Brasileira de Computação (SBC), tendo sido editora-chefe do Journal of the Brazilian Computer Society (JBCS) de 2008 a 2013 e membro de corpo editorial até 2021. Foi membro do Conselho da SBC no quadriênio 2014-2017. Atua na área de Ciência da Computação, com ênfase em Metodologia e Técnicas da Computação, em projetos de pesquisa que atualmente se concentram nos seguintes temas: visualização de informação, visualização científica, mineração visual de dados, análise visual de dados. Em parceria com colegas do ICMC, consolidou o grupo de pesquisa em Visualização, Imagens e Computação Gráfica, que foi um dos precursores na implantação de pesquisas na área de Visualização no Brasil. Esse grupo foi pioneiro no uso de visualização de informação em áreas da física e ciência dos materiais, principalmente com aplicação na análise de dados coletados de sensores e biossensores. É assessora ad hoc da Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior, do Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico e da Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo, e atualmente membro do CA-CC do CNPq.

  • http://lattes.cnpq.br/1278004515460973 (21022023)
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  • Endereço: Universidade de São Paulo. Departamento de Ciências de Computação. Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação. Av. Trabalhador São-carlense, 400 - Centro CEP 13560970 - São Carlos, SP - Brasil
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Produção bibliográfica

Produção técnica

Produção artística

Orientações em andamento

Supervisões e orientações concluídas

Projetos de pesquisa

Prêmios e títulos

Participação em eventos

Organização de eventos

Lista de colaborações

Produção bibliográfica

Produção técnica

Produção artística

Orientações em andamento

Supervisões e orientações concluídas

Projetos de pesquisa

  • Total de projetos de pesquisa (24)
    1. 2001-2001. Memória Virtual de São Carlos
      São Carlos e região apresentam uma diversidade de acervos de inestimável valor histórico, contendo documentos de caráter diversificado, os quais podem encontrar-se em estado precário de conservação ou mesmo ser desconhecidos por pesquisadores. Esforços isolados, tanto públicos quanto privados, no sentido de organizar os acervos e disponibilizá-los aos interessados são identificados mais recentemente. Este projeto tem como objetivo contribuir para o resgate da história do município e da própria história do Brasil. Em uma primeira instância, pretende-se desenvolver um sistema WEB para a gestão integrada desses acervos; mais especificamente, para a organização, o armazenamento e a disponibilização das informações do patrimônio histórico e cultural municipal e regional. Para o desenvolvimento do sistema, um pré-requisito essencial é a definição e a padronização da forma e dos acessos a essas informações históricas e culturais. A definição e padronização são realizadas por meio das normas e dos padrões da Representação Descritiva e Temática, sub-área da Ciência da Informação, que visa a descrever os documentos de forma a garantir a qualidade e a acessibilidade das informações disponibilizadas, bem como a integração de várias redes de informação tanto nacionais quanto internacionais. Tanto o processo de desenvolvimento quanto o sistema WEB resultante deste projeto estão calcados na filosofia de software livre, motivando que outras entidades similares (Prefeituras, Fazendas, Associações, etc) possam também fazer uso desse sistema, beneficiando assim a comunidade em geral, pela disponibilização de seus acervos. Em última análise, pretende-se constituir um mecanismo para a implantação de um sistema distribuído que integre e disponibilize o acervo municipal e regional. (Programa Políticas Públicas FAPESP, Processo 03/06434-003
      Membro: Maria Cristina Ferreira de Oliveira.
    2. 1998-1998. Visualização no Suporte à Atividades Odontológicas
      Em Odontologia, a aplicação de técnicas de Visualização Científica não tem acompanhado o desenvolvimento observado em outras áreas, como a de Medicina. Este projeto visa dar continuidade a esforços iniciados anteriormente no sentido de levar o potencial da Visualização para a área odontológica. Em continuidade a trabalhos já desenvolvidos, este projeto multi-disciplinar pretende investigar, desenvolver e implementar técnicas de visualização volumétrica e exploração tridimensional a dados dentários coletados a partir de dentes reais, com o objetivo de apoio ao estudo, treinamento e ilustração de procedimentos de odontologia, de forma integrada à WWW. Acredita-se que a demanda por esses resultados é bastante ampla, e que a pesquisa envolvida virá a contribuir na solução de problemas de exploração interativa de objetos de visualização científica dependentes da aplicação.
      Membro: Maria Cristina Ferreira de Oliveira.
    3. 2001-2001. InfoVis - Visualização de Informação Aplicada a Dados de Comércio Eletrônico e Climatologia
      O uso de técnicas de visualização exploratória ainda é bastante limitado em contextos práticos, particularmente no cenário nacional, devido à ausência tanto de conhecimento sobre as mesmas como de sistemas de domínio público que suportem a sua efetiva utilização sem demandar um esforço considerável do usuário. A proposta deste projeto é oferecer uma plataforma acessível que viabilize o uso dessas técnicas em contextos reais, permitindo que se estabeleça um relacionamento cooperativo com potenciais usuários para estudar e tratar os problemas e limitações que impedem a sua efetiva utilização.
      Membro: Maria Cristina Ferreira de Oliveira.
    4. 2004-2004. InfoVis 2 - A Repository of Visual Mining & Information Visualization and Sonification Techniques
      Visual support for data interpretation is a very promising research areas in computing due to the large demand generated by the dimensionality and volume of data sets and the current maturity stage of the subject of graphical mappings to help data interpretation. Building on previous results of a first InfoVis Project and also of the post-doctorate work of the two main researchers of this project, this research plan proposes to develop a repository of data visualization, sonification and visual mining techniques that will make available a number of techniques aimed at supporting the analysis of complex data. These techniques will be created as a result of extensions and concept application of results obtained in recent research of the team members. Also planned are the adaptation of such repository to a Peer-to-Peer Web Services architecture and the adaptation for use and test of the techniques developed and extended in various areas of applications. (Processo FAPESP 2004/09888-5)
      Membro: Maria Cristina Ferreira de Oliveira.
    5. 2004-2004. InfoVis+ - Visualização para apoio à Extração de Informação de Grandes Volumes de Dados
      A explosão dos volumes de dados representa hoje um enorme desafio para quem precisa extrair conhecimento dessas informações. A tendência atual é, cada vez mais, a de apoiar o processo de análise e interpretação por meio de representações gráficas interativas, adotando metáforas visuais que permitam a um usuário formular consultas e analisar resultados dinamicamente. Esse tema é objeto de estudo de áreas como Visualização de Informação (também conhecida como Visualização Exploratória, ou Multidimensional) e Mineração Visual de Dados. Neste projeto, damos continuidade à pesquisa iniciada em Visualização de Informação e Mineração Visual de Dados durante estágio de pós-doutoramento realizado na UMass, Lowell, USA, em 2001. Em particular, nossas metas genéricas são: (i) investigar estratégias para ampliar a usabilidade de técnicas de visualização multidimensional, de forma que estas venham a apoiar efetivamente a visualização de dados caracterizados pela heterogeneidade, grande volume e alta dimensionalidade; e (ii) investigar mecanismos para a integração de estratégias de mineração de dados - tradicionalmente usadas em processos de descoberta de conhecimento em dados - e de visualização, de maneira a aumentar a usabilidade dos processos de descoberta de informação em dados. No âmbito dos projetos de iniciação propostos, pretende-se estudar modelos e mecanismos para a coordenação entre múltiplas visualizações simultâneas; investigar a aplicação de técnicas de visualização científica em domínios tradicionalmente tratados com técnicas de visualização de informação; e estudar como mecanismos de análise visual podem ser integrados em processos convencionais de análise de dados no domínio de Engenharia de Software Experimental. (Processo CNPq 502324/2004-0 - Cota IC)
      Membro: Maria Cristina Ferreira de Oliveira.
    6. 2005-2005. Software de Alto Desempenho para Aplicações em Educação Baseada em Realidade Virtual
      Este projeto tem por objetivo modelar, desenvolver e integrar um software para aplicação em treinamento médico realista e simulado baseado em realidade virtual (RV). As rotinas envolvem visualização 3D, interação háptica (força + tato), deformação de modelos e avaliação online. Tais rotinas deverão ser desenvolvidas sob plataforma livre (Linux) com ferramentas de domínio público visando a redução dos custos de aplicações desta natureza, permitindo difundir tecnologia. Como produtos serão gerados: a) um conjunto de bibliotecas para a aplicação da tecnologia a outros procedimentos em educação que demandem realismo devido ao seu caráter crítico; b) sistema de treinamento em coleta de medula óssea usando as bibliotecas desenvolvidas. O Projeto está sob responsabilidade de pesquisadores da UFPB, sob a coordenação da Profa. Liliane dos Santos Machado, em parceria com pesquisadores do ICMC-USP. A Coordenadora local da equipe do ICMC é a Profa. Rosane Minghim, o coordenador geral é o Prof. Ronei Marcos de Moraes. (Número do Convênio FINEP 01.04.1054.00 / Ref. 1898/04)
      Membro: Maria Cristina Ferreira de Oliveira.
    7. 2005-2005. MineVisD: Plataforma Extensível para Mineração Visual de Dados: Desenvolvimento e Aplicações
      Visualização de Informação e Mineração Visual de Dados tratam do uso de metáforas visuais para apoiar as pessoas em tarefas de análise e exploração de dados. Modelos gráficos e estratégias de interação podem apoiar a exploração dinâmica de dados de natureza abstrata, que não possuem necessariamente uma representação espacial inerente. O incessante aumento no tamanho dos volumes de dados coletados/simulados, bem como a sua crescente complexidade, introduzem grandes desafios para os processos de análise e de extração de conhecimento a partir desses dados. Técnicas de Visualização Multidimensional podem apoiar a representação dos vários estágios de um processo de extração de conhecimento, inclusive na etapa de mineração. A evolução e barateamento dos recursos gráficos e o amadurecimento da Visualização de Informação, permitem repensar os algoritmos de mineração, que podem agora incorporar representações visuais interativas que transmitam significado aos usuários nas diversas etapas de sua execução. A grande vantagem é a inserção do ser humano nesse processo. Representações visuais interativas podem, dessa forma, contribuir para a execução de processos de extração de conhecimento (a partir de dados) mais acessíveis e interpretáveis (pelos seus usuários 'finais'), com conseqüentes ganhos de efetividade. Esse projeto dá continuidade à atuação desta pesquisadora nessa linha, focalizando em alguns problemas específicos associados a técnicas de visualização e ao seu uso. (Edital CNPq Universal 019/2004, Processo CNPq
      Membro: Maria Cristina Ferreira de Oliveira.
    8. 2007-2007. Análise Visual de Dados Complexos: Técnicas e Processos
      Este projeto mantém o foco da pesquisadora em Mineração Visual de Dados, linha em que vem atuando desde 2001, até o momento bastante orientada ao desenvolvimento de técnicas de visualização exploratória e de mineração visual de uso geral. Nesta nova etapa, nossa meta é avançar na busca por soluções efetivas de análise de dados apoiadas por representações visuais interativas, explorando a rede de colaborações que vem sendo estabelecida nos últimos anos. Pretendemos atuar prioritariamente no tratamento dos seguintes problemas: o desenvolvimento de uma plataforma extensível de serviços de visualização de informação e mineração visual; a integração entre técnicas de mineração e de visualização de modo a ampliar a escalabilidade das últimas; bem como investigar o uso de representações visuais interativas para apoiar usuários em processos de mineração de dados, e de regras de associação em particular; e adaptações e extensões de técnicas de mineração visual de dados para aplicações específicas. (Processos CNPq 305861/2006-0 e 501777/2007-5.)
      Membro: Maria Cristina Ferreira de Oliveira.
    9. 2008-2008. Continuidade na Consolidação das linhas de pesquisa do mestrado em Ciência da Computação do DCT/UFMS
      Edital CNPq ´Casadinho´ - Processo 620080/2008-6 - Edital nº 16/2008 - Faixa A Coordenador: Marcelo Heniques de Carvalho (UFMS) Valor Total: R$ 180.000,00
      Membro: Maria Cristina Ferreira de Oliveira.
    10. 2008-2008. Uma Proposta para Consolidação e Expansão do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação do DCT-UFMS
      Projeto de Cooperação Acadêmica - Procad/NF da CAPES Instituições: DCT/UFMS (principal), ICMC-USP, IME-USP, POLI-USP e IC-UNICAMP (colaboradoras) Edital Procad N° 01/ 2007 Varlor Total: R$ 240.000,00
      Membro: Maria Cristina Ferreira de Oliveira.
    11. -.

