Departamento de Ciências de Computação

Elaine Parros Machado de Sousa

possui graduação em Bacharelado em Ciência da Computação pela Universidade de São Paulo (1998), mestrado em Ciências da Computação e Matemática Computacional pela Universidade de São Paulo (2000) e doutorado em Ciências da Computação e Matemática Computacional pela Universidade de São Paulo (2006). Atualmente é professor doutor da Universidade de São Paulo. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Banco de Dados, atuando principalmente nos seguintes temas: uso de conceitos da teoria de fractais em banco de dados, mineração de dados, mineração em séries temporais e mineração em fluxos de dados.

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Rótulo/Grupo:

Bolsa CNPq:

Período de análise:

Endereço: Universidade de São Paulo. Departamento de Ciências de Computação. Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação. Avenida Trabalhador São-Carlense, 400 CEP 13560970 - São Carlos, SP - Brasil

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Citações: Google Acadêmico

Produção bibliográfica

Artigos completos publicados em periódicos (16)
1. SOUSA, Elaine Parros M de; TRAINA, A. J. M.; TRAINA JR, Caetano; FALOUTSOS, Christos. Measuring Evolving Data Streams? Behavior through their Intrinsic Dimension. New Generation Computing. v. 25, n. 1, p. 33-60, 2007.
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2. SOUSA, Elaine Parros M de; TRAINA JR, Caetano; TRAINA, A. J. M.; WU, Leejay; FALOUTSOS, Christos. A Fast and Effective Method to Find Correlations among Attributes in Databases. Data Mining and Knowledge Discovery. v. 14, p. 367-407, 2007.
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3. NAKAGAWA, E. Y.; SOUSA, E. P. M.; OLIVEIRA, M. C. F.; MURATA, K. B.; NASCIMENTO, E. B.; FUKASE, R.; ANDERY, G. F.; BIACHI, 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. IV, p. 1-16, 2008.
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4. OCSA, A. V.; SOUSA, E. P. M.. An adaptive multi-level hashing structure for fast approximate similarity search. Journal of Information and Data Management - JIDM. v. 1, p. 359-374, 2010.
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5. NUNES, S.A.; ROMANI, Luciana A.; AVILA, A.M.H.; TRAINA JR, Caetano; SOUSA, Elaine Parros M de; TRAINA, A. J. M.. Fractal-based Analysis to Identify Trend Changes in Multiple Climate Time Series. Journal of Information and Data Management - JIDM. v. 2, p. 51-57, 2011.
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6. NUNES, S. A.; ROMANI, L. A. S.; AVILA, A. M. H.; SOUSA, E. P. M.; TRAINA, A. J. M.. Combinando análise fractal e mineração de séries temporais para identificação de extremos climáticos regionais. Revista Eletrônica de Iniciação Científica. v. 11, p. 8-, 2011.
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7. NUNES, S.A.; ROMANI, Luciana A.; AVILA, A.M.H.; Coltri, Priscila P.; Traina, Agma J. M.; SOUSA, Elaine Parros M de. Finding spatio-temporal patterns in multidimensional data streams. Journal of Information and Data Management - JIDM. v. 4, p. 327-340, 2013.
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8. Traina, Agma J. M.; TRAINA JR, Caetano; CIFERRI, Cristina; SOUSA, Elaine Parros de; RODRIGUES JR., José Fernando; CORDEIRO, R. L. F.. The Images and Data Bases Group at University of São Paulo. Journal of Information and Data Management - JIDM. v. 4, p. 2-16, 2013.
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9. 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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10. BONES, C. C.; ROMANI, L. A. S.; SOUSA, E. P. M.. Clustering Multivariate Data Streams by Correlating Attributes using Fractal Dimension. Journal of Information and Data Management - JIDM. v. 7, p. 249-264, 2016.
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11. KUNZE, LUCAS FELIPE; GOULARTE, RUDINEI; SOUSA, ELAINE PARROS MACHADO DE. SIRA - An efficient method for retrieving stereo images from anaglyphs. SIGNAL PROCESSING-IMAGE COMMUNICATION. v. 85, p. 115866-, 2020.
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12. SPADON, GABRIEL; SCABORA, LUCAS C.; OLIVEIRA, PAULO H.; ARAUJO, MARCUS V.S.; MACHADO, BRUNO B.; SOUSA, ELAINE P.M.; TRAINA-JR, CAETANO; RODRIGUES-JR, JOSE F.. Behavioral Characterization of Criminality Spread in Cities. PROCEDIA COMPUTER SCIENCE. v. 108, p. 2537-2541, 2017.
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13. BONES, CHRISTIAN C.; ROMANI, LUCIANA A.S.; DE SOUSA, ELAINE P.M.. Improving Multivariate Data Streams Clustering. PROCEDIA COMPUTER SCIENCE. v. 80, p. 461-471, 2016.
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14. AMARAL, T.; SOUSA, E. P. M.. Mining Temporal Exception Rules from Multivariate Time Series Using a new Support Measure. Journal of Information and Data Management - JIDM. v. 11, p. 228-246, 2020.
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15. LIMA, A. M. S.; FLOREZ, A. Y. C.; LESCANO, A. I. A.; NOVAES, J. V. O.; MARTINS, N. F.; TRAINA JR, Caetano; SOUSA, E. P. M.; RODRIGUES JR, J. F.; CORDEIRO, R. L. F.. Analysis of ENEM?s attendants between 2012 and 2017 using a clustering approach. Journal of Information and Data Management - JIDM. v. 11, p. 115-130, 2020.
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16. MOREIRA SOUZA, ANDRÉ; WEIGERT, RODRIGO DE ANDRADE SANTOS; MACHADO DE SOUSA, ELAINE PARROS; TASSONI ANDRIETTA, LUCAS; VENTURA, RICARDO VIEIRA. Practical implications of using non-relational databases to store large genomic data files and novel phenotypes. JOURNAL OF ANIMAL BREEDING AND GENETICS. v. 139, p. 100-112, 2022.
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Livros publicados/organizados ou edições (0)
Capítulos de livros publicados (3)
1. ROMANI, L. A. S.; SOUSA, E. P. M.; RIBEIRO, M. X.; AVILA, A. M. H.; ZULLO JR., J.; TRAINA JUNIOR, C.; TRAINA, A. J. M.. Mining Climate and Remote Sensing Time Series to Improve Monitoring of Sugar Cane Fields. Em: Computational Methods for Agricultural Research: Advances and Applications. 1 ed. : IGI-Global. 2011.p. 50-72.
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2. AMARAL, B. F.; SOUSA, E. P. M.; ROMANI, L. A. S.. Clustering de séries temporais para acompanhamento de culturas de cana-de-açúcar. Em: Iniciação Científica e Tecnológica: o jovem pesquisador em ação III. 1 ed. : CETEPE/EESC/USP. 2012.p. 155-172.
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3. TRAINA JR, Caetano; SOUSA, Elaine Parros M de; TRAINA, A. J. M.. Using Fractals in Data Mining. Em: Next Generation of Data Mining Applications. 1 ed. : Wiley-IEEE Press. 2005.v. 1, p. 599-630.
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Textos em jornais de notícias/revistas (0)
Trabalhos completos publicados em anais de congressos (43)
1. ARAUJO, M. R. B. A.; TRAINA JUNIOR, C.; BIAJIZ, M.; SOUSA, E. P. M.. Editor de Esquemas com Suporte para Hierarquia de Classificação. Em: XIII Simpósio Brasileiro de Banco de Dados, p. 135-149, 1998.
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2. SOUSA, Elaine Parros M de; TRAINA JR, Caetano; TRAINA, A. J. M.; FALOUTSOS, Christos. How to Use the Fractal Dimension to Find Correlations between Attributes. Em: ACM SIGKDD Workshop on Fractals and Self-similarity in Data Mining: Issues and Approaches (in conjunction with the 8th International Conference on Knowledge Discovery & Data Mining (KDD 2002)), v. 1, p. 26-30, 2002.
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3. SANTOS FILHO, Roberto Figueira; SOUSA, Elaine Parros M de; TRAINA, A. J. M.; TRAINA JR, Caetano. Desmistificando o Conceito de Consultas por Similaridade: A Busca de Novas Aplicações na Medicina. Em: 2º Workshop de Informática Médica - WIM'2002 (junto ao Simpósio Brasileiro de Engenharia de Software - SBES), v. 1, p. 1-4, 2002.
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4. SOUSA, E. P. M.; TRAINA JUNIOR, C.; ARAUJO, M. R. B. A.. Classification Abstraction: an intrinsic element in Database Systems, First Biennial Intl. Conference on Advances in Information Systems. Em: First Biennial Intl. Conference on Advances in Information Systems - ADVIS'2000, v. 1909, p. 57-70, 2000.
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5. SOUSA, Elaine Parros M de; TRAINA, A. J. M.; TRAINA JR, Caetano. SID: Calculating the Intrinsic Dimension of Data Streams. Em: II ACM SIGKDD Workshop on Fractals, Power Laws and Other Next Generation Data Mining Tools (in conjunction with the 9th International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD 2003)), v. 1, p. 18-23, 2003.
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6. SOUSA, Elaine Parros M de; TRAINA, A. J. M.; TRAINA JR, Caetano; FALOUTSOS, Christos. Evaluating the Intrinsic Dimension of Evolving Data Streams. Em: 21st Annual ACM Symposium on Applied Computing (SAC'06), v. 1, p. 643-648, 2006.
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7. FELIPE, Joaquim Cézar; OLIOTI, Jonatas B; TRAINA, A. J. M.; XAVIER, Marcela Ribeiro; SOUSA, Elaine Parros M de; TRAINA JR, Caetano. A Low-cost Approach for Effective Shape-based Retrieval and Classification of Medical Images. Em: The First IEEE International Workshop on Multimedia Information Processing and Retrieval (in conjunction with IEEE International Symposium on Multimedia (ISM2005) ), v. 1, p. 565-571, 2005.
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8. SIMÃO, A. S.; SOUSA, E. P. M.; MONACO, F. J.; MARTIMIANO, L. A.. Multidisciplinaridade com o uso de Jogos Eletrônicos. Em: XIV Workshop sobre Educação em Computação - WEI - (em conjunto com o XXVI Congresso da Sociedade Brasileira de Computação), p. 196-205, 2006.
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9. SOUSA, Elaine Parros M de; RIBEIRO, Marcela Xavier; TRAINA, A. J. M.; TRAINA JR, Caetano. Tracking the Intrinsic Dimension of Evolving Data Streams to Update Association Rules. Em: 3rd International Workshop on Knowledge Discovery from Data Streams, 29/06/2006, parte do 23th International Conference on Machine Learning (ICML06), v. 1, p. 10p-, 2006.
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10. Appel, A. P.; PATERLINI, A. A.; Sousa, E. P. M. de; Traina Jr., C... Amostragem Balanceada Baseada na Correlação Fractal. Em: II Workshop em Algoritmos e Aplicações em Mineração de Dados (em conjunto com o XXI Simpósio Brasileiro de Banco de Dados), v. 1, p. 1-8, 2006.
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11. NAKAGAWA, E. Y.; SOUSA, E. P. M.; MURATA, K. B.; ANDERY, G. F.; MORELLI, L. B.; MALDONADO, J. C.. Software Architecture Relevance in Open Source Software Evolution: A Case Study. Em: IEEE International Workshop on Quality and Architectural Concerns in Open Source Software (QACOS 2008), in conjunction with the 32nd IEEE International Computer Software and Applications Conference (COMSAC 2008), p. 1234-1239, 2008.
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12. ROMANI, Luciana A.; TRAINA, A. J. M.; RIBEIRO, Marcela Xavier; SOUSA, Elaine Parros de; ZULLO Jr., J.; TRAINA JR, Caetano. Aplicação de Técnicas de Mineração em Dados Climáticos e de Satélite para Auxiliar no Acompanhamento das Safras de Cana-de-Açúcar. Em: IV Workshop em Algoritmos e Aplicações de Mineração de Dados - WAAMD 2008 (em conjunto com o XXIII Simpósio Brasileiro de Banco de Dados - SBBD 2008 ), v. 1, p. 87-92, 2008.
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13. ROMANI, Luciana A.; SOUSA, Elaine Parros M de; TRAINA JR, Caetano; ZULLO Jr., J.; TRAINA, A. J. M.. Aplicação de método baseado em fractais para detecção de correlações entre imagens AVHRR-NOAA e dados climáticos para regiões produtoras de cana-de-açúcar. Em: XIV Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto (XIV SBSR), v. 1, p. 403-410, 2009.
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14. ROMANI, Luciana A.; SOUSA, Elaine Parros M de; RIBEIRO, Marcela Xavier; ZULLO Jr., J.; TRAINA JR, Caetano; TRAINA, A. J. M.. Employing Fractal Dimension to Analyze Climate and Remote Sensing Data Streams. Em: First SIAM Workshop on Multimedia Data Mining (in conjunction with the SIAM Data Mining Conference - SDM 2009), v. 1, p. 1-12, 2009.