      Membro: Maria Cristina Ferreira de Oliveira.
    12. 2008-2008. Mineração Visual de Dados Multidimensionais: Tratamento do Componente Temporal e de Tópicos
      A evolução dos sistemas de mineração visual para apoiar tarefas de análise de dados de alta dimensionalidade e variantes no tempo representa um grande desafio, em vista da onipresença de tais tipos de dados. Esta proposta aborda o desenvolvimento de técnicas e ferramentas interativas de mineração visual para apoiar a análise de dois tipos de dados multidimensionais, a saber, coleções de documentos textuais e séries temporais. Temos pesquisado recentemente o desenvolvimento de técnicas para criar mapas visuais de coleções de documentos, nos quais estes são dispostos no plano com base na similaridade do seu conteúdo. Os mapas são gerados por técnicas de projeção multidimensional, ou de posicionamento de pontos, que permitem criar representações visuais interativas na forma de grafos, árvores, superfícies 3D, etc. Essas técnicas oferecem um arcabouço aplicável não apenas a documentos textuais, mas a dados multidimensionais em geral, tendo sido utilizadas, por exemplo, na visualização exploratória de coleções de séries temporais. No âmbito deste projeto pretendemos estender e refinar as técnicas já desenvolvidas para mineração visual de séries temporais, bem como tratar explicitamente o aspecto da evolução temporal na visualização de dados multidimensionais em geral, e de coleções de textos em particular. Nesse contexto, investigaremos o uso de tópicos extraídos automaticamente dos documentos textuais para apoiar a interação do usuário com mapas de documentos, bem como para favorecer a identificação de variações temporais no conteúdo de uma coleção. Pretende-se validar as técnicas e soluções por meio de sua aplicação a alguns domínios de interesse: laudos médicos (textuais); bancos de patentes e coleções de artigos científicos; e séries temporais oriundas de três domínios diversos, a saber, séries históricas de vazões registradas no sistema hidroelétrico brasileiro, séries associadas a estudos de propagação de doenças e séries financeiras.
      Membro: Maria Cristina Ferreira de Oliveira.
      : A evolução dos sistemas de mineração visual para apoiar tarefas de análise de dados de alta dimensionalidade e variantes no tempo representa um grande desafio, em vista da onipresença de tais tipos de dados. Esta proposta aborda o desenvolvimento de técnicas e ferramentas interativas de mineração visual para apoiar a análise de dois tipos de dados multidimensionais, a saber, coleções de documentos textuais e séries temporais. Temos pesquisado recentemente o desenvolvimento de técnicas para criar mapas visuais de coleções de documentos, nos quais estes são dispostos no plano com base na similaridade do seu conteúdo. Os mapas são gerados por técnicas de projeção multidimensional, ou de posicionamento de pontos, que permitem criar representações visuais interativas na forma de grafos, árvores, superfícies 3D, etc. Essas técnicas oferecem um arcabouço aplicável não apenas a documentos textuais, mas a dados multidimensionais em geral, tendo sido utilizadas, por exemplo, na visualização exploratória de coleções de séries temporais. No âmbito deste projeto pretendemos estender e refinar as técnicas já desenvolvidas para mineração visual de séries temporais, bem como tratar explicitamente o aspecto da evolução temporal na visualização de dados multidimensionais em geral, e de coleções de textos em particular. Nesse contexto, investigaremos o uso de tópicos extraídos automaticamente dos documentos textuais para apoiar a interação do usuário com mapas de documentos, bem como para favorecer a identificação de variações temporais no conteúdo de uma coleção. Pretende-se validar as técnicas e soluções por meio de sua aplicação a alguns domínios de interesse: laudos médicos (textuais); bancos de patentes e coleções de artigos científicos; e séries temporais oriundas de três domínios diversos, a saber, séries históricas de vazões registradas no sistema hidroelétrico brasileiro, séries associadas a estudos de propagação de doenças e séries financeiras.
      Membro: Fernando Vieira Paulovich.
    13. -.