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15. ROMANI, Luciana A.; TRAINA, A. J. M.; SOUSA, Elaine Parros M de; ZULLO Jr., J.; RODRIGUES JUNIOR, José Fernando; TRAINA JR, Caetano; AVILA, A.M.H.. Computational framework to analyze agrometeorological, climate and remote sensing data: challenges and perspectives. Em: XXXVI Seminário Integrado de Software e Hardware (in XXIX Congresso da Sociedade Brasileira de Computação), v. 1, p. 323-337, 2009.
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16. NUNES, S. A.; ROMANI, L. A. S.; AVILA, A. M. H.; TRAINA JUNIOR, C.; SOUSA, E. P. M.; TRAINA, A. J. M.. Análise baseada em fractais para identificação de mudanças de tendências em múltiplas séries climáticas. Em: XXV Brazilian Symposium on Databases, p. 65-72, 2010.
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17. ROMANI, L. A. S.; GONCALVES, R. R. V.; AMARAL, B. F.; ZULLO JR., J.; TRAINA JUNIOR, C.; SOUSA, E. P. M.; TRAINA, A. J. M.. Acompanhamento de safras de cana-de-açúcar por meio de técnicas de agrupamento em séries temporais de NDVI. Em: XV Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto (SBSR 2010), v. 1, p. 383-390, 2011.
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18. NAKAGAWA, E. Y.; SOUSA, E. P. M.; MALDONADO, J. C.. An Experience of Open Source Development for the Historical Heritage Domain. Em: IADIS International Conference Information Systems - Short Papers, p. 307-311, 2011.
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19. Amaral, Bruno F.; CHINO, D.Y.T.; ROMANI, Luciana A.; Gonçalves, Renata Ribeiro; SOUSA, Elaine Parros M de; Traina, Agma Juci Machado. Análise e mineração de dados de sensores orbitais para acompanhamento de safras de cana-de-açúcar. Em: III Workshop de Computação Aplicada à Gestão do Meio Ambiente e Recursos Naturais - XXXI Congresso da Sociedade Brasileira de Computação (CSBC 2011), v. 1, p. 1472-1481, 2011.
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20. ROMANI, Luciana A.; Gonçalves, Renata Ribeiro; Amaral, Bruno F.; CHINO, D.Y.T.; ZULLO Jr., J.; TRAINA JR, Caetano; SOUSA, Elaine Parros M de; Traina, Agma Juci Machado. Clustering Analysis Applied to NDVI/NOAA Multitemporal Images to Improve the Monitoring Process of Sugarcane Crops. Em: Sixth International Workshop on the Analysis of Multi-temporal Remote Sensing Images (MultiTemp-2011), v. 1, p. 33-36, 2011.
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21. NUNES, S.A.; ROMANI, Luciana A.; AVILA, A.M.H.; SOUSA, Elaine Parros M de; Traina, Agma Juci Machado. Combinando análise fractal e mineração de séries temporais para identificação de extremos climáticos regionais. Em: XXX Concurso de Trabalhos de Iniciação Científica (CTIC 2011) - XXXI Congresso da Sociedade Brasileira de Computação (CSBC 2011), v. 1, p. 164-173, 2011.
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22. Gonçalves, Renata Ribeiro; ZULLO Jr., J.; Ferraresso, C.S.; SOUSA, Elaine Parros M de; ROMANI, Luciana A.; Traina, Agma Juci Machado. Analysis of NOAA/AVHRR Multitemporal Images, Climate Conditions and Cultivated Land of Sugarcane Fields Applied to Agricultural Monitoring. Em: Sixth International Workshop on the Analysis of Multi-temporal Remote Sensing Images (MultiTemp-2011), v. 1, p. 229-232, 2011.
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23. CHINO, D. Y.; AMARAL, B. F.; ROMANI, L. A. S.; SOUSA, E. P. M.; TRAINA, A. J. M.. SatImagExplorer: tornando a mineração de dados de sensores orbitais mais flexível. Em: XXVI BRAZILIAN SYMPOSIUM ON DATABASES, p. 25-30, 2011.
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24. NUNES, S.A.; COLABARDINI, J. E. M.; Coltri, Priscila P.; AVILA, A.M.H.; ROMANI, Luciana A.; Traina, Agma Juci Machado; SOUSA, Elaine Parros de. ClimFractal Analyser: um ambiente de análise de séries temporais climáticas baseado em workflows. Em: 27th Brazilian Symposium on Databases - Demos and Applications Session, v. 1, p. 25-30, 2012.
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25. GONCALVES, R. R. V.; ZULLO JR., J.; COLTRI, P. P.; AVILA, A. M. H.; AMARAL, B. F.; SOUSA, E. P. M.; ROMANI, L. A. S.. Relação entre o índice EVI e dados de precipitação nas áreas de plantio de cana-de-açucar na região central do Brasil. Em: 4o Simpósio de Geotecnologias no Pantanal (4o GeoPantanal), p. 1024-1063, 2012.
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26. ROMANI, L. A. S.; AMARAL, B. F.; GONCALVES, R. R. V.; ZULLO JR., J.; SOUSA, E. P. M.. Aplicação de técnicas de classificação semissupervisionada para análise de séries multitemporais de imagens de satélite. Em: Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, p. 1750-1757, 2013.
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27. GONCALVES, R. R. V.; ZULLO JR., J.; MARQUEZINI, O.; AMARAL, B. F.; SOUSA, E. P. M.; ROMANI, L. A. S.. Análise da relação entre os perfis de NDVI obtidos dos sensores AVHRR/NOAA e MODIS nas áreas produtoras de cana-de-açúcar em São Paulo. Em: Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, p. 640-647, 2013.
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28. NUNES, S.A.; ROMANI, Luciana A.; AVILA, A.M.H.; Coltri, Priscila P.; TRAINA JR, Caetano; CORDEIRO, R. L. F.; SOUSA, Elaine Parros de; Traina, Agma Juci Machado. Analysis of Large Scale Climate Data: How Well Climate Change Models and Data from Real Sensor Networks Agree?. Em: The 2nd International Workshop on Large Scale Network Analysis (in conjunction with the 22nd International World Wide Web Conference - WWW 2013), v. 2, p. 517-526, 2013.
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29. Amaral, Bruno F.; CHINO, D.Y.T.; ROMANI, Luciana A.; Gonçalves, Renata Ribeiro; SOUSA, Elaine Parros de; Traina, Agma Juci Machado. The SITSMining Framework - A Data Mining Approach for Satellite Image Time Series. Em: 16th International Conference on Enterprise Information Systems - ICEIS 2014, v. 1, p. 225-232, 2014.
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30. GONCALVES, R. R. V.; ZULLO JR., J.; AMARAL, B. F.; COLTRI, P. P.; SOUSA, E. P. M.; ROMANI, L. A. S.. Land use temporal analysis through clustering techniques on satellite image time series. Em: International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS 2014), p. 2173-2176, 2014.