      Membro: Maria Cristina Ferreira de Oliveira.
    14. 2020-2020. (Proc. FAPESP 2018/22214-6) Rumo à convergência de tecnologias: de sensores e biossensores à visualização de informação e aprendizado de máquina para análise de dados em diagnóstico clínico
      Grandes desafios, como a fabricação de dispositivos sensores para diagnóstico precoce de câncer e detecção de contaminação de alimentos / água, só podem ser abordados com esforços conjuntos em pesquisas multidisciplinares. Problemas selecionados dentro dos desafios acima serão abordados neste projeto por uma equipe multiinstitucional de físicos, químicos, engenheiros, médicos e cientistas da computação, com dois tópicos unificadores: fabricação e caracterização de filmes nanoestruturados, particularmente aqueles de interesse biológico, e dados avançados. métodos de análise. Mais especificamente, vários tipos de filmes nanoestruturados serão empregados em sensoriamento e biosensing. Um dos principais objetivos em tais estudos é alcançar a compreensão em nível molecular dos mecanismos responsáveis pelas características sensoriais, incluindo efeitos de interface para projetar baterias orgânicas para fornecer energia em biossensores implantáveis. Este tipo de pesquisa básica é essencial para o design de novos materiais e ferramentas para diagnóstico e terapia. As aplicações pretendidas para os dispositivos também são diversas, concentrando-se principalmente no diagnóstico precoce do câncer, na detecção de contaminação de alimentos e água e no monitoramento do meio ambiente. Especial ênfase será colocada na fabricação de dispositivos de baixo custo, não apenas com novos materiais, mas também explorando metodologias como a microfluídica, em uma tentativa de produzir tecnologia que deve ser passível de transferência, por ex. para testes em um hospital de câncer. As enormes quantidades de dados gerados com sensores, biosensores e imagens serão processados com métodos estatísticos e computacionais, incluindo visualização de informação e aprendizado de máquina. Isso representará um passo em direção ao diagnóstico assistido por computador, através do qual dados de naturezas distintas são analisados dentro de uma estrutura comum.
      Membro: Maria Cristina Ferreira de Oliveira.
    15. 2007-2007. MultiVis: Múltiplo Mapeamento Visual de Dados Complexos de Alta Dimensionalidade
      O avanço da tecnologia da informação tem disponibilizado uma enorme quantidade de dados, oriundos das mais diversas fontes. A carência de técnicas adequadas para analisá-los gera um grande acúmulo e uma grande demanda por soluções computacionais para a interpretação das informações neles contidas. Além disso, estima-se que aproximadamente 85% de toda a informação corporativa está disponível em forma não estruturada, em arquivos de texto, sendo que diversas aplicações se baseiam em texto como forma central de representação de informação. Pesquisadores do grupo de visualizaçãodo ICMC têm investigado a integração de técnicas de vários domínios para possibilitar a análise de ados multi-dimensionais (tabulares e textuais) em diversos projetos de desenvolvimento e aplicação de técnicas de análise de dados com forte componente visual (mineração visual de dados) (http://infoserver.lcad.icmc.usp.br/infovis2). Recentement, este trabalho tem focalizado em técnicas de projeçãoo e posicionamento de pontos para tratamento de dados multi-dimensionais. Em especial, a pesquisa em mineração visual de coleções de documentos vem obtendo resultados expressivos, com produção de protótipos, publicação de artigos científicos, e apresentação de palestras e tutoriais. Este projeto dá continuidade à atuação do grupo em análise visual de dados complexos, abordando principalmente a maior integração de técnicas de mineraçãoao processo visual de análise de dados, e o interfaceamento da análise de dados tabulares e textuais com outras modalidades de apresentação, como visualizações a partir de imagens. Dois problemas específicos serão tratados neste contexto: 1) a coordenação entre as várias técnicas e as várias modalidades de visualização e mineração; e 2) a análise da evolução no tempo de dados de diversos tipos, principalmente das coleções de documentos. (Projeto Universal CNPq, Processo 484256/2007-6)
      Membro: Maria Cristina Ferreira de Oliveira.
      Descrição: Os dois problemas específicos que pretendemos tratar dentro deste contexto referem-se: 1) aos aspectos de coordenação entre as várias técnicas e as várias modalidades de visualização e mineração; e 2) aos aspectos da análise de evolução nos tempo de dados de diversos tipos, principalmente das coleções de documentos. Com este projeto desejamos viabilizar a disponibilização de um servidor confiável com todas as técnicas já desenvolvidas e as futuras, equipar o laboratório para os atuais e próximos trabalhos do grupo, e viabilizar os dois intercâmbios internacionais estabelecidos no grupo, um com a Holanda (envolvendo a Technological University Delft e uma firma, em Delft, chamada Treparel) e outro com a University of Massachusetts Lowell - EUA, para expandir a discussão dos problemas tratados pelo grupo.
      Membro: Fernando Vieira Paulovich.
    16. 2009-2009. Filmes Nanoestruturados com materiais de interesse biológico: ênfase em modelos de membrana e biossensores
      Edital 04/CII-2008 (CAPES), REDE NANOBIOTEC - BRASIL, da Diretoria de Programas e Bolsas no País, que visa apoiar a pesquisa científica e a formação de recursos humanos altamente qualificados na área da Nanobiotecnologia. Financiamento: R$ 2.254.531,80
      Membro: Maria Cristina Ferreira de Oliveira.
      Edital 04/CII-2008 (CAPES), REDE NANOBIOTEC - BRASIL, da Diretoria de Programas e Bolsas no País, que visa apoiar a pesquisa científica e a formação de recursos humanos altamente qualificados na área da Nanobiotecnologia. Financiamento: R$ 2.254.531,80 .
      Membro: Fernando Vieira Paulovich.
    17. 2010-2010. Visualização Exploratória de Dados Volumétricos Multidimensionais (CAPES PROBRAL/DAAD)
      (Projeto de pesquisa em conjunto com o grupo de pesquisa liderado pelo Prof. Lars Linsen, da Jacobs University, Alemanha - CAPES/DAAD n. 344/10 Diversos domínios de aplicação geram volumes de dados multidimensionais, i.e., dados multivariados vinculados a um posicionamento espacial. É o caso de diversos fenômenos físicos que são medidos ou simulados em áreas como física ou química computacional, geociências, e medicina, em que múltiplos valores escalares, vetoriais ou tensoriais são adquiridos ou coletados sobre um domínio espacial definido, ao longo do tempo. Por outro lado, os métodos clássicos de visualização científica tratam, predominantemente, da exploração de dados volumétricos unidimensionais, i.e., as técnicas geram visualizações de um único campo escalar, ou de um campo vetorial ou tensorial. Caso múltiplos campos de dados estejam envolvidos no problema, o usuário precisa explorar múltiplos volumes de dados, interagindo com múltiplas representações visuais de natureza distinta. Nosso objetivo é tratar essa limitação, abordando o problema da análise exploratória de volumes de dados multidimensionais, i.e., em que múltiplas variáveis devem ser analisadas conjuntamente. Para isso, utilizaremos resultados recentes em ´visual analytics´, que considera a integração entre técnicas de visualização e técnicas analíticas para apoiar tarefas exploratórias de análise de dados. As equipes, brasileira e alemã, já tem investigado esse problema. Resultados recentes sinalizam que a integração de técnicas de mineração visual de dados a abordagens clássicas de visualização científica podem ampliar significativamente os recursos oferecidos a usuários para a análise de dados científicos multivariados. Problemas específicos a serem tratados com essa abordagem integrada incluem tarefas de classificação de imagens médicas e de segmentação de volumes de dados médicos.
      Membro: Maria Cristina Ferreira de Oliveira.
    18. 2012-2012. Núcleo de Pesquisa em e-Science da USP - USP e-Science
      Edital Programa de Incentivo à Pesquisa da USP - 2a. fase (Pr´-reitoria de Pesquisa, USP)
      Membro: Maria Cristina Ferreira de Oliveira.
    19. 2013-2013. Visual text analytics (FAPESP 2013//50380-4)
      Esta proposta é vinculada ao projeto temático "Desafios na Visualização Exploratória de Dados Multidimensionais" (FAPESP 2011/227498) desenvolvida no ICMC-USP, e ao projeto "Visual Text Analytics" desenvolvido na Dalhousie University, no Canadá (https://projects.cs.dal.ca/visualtextanalytics/), em que o parceiro industrial é a empresa Aerolnfo Systems (Boeing Canada Operations Ltda.). Ambos os projetos tem, entre os seus objetivos, o desenvolvimento e melhoria de técnicas de apoio à análise visual de coleções de documentos textuais, o que demanda investigações em como integrar técnicas de mineração de texto com técnicas interativas de visualização para propor ferramentas que apoiem as pessoas em tarefas que demandam o entendimento de um cenário para tomada de decisão. Os desafios a serem enfrentados para obter ferramentas mais eficazes incluem: a busca por metáforas visuais adequadas para texto; a investigação de técnicas alternativas de pré-processamento de texto capazes de gerar modelos de representação semanticamente mais informativos; a extração e visualização de conceitos, nomes e relações em coleções de documentos grandes e ruidosas; a visualização de relações entre conceitos em texto como estruturas de grafo; o suporte à visualização e interação em tempo real, o que requer um cuidadoso compromisso entre processamento on-line e off-line; novas técnicas de visualização e de interação com texto que ajudem os especialistas de domínio a navegar pelo conteúdo do corpus ajustando a mineração e/ou a visualização. Duração: Novembro de 2013 a Outubro de 2015.