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31. SCRIVANI, R.; AMARAL, B. F.; GONCALVES, R. R. V.; SOUSA, E. P. M.; ZULLO JR., J.; ROMANI, L. A. S.. Identificação da mudança de uso da terra usando técnicas de agrupamento de séries temporais de imagens de satélite. Em: 5º Simpósio de Geotecnologias no Pantanal, p. 554-563, 2014.
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32. AMARAL, B. F.; GONCALVES, R. R. V.; ROMANI, L. A. S.; SOUSA, E. P. M.. Aprimorando a classificação semissupervisionada de séries temporais extraídas de imagens de satélite. Em: II Symposium on Knowledge Discovery, Mining and Learning (KDMile 2014), p. 8p-, 2014.
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34. OLIVEIRA, PAULO H.; GONZAGA, ANDRE S.; SOUSA, ELAINE P. M.; FERREIRA, LUCAS D.; RODRIGUES-JR., JOSE F.; Traina, Agma J. M.; FRAIDEINBERZE, ANTONIO C.; CORDEIRO, ROBSON L. F.; Traina Jr., Caetano; GUALDRON, HUGO; LAVERDE, NATAN A.; OLIVEIRA, WILLIAN D.. On the Support of a Similarity-Enabled Relational Database Management System in Civilian Crisis Situations. Em: 18th International Conference on Enterprise Information Systems (ICEIS 2016), v. 1, p. 119-126, 2016.
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35. Souza, G. S.; Scabora, L.C.; OLIVEIRA, PAULO H.; Araujo, M. V. S.; Machado, B. B.; Sousa, E. P. M. de; Traina Jr, Caetano; Rodrigues Jr., J. F.. Complex network tools to understand the behavior of criminality in urban areas: The case of San Francisco. Em: 14th International Conference on Information Technology: New Generations (ITNG 2017), p. 493-500, 2017.
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36. GONCALVES, R. R. V.; ZULLO JR., J.; ROMANI, L. A. S.; AMARAL, B. F.; SOUSA, E. P. M.. Agricultural monitoring using clustering techniques on satellite image time series of low spatial resolution. Em: 9th International Workshop on the Analysis of Multitemporal Remote Sensing Images (MultiTemp 2017), p. 1-4, 2017.
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37. KUNZE, L. F.; AMARAL, T.; MORAES, L. M. P.; OLIVEIRA, J. J. M.; BISPO JUNIOR, A. G.; SOUSA, E. P. M.; CORDEIRO, R. L. F.. Classification Analysis of NDVI Time Series in Metric Spaces for Sugarcane Identification.. Em: 20th International Conference on Enterprise Information Systems (ICEIS 2018), v. 1, p. 162-169, 2018.
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39. SCABORA, L. C.; SOUZA, G. S.; RODRIGUES, L. S.; CAZZOLATO, Mirela T.; SOUSA, Elaine Parros de; Traina, Agma J. M.; RODRIGUES JR., José Fernando; TRAINA JR, Caetano. G-FranC: A dataset of Criminal Activities mapped as a Complex Network in a Relational DBMS. Em: 2nd Dataset ShowCase Workshop (em conjunto com o Simpósio Brasileiro de Banco de Dados - SBBD), v. 1, p. 366-675, 2019.
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40. FREITAS, R.; SOUSA, E. P. M.. O uso de anotação semântica e ontologias na busca de similaridade entre entrevistas não-estruturadas em banco de dados. Em: Theses and Dissertations Workshop - XIII Seminar on Ontology Research in Brazil (WTDO - ONTOBRAS 2020), p. 274-278, 2020.
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42. ARAÚJO, MARCUS; RODRIGUES, FRANCISCO A.; SOUSA, ELAINE P.. Predição de Resiliência Econômica a partir de Métodos Supervisionados baseados em Grafos Dinâmicos. Em: Simpósio Brasileiro de Banco de Dados, p. 415-420, 2022.
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Resumos expandidos publicados em anais de congressos (2)
1. MONACO, F. J.; SIMÃO, A. S.; SOUSA, E. P. M.; MARTIMIANO, L. A.; MONACO, F. M.. Desenvolvimento de Jogos Eletrônicos no Ensino de Computação: um Caso de Sucesso. Em: Workshop de Jogos Digitais na Educação, em conjunto com o XVI Simpósio Brasileiro de Informática na Educação (SBIE2005), p. -, 2005.
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2. APPEL, A. P.; PATERLINI, A. A.; SOUSA, E. P. M.; TRAINA, A. J. M.; TRAINA JUNIOR, C.. A Density-Biased Sampling Technique to Improve Cluster Representativeness. Em: 11th European Conference on Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases (PKDD 2007), v. 4702, p. 366-373, 2007.
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Resumos publicados em anais de congressos (4)
1. Appel, A. P.; PATERLINI, A. A.; Sousa, E. P. M. de; Traina Jr., C..; Traina, A. J. M.. Biased box sampling - a density-biased sampling for clustering. Em: The 22nd Annual ACM Symposium on Applied Computing (SAC2007), v. 1, n. 1, p. 445-446, 2007.
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2. ANDERY, G. F.; SOUSA, E. P. M.; NAKAGAWA, E. Y.; MALDONADO, J. C.. Gerenciamento de Dados de Acervos Históricos e Culturais no Sistema Memória Virtual. Em: II Sessão de Pôsteres do Simpósio Brasileiro de Banco Dados, p. 37-40, 2008.
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3. TRAINA, A. J. M.; RIBEIRO, M. X.; CORDEIRO, R. L. F.; ROMANI, L. A. S.; SOUSA, E. P. M.; AVILA, A. M. H.; ZULLO JR., J.; TRAINA JUNIOR, C.; RODRIGUES JR.. How to Find Relevant Patterns in Climate Data: An Efficient and Effective Framework to Mine Climate Time Series and Remote Sensing Images. Em: SIAM Annual Meeting, p. 124-125, 2010.
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4. NUNES, S. A.; ROMANI, L. A. S.; COLTRI, P. P.; AVILA, A. M. H.; TRAINA, A. J. M.; SOUSA, E. P. M.. To be or not to be real: fractal analysis of data streams from a regional climate change model. Em: 27th Symposium On Applied Computing - SAC 2012, p. 831-832, 2012.
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Artigos aceitos para publicação (0)
Apresentações de trabalho (3)
1. ROMANI, Luciana A.; SOUSA, Elaine Parros M de; RIBEIRO, Marcela Xavier; ZULLO Jr., J.; TRAINA JR, Caetano; TRAINA, A. J. M.. Employing Fractal Dimension to Analyze Climate and Remote Sensing Data Streams. 2009. First SIAM Workshop on Multimedia Data Mining (in conjunction with the SIAM Data Mining Conference - SDM 2009). (Congresso)
2. SOUSA, E. P. M.. 100 anos de dados climáticos! E agora? - Minerando séries temporais climáticas. 2010. XIII Semana da Informática de Passos. (Conferencia)
3. SOUSA, E. P. M.; TRAINA, A. J. M.; TRAINA JUNIOR, C.. SID: Calculating the Intrinsic Dimension of Data Streams. 2003. II ACM SIGKDD Workshop on Fractals, Power Laws and Other Next Generation Data Mining Tools (in conjunction with the 9th International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD 2003)). (Congresso)
Demais tipos de produção bibliográfica (22)
1. SOUSA, E. P. M.. Emulação de um Gerenciador de Dados Orientado a Objetos através de uma Interface de Programação de Aplicativos sobre um Gerenciador Relacional. 2000. Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação - USP. (Dissertação de mestrado)
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2. SOUSA, E. P. M.. Identificação de correlações usando a Teoria dos Fractais. 2006. Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação - USP. (Tese de doutorado)
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3. SOUSA, E. P. M.. Editor de Esquemas para o Modelo de Dados SIRIUS. 1998. Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação - USP. (Monografia de conclusão de curso)
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4. SOUSA, E. P. M.; MASIERO, P. C.. Edição de Hipertexto para o Ambiente StatSim. 1995. . (Iii simpósio de iniciação científica da universidade de são paulo)
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5. SOUSA, E. P. M.; COVINO, L. G.; MASIERO, P. C.. Projeto dos Módulos de Autoria e Navegação para um Sistema Hipertexto. 1996. . (Iv simpósio de iniciação científica da universidade de são paulo)
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6. SOUSA, E. P. M.; MASIERO, P. C.. Aperfeiçoamento do Módulo de Autoria de um Sistema Hipertexto. 1997. . (V simpósio de iniciação científica da universidade de são paulo)
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7. SOUSA, E. P. M.; TRAINA JUNIOR, C.. Interface de Programação de Aplicativos para um Gerenciador de Objetos SIRIUS utilizando um Gerenciador Relacional. 2000. . (V workhop de teses e dissertações em andamento - icmc usp)
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8. SOUSA, E. P. M.; TRAINA JUNIOR, C.. Emulação de um Gerenciador de Dados Orientado a Objetos através de uma Interface de Programação de Aplicativos sobre um Gerenciador Relacional. 2001. . (Vi workshop de teses e dissertações defendidas - icmc usp)
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9. SOUSA, E. P. M.; TRAINA JUNIOR, C.. Classificação e Detecção de Agrupamentos usando Estruturas de Indexação. 2003. . (Viii workshop de teses e dissertações em andamento - icmc usp)
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10. SOUSA, E. P. M.; TRAINA JUNIOR, C.. Seleção de Atributos e Identificação de Correlações usando Dimensão Fracta. 2004. . (Ix workshop de teses e dissertações em andamento - icmc usp)
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11. ADÃO, R. N.; SOUSA, E. P. M.. Desenvolvimento de métodos de ajuste visual de retas para o cálculo da dimensão fractal na ferramenta FastMapDB. 2005. . (13o simpósio internacional de iniciação científica da universidade de são paulo)
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12. VIEIRA, F. L. S.; SOUSA, E. P. M.. Implantação da Base de Dados e Implementação do Algoritmo de Alocação de Docentes para Sistema de Atribuição de Carga Didática. 2006. . (14o simpósio internacional de iniciação científica da universidade de são paulo)
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13. ANDERY, G. F.; NAKAGAWA, E. Y.; MALDONADO, J. C.; SOUSA, E. P. M.. Gerenciamento de Informações Multimídia no Sistema Memória Virtual. 2008. . (Ii workshop de iniciação científica e tecnológica da computação (11ª semana da computação icmc-usp))
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14. ANDERY, G. F.; NAKAGAWA, E. Y.; MALDONADO, J. C.; SOUSA, E. P. M.. Módulo de Busca por Imagens no Sistema Memória Virtual. 2008. . (16o simpósio internacional de iniciação científica da universidade de são paulo)
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15. VIEIRA, F. L. S.; SOUSA, E. P. M.; SANTOS, M. O.. Implantação da Base de Dados e Implementação de Algoritmos de Alocação de Docentes para Sistema de Atribuição de Carga Didática. 2007. . (I workshop de iniciação científica e tecnológica da computação (10ª semana da computação icmc-usp))
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16. NUNES, S. A.; ROMANI, L. A. S.; SOUSA, E. P. M.. Análise de comportamento de dados climáticos evolutivos baseada na dimensão fractal. 2009. . (Iii workshop de iniciação científica e tecnológica da computação (12ª semana da computação icmc-usp))
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17. NUNES, S. A.; SOUSA, E. P. M.. Análise de Comportamento de Data Streams Aplicada a Dados Climáticos. 2009. . (17º simpósio internacional de iniciação científica da universidade de são paulo)
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18. AMARAL, B. F.; ROMANI, L. A. S.; SOUSA, E. P. M.. Detecção de Agrupamentos em Séries Temporais Agrometeorológicas. 2010. . (Iv workshop de iniciação científica e tecnológica da computação (13ª semana da computação icmc-usp))
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19. AMARAL, B. F.; ROMANI, L. A. S.; SOUSA, E. P. M.. Análise de séries temporais agrometeorológicas aplicada à Agricultura. 2010. . (18º simpósio internacional de iniciação científica da universidade de são paulo)
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20. AMARAL, B. F.; ROMANI, L. A. S.; SOUSA, E. P. M.. Clustering de Séries Temporais para Acompanhamento de Culturas de Cana-de-açúcar. 2011. . (19º simpósio internacional de iniciação científica da universidade de são paulo)
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21. COLIBARDINI, J. E. M.; ROMANI, L. A. S.; SOUSA, E. P. M.. Soluções em Gerenciamento de Dados Aplicadas à Agrometeorologia. 2012. . (20º simpósio internacional de iniciação científica da universidade de são paulo)
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22. NEVES, R. F. O.; WETTERICH, C. B.; SOUSA, E. P. M.; MARCASSA, L. G.. Detecção de Doenças em Citros com Métodos de Aprendizado Supervisionado. 2015. . (Workshop de iniciação científica e tecnológica da 18a semana da computação do icmc-usp)
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Produção técnica