      Membro: Maria Cristina Ferreira de Oliveira.
      Descrição: Esta proposta é vinculada ao projeto temático "Desafios na Visualização Exploratória de Dados Multidimensionais" (FAPESP 2011/227498) desenvolvida no ICMC-USP, e ao projeto "Visual Text Analytics" desenvolvido na Dalhousie University, no Canadá (https://projects.cs.dal.ca/visualtextanalytics/), em que o parceiro industrial é a empresa Aerolnfo Systems (Boeing Canada Operations Ltda.). Ambos os projetos tem, entre os seus objetivos, o desenvolvimento e melhoria de técnicas de apoio à análise visual de coleções de documentos textuais, o que demanda investigações em como integrar técnicas de mineração de texto com técnicas interativas de visualização para propor ferramentas que apoiem as pessoas em tarefas que demandam o entendimento de um cenário para tomada de decisão. Os desafios a serem enfrentados para obter ferramentas mais eficazes incluem: a busca por metáforas visuais adequadas para texto; a investigação de técnicas alternativas de pré-processamento de texto capazes de gerar modelos de representação semanticamente mais informativos; a extração e visualização de conceitos, nomes e relações em coleções de documentos grandes e ruidosas; a visualização de relações entre conceitos em texto como estruturas de grafo; o suporte à visualização e interação em tempo real, o que requer um cuidadoso compromisso entre processamento on-line e off-line; novas técnicas de visualização e de interação com texto que ajudem os especialistas de domínio a navegar pelo conteúdo do corpus ajustando a mineração e/ou a visualização. Integrantes: Maria Cristina Ferreira de Oliveira - Coordenador / Alneu de Andrade Lopes - Integrante / Rosane Minghim - Integrante / Fernando Vieira Paulovich - Integrante / Axels Soto - Integrante / Evangelos Milios - Integrante.
      Membro: Alneu de Andrade Lopes.
    20. 2015-2015. New Empirical Approaches to Understanding InfoVis (FAPESP 15/50083-5)
      During our exchange visits we will design and pilot a series of novel experiments on the perception of Information Visualizations (InfoVis) aimed at developing theory in Cognitive Science which in turn might lead to improved methods for InfoVis evaluation. Our work will be focused on the ?similarity map? approaches to InfoVis developed in de Oliveira?s group in Sao Paulo (especially under grant: FAPESP 2011/22749-8 ICMC-USP + IC-UNICAMP), and will extend some evaluative empirical work already undertaken on that project. In addition we will consider comparative studies with alternative representations in which dimensions are not mathematically reduced but rather prioritized by the user. The work will thus inform the ongoing research work in De Oliveira?s project with new insights into relevant psychological processes. At the same time it will build on and elaborate work in Payne?s lab on using InfoVis for sensemaking in Engineering projects (EPSRC Programme Grant), The Language of Collaborative Manufacturing).
      Membro: Maria Cristina Ferreira de Oliveira.
    21. 2017-2017. Visual analytics: aplicações e uma investigação conceitual (FAPESP 2017/05838-3
      A pesquisa em Visual Analytics é central no tratamento dos desafios associados à análise de dados e computação intensiva em dados, pelo potencial de combinar técnicas de Aprendizado de Máquina e de Visualização para apoiar a interpretação de dados complexos. O acoplamento de técnicas oriundas de ambas as áreas pode promover avanços significativos na capacidade humana de análise de dados, pois permite a indivíduo e computador assumirem papeis complementares ao tratar os muitos problemas introduzidos pelo volume e complexidade dos conjuntos de dados gerados em diversos domínios de aplicação. Este projeto de pesquisa aborda dois focos distintos em visual analytics, um de natureza aplicada e outro de natureza conceitual. No aspecto aplicado serão considerados (i) o problema de visualização de redes de grande escala, com ênfase em redes sociais; e (ii) o problema da análise exploratória de espaços de atributos que caracterizam fenômenos multivariados e variantes no tempo -- por exemplo, resultantes de sensores utilizados para monitoramento ambiental em diversos domínios. Em ambos os casos, a busca por soluções escaláveis para grandes volumes de dados representa um desafio. No aspecto conceitual, dando continuidade a uma colaboração em andamento, iremos conceber e realizar alguns estudos experimentais que contribuam para esclarecer os processos cognitivos subjacentes à interpretação de um tipo particular de visualização multidimensional, os chamados mapas de similaridade. A análise dos resultados pode sugerir modelos conceituais sobre a interpretação desse tipo de mapeamento visual. Esperamos com esse estudo contribuir para ampliar o embasamento conceitual sobre essas técnicas, essencial para futuros avanços na área.
      Membro: Maria Cristina Ferreira de Oliveira.
    22. 2018-2018. Visual Analytics: aplicações (Produtividade em Pesquisa, Nível 1C - Processo CNPq 301847/2017-7)
      A pesquisa em Visual Analytics é central no tratamento dos desafios associados à análise de dados e computação intensiva em dados, pelo potencial de combinar técnicas de Aprendizado de Máquina e de Visualização para apoiar a interpretação de dados complexos. O acoplamento de técnicas oriundas de ambas as áreas pode promover avanços significativos na capacidade humana de análise de dados, pois permite a indivíduo e computador assumirem papeis complementares ao tratar os muitos problemas introduzidos pelo volume e complexidade dos conjuntos de dados gerados em diversos domínios de aplicação. Neste projeto abordo dois focos distintos em visual analytics, um de natureza aplicada e outro de natureza conceitual. No aspecto aplicado serão considerados (i) o problema de visualização de redes de grande escala, com ênfase em redes sociais; e (ii) o problema da análise exploratória de espaços de atributos que caracterizam fenômenos multivariados e variantes no tempo -- por exemplo, resultantes de sensores utilizados para monitoramento ambiental em diversos domínios. Em ambos os casos, a busca por soluções escaláveis para grandes volumes de dados representa um desafio. No aspecto conceitual, dando continuidade a uma colaboração em andamento, iremos conceber e realizar alguns estudos experimentais que contribuam para esclarecer os processos cognitivos subjacentes à interpretação de um tipo particular de visualização multidimensional, os chamados mapas de similaridade. A análise dos resultados pode sugerir modelos conceituais sobre a interpretação desse tipo de mapeamento visual, contribuindo para ampliar o embasamento conceitual sobre essas técnicas, essencial para futuros avanços na área.
      Membro: Maria Cristina Ferreira de Oliveira.
    23. 2021-2021. (Proc. FAPESP 2021/08322-3) Analítica Visual de dados ambientais obtidos por Monitoramento Acústico Passivo
      O Monitoramento Acústico Passivo (MAP) tem se mostrado uma abordagem promissora para acompanhar a biodiversidade a partir do registro da abundância e distribuição animal, oferecendo uma abordagem não invasiva, padronizada e eficiente de coletar dados ecológicos em grandes escalas espaciais e temporais. O MPA viabiliza um acesso sem precedentes a informações sobre o meio ambiente e mudanças nos ecossistemas, e pode apoiar programas de monitoramento e conservação fortemente embasados em dados. A tecnologia mostra-se particularmente adequada para o estudo de ambientes tropicais, caracterizados por extrema biodiversidade e visibilidade limitada pela vegetação densa. Não obstante, sua expansão é desafiada por um cenário clássico de big data: o MAP permite coletar, com pouco esforço, milhares de extensos arquivos de áudio, cuja análise por inspeção manual rapidamente torna-se inviável. O objetivo deste projeto é desenvolver soluções computacionais robustas para atender algumas demandas colocadas por estudiosos em ecologia e biodiversidade relacionadas à análise de registros acústicos coletados por meio de MAP. O processamento de áudio por técnicas de aprendizado de máquina é inerentemente complexo, o volume de dados é expressivo e o processamento de paisagens acústicas associadas a ambientes naturais é um tema de pesquisa ainda relativamente recente e bastante desafiador. Como os gravadores registram o som ambiental oriundo de múltiplas fontes, independentemente de sua natureza, é comum que eventos acústicos de interesse sejam mascarados, capturados de forma tênue, ou ocorram de forma sobreposta a outros eventos que podem ser ou não de interesse. Como a localização espacial dos insetos e animais varia, enquanto os gravadores permanecem em uma posição fixa, os registros acústicos coletados são naturalmente ruidosos, e ocorrências de eventos similares apresentam grande variabilidade. Esse cenário dificulta sobremaneira a execução de tarefas essenciais de identificação e etiquetação das ocorrências de interesse. Estratégias de aprendizado de máquina bem sucedidas em registros acústicos obtidos em condições mais controladas mostram-se pouco efetivas nesse cenário, o que motiva esta investigação. Vamos considerar, inicialmente, algumas tarefas críticas bastante relacionadas entre si, a saber, a automatização do processo de etiquetação de registros acústicos, e a extração de modelos de aprendizado de máquina para a identificação, recuperação e classificação de eventos de interesse em paisagens acústicas.
      Membro: Maria Cristina Ferreira de Oliveira.
    24. 2014-2014. Aplicações de métodos de visualização de informação em variadas tarefas de classificação
      Bolsa de Produtividade em Pesquisa, Nível 1C - Processo CNPq: 305696/2013-0
      Membro: Maria Cristina Ferreira de Oliveira.