Programas de computador com registro de patente (0)
Programas de computador sem registro de patente (0)
Produtos tecnológicos (0)
Processos ou técnicas (0)
Trabalhos técnicos (0)
Demais tipos de produção técnica (0)

Produção artística

Total de produção artística (0)

Orientações em andamento

Supervisão de pós-doutorado (0)
Tese de doutorado (2)
1. Marcus Vinicius dos Santos Araújo. Modelagem e Extração de Conhecimento em Grandes Volumes a partir de Redes Complexas Temporais, com Foco em Cadeias de Suprimento. Universidade de São Paulo, . Início: 2019.
  Tese de doutorado: Elaine Parros Machado de Sousa.
2. Afonso Matheus Sousa Lima. Métodos de pré-processamento para tarefas de mineração em fluxos de dados. Universidade de São Paulo, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. Início: 2022.
  Tese de doutorado: Elaine Parros Machado de Sousa.
Dissertação de mestrado (3)
1. Eliane Gniech Karasawa. Mineração de Séries Temporais Multivariadas aplicada a Cadeia de Suprimentos.. Universidade de São Paulo, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Início: 2020.
  Dissertação de mestrado: Elaine Parros Machado de Sousa.
2. André Moreira Souza. Machine learning methods for knowledge discovery in biological datasets. Universidade de São Paulo, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. Início: 2021.
  Dissertação de mestrado: Elaine Parros Machado de Sousa.
3. Henrique Tadashi Tarzia. Análise de dados não-estruturados em cenários reais. Universidade de São Paulo, . Início: 2022.
  Dissertação de mestrado: Elaine Parros Machado de Sousa.
Monografia de conclusão de curso de aperfeiçoamento/especialização (0)
Trabalho de conclusão de curso de graduação (0)
Iniciação científica (0)
Orientações de outra natureza (0)

Supervisões e orientações concluídas

Supervisão de pós-doutorado (0)
Tese de doutorado (2)
1. Denis Moreira dos Reis. Non-stationary and unpredictable data distributions in classification and quantification. Universidade de São Paulo, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo. 2020.
  Tese de doutorado: Elaine Parros Machado de Sousa.
2. Christian Cesar Bones. Agrupamento de fluxos de dados utilizando dimensão fractal. Universidade de São Paulo, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. 2018.
  Tese de doutorado: Elaine Parros Machado de Sousa.
Dissertação de mestrado (8)

Alexander Victor Ocsa Mamani. Soluções Aproximadas para Algoritmos Escaláveis de Mineração de Dados em Domínios de Dados Complexos usando GPGPU. Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo. 2011.
Dissertação de mestrado: Elaine Parros Machado de Sousa.
Santiago Augusto Nunes. Análise espaço-temporal de data streams multidimensionais. Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo. 2015.
Dissertação de mestrado: Elaine Parros Machado de Sousa.
Bruno Ferraz do Amaral. Classificação semissupervisionada de séries temporais extraídas de imagens de satélite. Universidade de São Paulo, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo. 2016.
Dissertação de mestrado: Elaine Parros Machado de Sousa.
Lucas Felipe Kunze. SIRA - reversão anaglífica utilizando técnicas de análise de séries temporais.. Universidade de São Paulo, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2019.
Dissertação de mestrado: Elaine Parros Machado de Sousa.
Thábata Amaral. Mineração de Regras de Exceção em Séries Temporais Multivariadas. Universidade de São Paulo, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2020.
Dissertação de mestrado: Elaine Parros Machado de Sousa.
Rovilson de Freitas. Anotação semântica baseada em ontologia para análise de entrevistas dos atletas olímpicos brasileiros. Universidade de São Paulo, . 2022.
Dissertação de mestrado: Elaine Parros Machado de Sousa.
Ruan Felipe de Oliveira Neves. Ferramenta para diagnóstico de doenças em citros baseada na combinação de técnicas de espectroscopia de fluorescência somada a algoritmos de aprendizagem de máquina. Universidade de São Paulo, . 2021.
Dissertação de mestrado: Elaine Parros Machado de Sousa.
Afonso Matheus Sousa Lima. Monitoramento de transições em agrupamento de fluxos de dados. Universidade de São Paulo, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. 2022.
Dissertação de mestrado: Elaine Parros Machado de Sousa.
Monografia de conclusão de curso de aperfeiçoamento/especialização (0)
Trabalho de conclusão de curso de graduação (28)

Rafael Pizzirani. Avaliação da migração do sistema de Exame de Proficiência em Inglês Informatizado CAPTEAP 2 para o sistema aberto Moodle (co-orientação). Universidade de São Paulo, . 2006.
Trabalho_de_conclusao_de_curso_graduacao: Elaine Parros Machado de Sousa.
Luiz Renato da Silva Ferreira. Aprimoramento do módulo de busca textual na base de dados do Sistema Memória Virtual. Universidade de São Paulo, . 2006.
Trabalho_de_conclusao_de_curso_graduacao: Elaine Parros Machado de Sousa.
Vinicius Marchiori Mazak. Implementação de um módulo para simulação de processos de geração de dados em aplicações de data streams. Universidade de São Paulo, . 2006.
Trabalho_de_conclusao_de_curso_graduacao: Elaine Parros Machado de Sousa.
Felipe Luis de Souza Vieira. Análise e Implementação de Algoritmos de Alocação de Docentes para Sistema de Atribuição de Carga Didática (co-orientação). Universidade de São Paulo, . 2007.
Trabalho_de_conclusao_de_curso_graduacao: Elaine Parros Machado de Sousa.
Diego Kawaoka Melo. Cálculo da dimensão fractal em conjuntos de dados rotulados. Universidade de São Paulo, . 2008.
Trabalho_de_conclusao_de_curso_graduacao: Elaine Parros Machado de Sousa.
Ricardo Augusto Masetto Martins. : Sistema para a automatização de relatórios de desempenho do Projeto Pequeno Cidadão. Universidade de São Paulo, . 2009.
Trabalho_de_conclusao_de_curso_graduacao: Elaine Parros Machado de Sousa.
Heitor Baioni Florido. Arquitetura distribuída de banco de dados para informatização de acervos históricos. Universidade de São Paulo, . 2009.
Trabalho_de_conclusao_de_curso_graduacao: Elaine Parros Machado de Sousa.
Caetano Ribeiro Moreno Dias. Projeto e implementação da base de dados do projeto AgroDatamine. Universidade de São Paulo, . 2010.
Trabalho_de_conclusao_de_curso_graduacao: Elaine Parros Machado de Sousa.
Santiago Augusto Nunes. Visualização e análise de séries temporais climáticas. Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, . 2011.
Trabalho_de_conclusao_de_curso_graduacao: Elaine Parros Machado de Sousa.
Santiago Augusto Nunes. Análise dinâmica de séries temporais climáticas. Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, . 2011.
Trabalho_de_conclusao_de_curso_graduacao: Elaine Parros Machado de Sousa.
Bruno Ferraz do Amaral. Estudo e comparação de técnicas de aprendizado semi-supervisionado aplicadas a séries temporias.. Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, . 2012.
Trabalho_de_conclusao_de_curso_graduacao: Elaine Parros Machado de Sousa.
Bruno Ferraz do Amaral. Implementação e aplicação de técnicas de classificação semissupervisionada para análise de séries temporais agrometeorológicas.. Universidade de São Paulo, . 2012.
Trabalho_de_conclusao_de_curso_graduacao: Elaine Parros Machado de Sousa.
Filipe Gomes Leme. Projeto e Implementação de Sistema para Busca Contextual de Músicas. Universidade de São Paulo, . 2014.
Trabalho_de_conclusao_de_curso_graduacao: Elaine Parros Machado de Sousa.
Matheus Edson Ramos. Suporte a multidimensionalidade em agrupamentos de data streams. Universidade de São Paulo, . 2014.
Trabalho_de_conclusao_de_curso_graduacao: Elaine Parros Machado de Sousa.
Ruan Felipe de Oliveira Neves. Doutor Citros - Ferramenta de Apoio à Análise e Mineração de Dados para Agricultura. Universidade de São Paulo, . 2016.
Trabalho_de_conclusao_de_curso_graduacao: Elaine Parros Machado de Sousa.
Ruan Felipe de Oliveira Neves. Ferramenta de Apoio à Análise e Mineração de Dados para Agricultura. Universidade de São Paulo, . 2016.
Trabalho_de_conclusao_de_curso_graduacao: Elaine Parros Machado de Sousa.
Marcus Vinicius dos Santos Araujo. Processo sistemático para análise descritiva de séries temporais em rotinas de mineração de dados e grandes volumes de informação. Universidade de São Paulo, . 2018.
Trabalho_de_conclusao_de_curso_graduacao: Elaine Parros Machado de Sousa.
André Moreira Souza. Feature extraction and mining for exploratory analysis of biological audio data. Universidade de São Paulo, . 2020.
Trabalho_de_conclusao_de_curso_graduacao: Elaine Parros Machado de Sousa.
André Moreira Souza. Busca e mineração sobre grandes volumes de texto em SGBD relacional. Universidade de São Paulo, . 2020.
Trabalho_de_conclusao_de_curso_graduacao: Elaine Parros Machado de Sousa.
Guilherme dos Reis Meneguello. Banco de dados não-relacional para armazenamento de dados textuais utilizados em tarefas de recuperação de informação multimídia.. Universidade de São Paulo, . 2020.
Trabalho_de_conclusao_de_curso_graduacao: Elaine Parros Machado de Sousa.
Rodrigo Weigert. Banco não-relacional para armazenamento de dados genéticos. Universidade de São Paulo, . 2019.
Trabalho_de_conclusao_de_curso_graduacao: Elaine Parros Machado de Sousa.
Augusto Paulo Silva. Classificação aplicada a dados extraídos de áudio de biossinais animais.. Universidade de São Paulo, . 2021.
Trabalho_de_conclusao_de_curso_graduacao: Elaine Parros Machado de Sousa.
Bruno Del Monde. Armazenamento e Processamento de Dados de Comércio Internacional Usando TimescaleDB. Universidade de São Paulo, . 2021.
Trabalho_de_conclusao_de_curso_graduacao: Elaine Parros Machado de Sousa.
Leandro Antonio Silva. Sistema de banco de dados para gestão de pessoas. Universidade de São Paulo, . 2021.
Trabalho_de_conclusao_de_curso_graduacao: Elaine Parros Machado de Sousa.
Clayton Miccas Junior. Processamento de Dados do Comércio Internacional usando o Modelo de Grafos do Neo4j. Universidade de São Paulo, . 2021.
Trabalho_de_conclusao_de_curso_graduacao: Elaine Parros Machado de Sousa.
Gustavo Henrique Gouvea. Processamento de Linguagem Natural na Análise Automática de Currículos, Vídeos e Entrevistas Virtuais. Universidade de São Paulo, . 2022.
Trabalho_de_conclusao_de_curso_graduacao: Elaine Parros Machado de Sousa.
Enrico Vicenzo Salvador Robazza. Predição de séries temporais aplicada a dados de comércio internacional utilizando Aprendizagem Profunda. Universidade de São Paulo, . 2022.
Trabalho_de_conclusao_de_curso_graduacao: Elaine Parros Machado de Sousa.
Gustavo Moreira Pereira. Agrupamento de dados aplicado à análise de similaridade entre entrevistas de atletas olímpicos brasileiros. Universidade de São Paulo, . 2021.
Trabalho_de_conclusao_de_curso_graduacao: Elaine Parros Machado de Sousa.
Iniciação científica (14)