Prêmios e títulos

  • Total de prêmios e títulos (1)
    1. Menção honrosa para o artigo com o orientado Sherlon Menezes da Silva, Trilha de Pesquisa - IHC '21: XX Brazilian Symposium on Human Factors in Computing Systems, Sociedade Brasileira de Computação.. Sociedade Brasileira de Computação. 2021.
      Membro: Maria Cristina Ferreira de Oliveira.

Participação em eventos

  • Total de participação em eventos (8)
    1. . XX Congresso Nacional da Sociedade Brasileira de Computação
    2. . Congresso da Sociedade Brasileira de Computação
    3. Coordinated Views to Assist Exploration of Spatio-Temporal Data: a Case Study. International Conference on Coordinated & Multiple Views in Exploratory Visualization (CMV 2004)
    4. Conceptual Model for Adaptable and Extensible Visual Data Exploration. IS&T/SPIE Symposium on Electronic Imaging 2004: Visualization and Data Analysis (VDA 2004) e Vision Geometry 2004
    5. Viz3D: Effective Exploratory Visualization of Large Multidimensional Data Sets. Brazilian Symposium on Computer Graphics and Image Processing
    6. Coordenadora do Workshop de Teses e Dissertações em Computação Gráfica e Processamento de Imagens. XVIII Brazilian Symposium on Computer Graphics and Image Processing - SIBGRAPI
    7. 2 artigos apresentados como trabalhos completos. 10th. International Conference on Information Visualization
    8. Empowering Iso-surfaces with Volume Data. 1st. International Conference on Computer Graphics Theory and Applications

Organização de eventos

  • Total de organização de eventos (2)
    1. . IEEE International Conference on eScience 2014 (General Co-chair). IEEE Computer Society. 2014. Organizacao
    2. . São Paulo School of Advanced Science on e-Science for Bioenergy Research (Membro do Comitê Organizador). FAPESP - Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (ESPCA, São Paulo School of Advanced Sciences). 2012. Organizacao

Lista de colaborações

  • Colaborações endôgenas (11)
    • Maria Cristina Ferreira de Oliveira ⇔ Fernando Vieira Paulovich (25.0)
      1. Paulovich, Fernando V.; de Oliveira, Maria Cristina Ferreira; OLIVEIRA, OSVALDO NOVAIS. A future with ubiquitous sensing and intelligent systems. ACS Sensors. v. 3, p. 1433-1438, 2018.
        [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
      2. RODRIGUES, JOSE F; PAULOVICH, FERNANDO V; DE OLIVEIRA, MARIA CF; DE OLIVEIRA, OSVALDO N. On the convergence of nanotechnology and Big Data analysis for computer-aided diagnosis. Nanomedicine. v. 11, p. 959-982, 2016.
        [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
      3. OLIVEIRA JR., OSVALDO N.; NEVES, T^; NEVES, T. T. A. T.; Paulovich, Fernando V.; de Oliveira, Maria Cristina F.. Where Chemical Sensors May Assist in Clinical Diagnosis Exploring ^|^ldquo;Big Data^|^rdquo;. Chemistry Letters. v. 43, p. 1672-1679, 2014.
        [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
      4. Aoki, Pedro H. B.; Alessio, Priscila; FURINI, LEONARDO N.; Constantino, Carlos J. L.; NEVES, TÁCITO T. A. T.; PAULOVICH, F. V.; de Oliveira, Maria Cristina F.; OLIVEIRA Jr, O. N.. Molecularly Designed Layer-by-Layer (LbL) Films to Detect Catechol Using Information Visualization Methods. Langmuir. v. 29, p. 7542-7550, 2013.
        [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
      5. Moraes, Marli L.; Petri, Laís; Oliveira, Victor; Olivati, Clarissa A.; Oliveira, Maria Cristina F. de; Paulovich, Fernando V.; Oliveira, Osvaldo N.; Ferreira, Marystela. Detection of glucose and triglycerides using information visualization methods to process impedance spectroscopy data. Sensors and Actuators. B, Chemical. v. 166-167, p. 231-238, 2012.
        [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
      6. ALENCAR, A. B.; Ferreira de Oliveira, M.C.; PAULOVICH, F. V.. Seeing beyond reading: a survey on visual text analytics. Wiley Interdisciplinary Reviews: Data Mining and Knowledge Discovery. v. 2, p. 476-492, 2012.
        [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
      7. Oliveira, Osvaldo N.; PAVINATTO, F. J.; CONSTANTINO, C. J. L.; PAULOVICH, F. V.; Oliveira, Maria Cristina Ferreira. Information Visualization to Enhance Sensitivity and Selectivity in Biosensing. BIOINTERPHASES. v. 7, p. 1-15, 2012.
        [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
      8. Paulovich, Fernando V.; Maki, Rafael M.; Oliveira, Maria C. F.; Colhone, Marcelle C.; Santos, Fabiana R.; Migliaccio, Vanessa; Ciancaglini, Pietro; Perez, Katia R.; Stabeli, Rodrigo G.; Perinoto, Ângelo C.; Oliveira, Osvaldo N.; Zucolotto, Valtencir. Using multidimensional projection techniques for reaching a high distinguishing ability in biosensing. Analytical and Bioanalytical Chemistry. v. 400, p. 1153-1159, 2011.
        [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
      9. POCO, J.; PAULOVICH, F. V.; ETEMADPOUR, R.; LONG, V. T.; ROSENTHAL, P.; OLIVEIRA, M. C. F.; LINSEN, L.; MINGHIM, R.. A Framework for Exploring Multidimensional Data with 3D Projections. Computer Graphics Forum (Print). v. 30, p. 1111-1120, 2011.
        [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
      10. Paulovich, Fernando V.; Moraes, Marli L.; Maki, Rafael Mitsuo; Ferreira, Marystela; Oliveira Jr., Osvaldo N.; de Oliveira, Maria Cristina F.. Information visualization techniques for sensing and biosensing. Analyst (London. 1877. Print). v. 136, p. 1344-1350, 2011.
        [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
      11. Siqueira, José R.; Maki, Rafael M.; Paulovich, Fernando V.; Werner, Carl F.; Poghossian, Arshak; de Oliveira, Maria C. F.; Zucolotto, Valtencir; Oliveira, Osvaldo N.; Schöning, Michael J.. Use of Information Visualization Methods Eliminating Cross Talk in Multiple Sensing Units Investigated for a Light-Addressable Potentiometric Sensor. Analytical Chemistry (Washington). v. 82, p. 61-65, 2010.
        [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
      12. Moraes, Marli L.; Maki, Rafael M.; Paulovich, Fernando V.; Rodrigues Filho, Ubirajara P.; de Oliveira, Maria Cristina F.; Riul, Antonio; de Souza, Nara C.; Ferreira, Marystela; Gomes, Henrique L.; Oliveira, Osvaldo N.. Strategies to Optimize Biosensors Based on Impedance Spectroscopy to Detect Phytic Acid Using Layer-by-Layer Films. Analytical Chemistry (Washington). v. 82, p. 3239-3246, 2010.
        [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
      13. Perinoto, Angelo C.; Maki, Rafael M.; Colhone, Marcelle C.; Santos, Fabiana R.; Migliaccio, Vanessa; Daghastanli, Katia R.; Stabeli, Rodrigo G.; Ciancaglini, Pietro; Paulovich, Fernando V.; de Oliveira, Maria C. F.; Zucolotto, Valtencir. Biosensors for Efficient Diagnosis of Leishmaniasis: Innovations in Bioanalytics for a Neglected Disease. Analytical Chemistry (Washington). v. 82, p. 9763-9768, 2010.
        [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
      14. Eler, D. M.; Nakazaki. M.; Paulovich, F.V.; SANTOS, Davi Pereira dos; Andery, G.; OLIVEIRA, M. C. F.; BATISTA NETO, J. E. S.; MINGHIM, Rosane. Visual analysis of image collections. The Visual Computer. v. 25, p. 923-937, 2009.
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      15. SORIANO, AUREA; PAULOVICH, FERNANDO; Nonato, Luis Gustavo; Oliveira, Maria Cristina F.. Visualization of music collections based on structural content similarity. Em: 2014 27th SIBGRAPI Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI), v. 1, p. 25-32, 2014.
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      16. SANTOS, T. S. R.; Paulovich, Fernando V.; MOLCHANOV, V.; LINSEN, L.; de Oliveira, M.C.F.. Visualizing temporal behavior in multifield particle simulations. Em: International Conference on Imaging Theory and Applications and International Conference on Information Visualization Theory and Applications, v. 1, p. 573-582, 2013.
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      17. ALENCAR, A. B.; PAULOVICH, F. V.; Borner, K.; Ferreira de Oliveira, M.C.. Time-aware visualization of document collections. Em: ACM Symposium on Applied Computing - Multimedia and Visualization Track, v. 1, p. 997-1004, 2012.
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      18. ELER, D. M.; PAULOVICH, F. V.; Oliveira, M. C. F.; MINGHIM, R.. Topic-based coordination for visual analysis of evolving document collections. Em: xIII International Conference on Information Visualization/7th International Symposium on Coordinated & Multiple Views in Visualisation & Exploration, v. 1, p. 149-155, 2009.
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      19. ALENCAR, A. B.; PAULOVICH, F. V.; MINGHIM, R.; ANDRADE FILHO, M. G.; OLIVEIRA, M. C. F.. Similarity-Based Visualization of Time Series Collections: An Application to Analysis of Streamflows. Em: 12th International Conference on Information Visualisation 2008 (IV08), v. 1, p. 280-286, 2008.
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      20. ELER, D. M.; PAULOVICH, F. V.; Oliveira, M. C. F.; MINGHIM, R.. Coordinated and Multiple Views for Visualizing Text Collections. Em: 12th International Conference on Information Visualisation 2008 (IV08), v. 1, p. 246-251, 2008.
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      21. Eler, D. M.; Nakazaki. M.; Paulovich, F.V.; SANTOS, Davi Pereira dos; OLIVEIRA, M. C. F.; BATISTA NETO, J. E. S.; MINGHIM, Rosane. Multidimensional Visualization to Support Analysis of Image Collections. Em: XXI Brazilian Symposium on Computer Graphics and Image Processing (SIBGRAPI 2008), v. 1, p. 289-296, 2008.
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      22. PAULOVICH, F. V.; Oliveira, M. C. F.; MINGHIM, R.. The Projection Explorer: A Flexible Tool for Projection-based Multidimensional Visualization. Em: XX Brazilian Symposium on Computer Graphics and Image Processing (SIBIGRAPI 2007), v. 1, p. 27-36, 2007.
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      23. ALENCAR, A. B.; ANDRADE FILHO, M. G.; PAULOVICH, F. V.; MINGHIM, R.; OLIVEIRA, M. C. F.. Mineração Visual de Séries Temporais: um Estudo de Caso com Séries de Vazões de Usinas Hidrelétricas. Em: XVII Simpósio Brasileiro de Recursos Hídricos/8º Simpósio de Hidráulica e Recursos Hídricos dos Países de Língua Oficial Portuguesa, v. 1, p. 1-20, 2007.
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      24. VOLPATI, D.; RIUL JR., A.; OLIVEIRA JR., O. N.; PAULOVICH, F. V.; Oliveira, Maria Cristina Ferreira; OLIVATI, C. A.; CONSTANTINO, C. J. L.. Perylene thin films molecular architecture and sensing performance. Em: International Conference on Organized Molecular Films - LB13, v. 1, n. 1, p. 131-131, 2010.
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      25. ALENCAR, A. B.; OLIVEIRA, M. C. F.; PAULOVICH, F. V.; MINGHIM, R.; ANDRADE FILHO, M. G.. Temporal-PEx: Similarity-based Visualization of Time Series. Em: XX Brazilian Symposium on Computer Graphics and Image Processing (SIBGRAPI 2007 Poster Proceedings), p. 35-36, 2007.
        [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]

    • Maria Cristina Ferreira de Oliveira ⇔ Alneu de Andrade Lopes (12.0)
      1. VALEJO, ALAN DEMÉTRIUS BARIA; FABBRI, RENATO; DE ANDRADE LOPES, ALNEU; ZHAO, LIANG; de Oliveira, Maria Cristina Ferreira. Multilevel Coarsening for Interactive Visualization of Large Bipartite Networks. Frontiers in Research Metrics and Analytics. v. 7, p. 1-18, 2022.
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      2. Valejo, Alan; FERREIRA, V.; Fabri, R.; OLIVEIRA, Maria Cristina de; Lopes, Alneu de Andrade. A Critical Survey of the Multilevel Method in Complex Networks. ACM COMPUTING SURVEYS. v. 52, p. 1-35, 2020.
        [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
      3. VALEJO, ALAN; FALEIROS, THIAGO; OLIVEIRA, MARIA CRISTINA FERREIRA DE; LOPES, ALNEU DE ANDRADE. A coarsening method for bipartite networks via weight-constrained label propagation. KNOWLEDGE-BASED SYSTEMS. v. 195, p. 105678-, 2020.
        [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
      4. Valejo, Alan; FERREIRA DE OLIVEIRA, MARIA CRISTINA; FILHO, GERALDO P.R.; Lopes, Alneu de Andrade. Multilevel approach for combinatorial optimization in bipartite network. KNOWLEDGE-BASED SYSTEMS. v. 151, p. 45-61, 2018.
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      5. Motta, Robson; MINGHIM, Rosane; de Andrade Lopes, Alneu; F. OLIVEIRA, MARIA CRISTINA. Graph-based measures to assist user assessment of multidimensional projections. Neurocomputing (Amsterdam). v. 150, p. 583-598, 2015.
        [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
      6. Pinho, Roberto Dantas; Oliveira, M. C. F.; Andrade Lopes, Alneu. An incremental space to visualize dynamic data sets. Multimedia Tools and Applications. v. 50, p. 533-562, 2010.
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      7. Valejo, Alan; FERREIRA, V.; OLIVEIRA, Maria Cristina de; Lopes, Alneu de Andrade. Community Detection in Bipartite Network: A Modified Coarsening Approach. Em: Information Management and Big Data. SIMBig 2017. Communications in Computer and Information Science,. 1 ed. : Springer. 2018.v. 1, p. 123-136.
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      8. CINTRA, D. S.; VALEJO, ALAN; LOPES, A. A.; Oliveira, M.C.F.. Visualization to assist interpretation of the multilevel paradigm in bipartite graphs. Em: 15th International Joint Conference on Computer Vision, Imaging and Computer Graphics Theory and Applications (IVAPP, Infomation Visualization Theory and Applications), v. 3, p. 133-140, 2020.
        [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
      9. Valejo, Alan; FERREIRA, V.; FILHO, G.; de Oliveira, Maria Cristina F.; Lopes, Alneu de Andrade. One-mode projection-based multilevel approach for community detection in bipartite networks. Em: 4th Annual International Symposium on Information Management and Big Data - Track on Social Network and Media Analysis and Mining (SNMAM), v. 2029, p. 101-108, 2017.
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      10. Valverde-Rebaza, Jorge Carlos; SORIANO, A.; OLIVEIRA, Maria Cristina de; Lopes, Alneu de Andrade. Music genre classification using traditional and relational approaches. Em: Brazilian Conference on Intelligent Systems, v. 1, p. 259-264, 2014.
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      11. MOTTA, ROBSON; DE ANDRADE LOPES, ALNEU; NOGUEIRA, BRUNO M.; REZENDE, SOLANGE O.; JORGE, ALÍPIO M.; DE OLIVEIRA, MARIA CRISTINA FERREIRA. Comparing relational and non-relational algorithms for clustering propositional data. Em: ACM Symposium on Applied Computing - Data Mining track, v. 1, p. 150-155, 2013.
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      12. PINHO, R.; LOPES, A. A.; OLIVEIRA, Maria Cristina de. Incremental Board: A Grid-based Space for Visualizing Dynamic Data Sets. Em: 24th Annual ACM Symposium on Applied Computing - Multimedia and Visualization Track, v. 1, p. 1757-1764, 2009.
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    • Maria Cristina Ferreira de Oliveira ⇔ José Fernando Rodrigues Júnior (5.0)
      1. RODRIGUES, JOSE F.; FLOREA, LARISA; de Oliveira, Maria C. F.; DIAMOND, DERMOT; Oliveira, Osvaldo N.. Big data and machine learning for materials science. Discover Materials. v. 1, p. 1-27, 2021.
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      2. RODRIGUES, JOSE F; PAULOVICH, FERNANDO V; DE OLIVEIRA, MARIA CF; DE OLIVEIRA, OSVALDO N. On the convergence of nanotechnology and Big Data analysis for computer-aided diagnosis. Nanomedicine. v. 11, p. 959-982, 2016.
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      3. RODRIGUES JR., José Fernando; TRAINA, A. J. M.; OLIVEIRA, Maria Cristina Ferreira de; TRAINA JR, Caetano. The spatial-perceptual design space: a new comprehension for data visualization¿. Information Visualization (Print). v. 6, p. 261-279, 2007.
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      4. RODRIGUES-JR., JOSE F.; Oliveira, M. C. F.; Oliveira Jr, O. N.. O futuro da ciência e tecnologia com as máquinas inteligentes. Em: Inteligência Artificial: Avanços e Tendências. 1 ed. : Instituto de Estudos Avançados. 2021.v. 1, p. 151-180.
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      5. RODRIGUES JUNIOR, José Fernando; TRAINA, A. J. M.; TRAINA JR, Caetano; OLIVEIRA, Maria Cristina Ferreira de. Reviewing Data Visualization: an Analytical Taxonomical Study. Em: 10th International Conference on Information Visualisation (IV06), v. 1, p. 713-720, 2006.
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    • Maria Cristina Ferreira de Oliveira ⇔ Sandra Maria Aluísio (5.0)
      1. ALUÍSIO, S. M.; FONTANA, N.; OLIVEIRA JR., O.N.; OLIVEIRA, M. C. F.. Computer Assisted Writing - Applications to English as a Foreign Language.. Computer Assisted Language Learning Journal. v. 6, n. 2, p. 145-161, 1993.
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      2. CALDEIRA, S. M. A.; Oliveira, M. C. F.; FONTANA, N. M.; NACAMATSU, C.; OLIVEIRA JR., O. N.. Writing Tools for Non-Native Users of English. Em: XVIII Conferencia LatinoAmericana de Informática, v. 1, p. 224-231, 1992.
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      3. Oliveira, M. C. F.; CALDEIRA, S. M. A.; MASIERO, P. C.; OLIVEIRA JR., O. N.. A Discussion on Human Computer Interfaces for Writing Support Tools. Em: XII International Conference of The Chilean Computer Science Society, v. 1, p. 223-233, 1992.
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      4. GARCIA NETO, Alvaro; OLIVEIRA, Maria Cristina Ferreira de; FORTES, R. P. M.; CALDEIRA, Sandra M A; OLIVEIRA JR, O. N.. A Software Architecture for a Computer-Aided Writing Environment. Em: 5th International Conference on Human-Computer Interaction, v. 1, n. 1, p. 204-0, 1993.
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      5. . Writing tools and a software architecture to assist writing in a foreign language. 1996.
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    • Maria Cristina Ferreira de Oliveira ⇔ João do Espirito Santo Batista Neto (3.0)
      1. Eler, D. M.; Nakazaki. M.; Paulovich, F.V.; SANTOS, Davi Pereira dos; Andery, G.; OLIVEIRA, M. C. F.; BATISTA NETO, J. E. S.; MINGHIM, Rosane. Visual analysis of image collections. The Visual Computer. v. 25, p. 923-937, 2009.
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      2. NONATO, L. G.; LIZIER, M. A. S.; BATISTA NETO, J. E. S.; Oliveira, M. C. F.; CASTELO, A.. Topological triangle characterization with application to object detection from images. Image and Vision Computing. v. 26, p. 1081-1093, 2008.
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      3. Eler, D. M.; Nakazaki. M.; Paulovich, F.V.; SANTOS, Davi Pereira dos; OLIVEIRA, M. C. F.; BATISTA NETO, J. E. S.; MINGHIM, Rosane. Multidimensional Visualization to Support Analysis of Image Collections. Em: XXI Brazilian Symposium on Computer Graphics and Image Processing (SIBGRAPI 2008), v. 1, p. 289-296, 2008.
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    • Maria Cristina Ferreira de Oliveira ⇔ Solange Oliveira Rezende (3.0)
      1. Yamamoto, C. H.; OLIVEIRA, M. C. F.; REZENDE, S. O.. Visualization to Assist the Generation and Exploration of Association Rules. Em: Post-Mining of Association Rules: Techniques for Effective Knowledge Extraction. 1 ed. : Information Science Reference. 2009.v. 1, p. 224-245.
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      2. MOTTA, ROBSON; DE ANDRADE LOPES, ALNEU; NOGUEIRA, BRUNO M.; REZENDE, SOLANGE O.; JORGE, ALÍPIO M.; DE OLIVEIRA, MARIA CRISTINA FERREIRA. Comparing relational and non-relational algorithms for clustering propositional data. Em: ACM Symposium on Applied Computing - Data Mining track, v. 1, p. 150-155, 2013.
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      3. Yamamoto, C. H.; OLIVEIRA, M. C. F.; REZENDE, S. O.; NOMELINI, J.. Including the User in the Knowledge Discovery Loop: Interactive Itemset-Driven Rule Extraction.. Em: ACM Symposium on Applied Computing, v. 1, p. 1212-1217, 2008.
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    • Maria Cristina Ferreira de Oliveira ⇔ Agma Juci Machado Traina (2.0)
      1. RODRIGUES JR., José Fernando; TRAINA, A. J. M.; OLIVEIRA, Maria Cristina Ferreira de; TRAINA JR, Caetano. The spatial-perceptual design space: a new comprehension for data visualization¿. Information Visualization (Print). v. 6, p. 261-279, 2007.
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      2. RODRIGUES JUNIOR, José Fernando; TRAINA, A. J. M.; TRAINA JR, Caetano; OLIVEIRA, Maria Cristina Ferreira de. Reviewing Data Visualization: an Analytical Taxonomical Study. Em: 10th International Conference on Information Visualisation (IV06), v. 1, p. 713-720, 2006.
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    • Maria Cristina Ferreira de Oliveira ⇔ Caetano Traina Junior (2.0)
      1. RODRIGUES JR., José Fernando; TRAINA, A. J. M.; OLIVEIRA, Maria Cristina Ferreira de; TRAINA JR, Caetano. The spatial-perceptual design space: a new comprehension for data visualization¿. Information Visualization (Print). v. 6, p. 261-279, 2007.
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      2. RODRIGUES JUNIOR, José Fernando; TRAINA, A. J. M.; TRAINA JR, Caetano; OLIVEIRA, Maria Cristina Ferreira de. Reviewing Data Visualization: an Analytical Taxonomical Study. Em: 10th International Conference on Information Visualisation (IV06), v. 1, p. 713-720, 2006.
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    • Maria Cristina Ferreira de Oliveira ⇔ Elaine Parros Machado de Sousa (2.0)
      1. NAKAGAWA, E. Y.; BIANCHI, T.; Oliveira, M. C. F.; SOUSA, E. P. M.; ANDERY, G. F.; MALDONADO, J. C.. Um sistema livre para automatização do padrão de descrição de informação. Revista Digital de Biblioteconomia e Ciência da Informação. v. 12, p. 173-192, 2014.
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      2. NAKAGAWA, E. Y.; SOUSA, E. P. M.; Oliveira, M. C. F.; MURATA, K. B.; NASCIMENTO, E. B.; FUKASE, R.; ANDERY, G. F.; BIANCHI, T.; PAZZOTO, F. S.; MALDONADO, J. C.. Experiência no Desenvolvimento de um Sistema Web Livre no Contexto de um Projeto de Pesquisa Multi-disciplinar. REIC. Revista Eletrônica de Iniciação Científica. v. VIII, p. 1/IV-16, 2008.
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    • Maria Cristina Ferreira de Oliveira ⇔ Renata Pontin de Mattos Fortes (1.0)
      1. GARCIA NETO, Alvaro; OLIVEIRA, Maria Cristina Ferreira de; FORTES, R. P. M.; CALDEIRA, Sandra M A; OLIVEIRA JR, O. N.. A Software Architecture for a Computer-Aided Writing Environment. Em: 5th International Conference on Human-Computer Interaction, v. 1, n. 1, p. 204-0, 1993.
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    • Maria Cristina Ferreira de Oliveira ⇔ Rodrigo Fernandes de Mello (1.0)
      1. ALMEIDA, M. O.; MELLO, R. F.; OLIVEIRA, M. C. F.. Parallel Algorithms for a Visual Text Mining Platform. Em: IASTED International Conference on Parallel and Distributed Computing and Systems, v. 1, p. 145-153, 2008.
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(*) Relatório criado com produções desde 1970 até 2023
Data de processamento: 10/05/2023 08:54:02