Rodrigo Nishihara Adão. Desenvolvimento de métodos de ajuste visual de retas para o cálculo da dimensão fractal na ferramenta FastMapDB. Universidade de São Paulo, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2005.
Iniciacao_cientifica: Elaine Parros Machado de Sousa.
Ana Carolina Riekstin. IMPLEMENTAÇÃO DE UM ALGORITMO DE IDENTIFICAÇÃO DE CORRELAÇÕES ENTRE ATRIBUTOS EM BASES DE DADOS. Universidade de São Paulo, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2005.
Iniciacao_cientifica: Elaine Parros Machado de Sousa.
Felipe Luis de Souza Vieira. Implantação da Base de Dados e Implementação do Algoritmo de Alocação de Docentes para Sistema de Atribuição de Carga Didática. Universidade de São Paulo, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo. 2006.
Iniciacao_cientifica: Elaine Parros Machado de Sousa.
Gabriel de Faria Andery. Desenvolvimento de um Módulo de Busca por Imagens no Sistema Memória Virtual de São Carlos. Universidade de São Paulo, . 2007.
Iniciacao_cientifica: Elaine Parros Machado de Sousa.
Santiago Augusto Nunes. Análise de comportamento de data streams aplicada a dados climáticos. Universidade de São Paulo, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo. 2009.
Iniciacao_cientifica: Elaine Parros Machado de Sousa.
Bruno Ferraz do Amaral. Detecção de Agrupamentos em Séries Temporais Agrometeorológicas. Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Santander. 2010.
Iniciacao_cientifica: Elaine Parros Machado de Sousa.
José Eduardo de Melo Colabardini. Soluções em gerenciamento de dados aplicadas à agrometeorologia. Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2011.
Iniciacao_cientifica: Elaine Parros Machado de Sousa.
Bruno Ferraz do Amaral. Detecção de Agrupamentos e Classificação de Séries Temporais Extraídas de Imagens de Satélite. Universidade de São Paulo, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo. 2012.
Iniciacao_cientifica: Elaine Parros Machado de Sousa.
Jhonata Pereira Martins. Armazenamento, gerenciamento e recuperação de séries temporais extraídas de imagens de satélite. Universidade de São Paulo, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2014.
Iniciacao_cientifica: Elaine Parros Machado de Sousa.
Thales Freschi de Andrade. Armazenamento de séries temporais agrometeorológicas em bases de dados relacionais. Universidade de São Paulo, . 2013.
Iniciacao_cientifica: Elaine Parros Machado de Sousa.
Bruno Sena da Silva. Desenvolvimento de novas funcionalidades para a Climfractal Analyser: uma ferramenta de análise de dados climáticos. Universidade de São Paulo, Universidade de São Paulo. 2015.
Iniciacao_cientifica: Elaine Parros Machado de Sousa.
Marcus Vinicius dos Santos Araujo. Medidas de Qualidade para Avaliação de Resultados em Tarefas de Mineração de Dados. Universidade de São Paulo, . 2017.
Iniciacao_cientifica: Elaine Parros Machado de Sousa.
Leonardo Vinicius de Oliveira Toledo. Técnicas de sumarização de séries temporais aplicadas a dados agrometeorológicos. Universidade de São Paulo, . 2018.
Iniciacao_cientifica: Elaine Parros Machado de Sousa.
Andre Moreira Souza. Armazenamento e recuperação de dados em atividades de mineração de textos. Universidade de São Paulo, . 2019.
Iniciacao_cientifica: Elaine Parros Machado de Sousa.
Orientações de outra natureza (43)

Viviani Sayuri Tokani. Programa de Aperfeiçoamento de Ensino (PAE). Universidade de São Paulo, Universidade de São Paulo. 2005.
Orientacao-de-outra-natureza: Elaine Parros Machado de Sousa.
Joselene Marques. PAE da Disciplina de Laboratório de Bases de Dados (SCE 0228) Turma 3B. Universidade de São Paulo, Pró-Reitoria de Pós-Graduação da USP. 2005.
Orientadores: Cristina Dutra de Aguiar, Elaine Parros Machado de Sousa.
Richardson Floriani Voltolini. Programa de Aperfeiçoamento de Ensino (PAE). Universidade de São Paulo, Universidade de São Paulo. 2005.
Orientacao-de-outra-natureza: Elaine Parros Machado de Sousa.
Maria Camila Nardini Barioni. Programa de Aperfeiçoamento de Ensino (PAE). Universidade de São Paulo, Universidade de São Paulo. 2004.
Orientacao-de-outra-natureza: Elaine Parros Machado de Sousa.
Thiago Galbiatti Vespa. Programa de Aperfeiçoamento de Ensino (PAE). Universidade de São Paulo, Universidade de São Paulo. 2006.
Orientacao-de-outra-natureza: Elaine Parros Machado de Sousa.
Mônica Ribeiro Porto Ferreira. Programa de Aperfeiçoamento de Ensino (PAE). Universidade de São Paulo, . 2006.
Orientacao-de-outra-natureza: Elaine Parros Machado de Sousa.
Renato Bueno. Programa de Aperfeiçoamento de Ensino (PAE). Universidade de São Paulo, . 2006.
Orientacao-de-outra-natureza: Elaine Parros Machado de Sousa.
Mônica Ribeiro Porto Ferreira. Programa de Aperfeiçoamento de Ensino (PAE). Universidade de São Paulo, . 2007.
Orientacao-de-outra-natureza: Elaine Parros Machado de Sousa.
Ana Paula Appel. Programa de Aperfeiçoamento de Ensino (PAE). Universidade de São Paulo, . 2007.
Orientacao-de-outra-natureza: Elaine Parros Machado de Sousa.
Mônica Ribeiro Porto Ferreira. Programa de Aperfeiçoamento de Ensino (PAE). Universidade de São Paulo, . 2007.
Orientacao-de-outra-natureza: Elaine Parros Machado de Sousa.
Willian Dener de Oliveira. Programa de Aperfeiçoamento de Ensino (PAE). Universidade de São Paulo, . 2007.
Orientacao-de-outra-natureza: Elaine Parros Machado de Sousa.
Robson Leonardo Ferreira Cordeiro. Programa de Aperfeiçoamento de Ensino (PAE). Universidade de São Paulo, . 2008.
Orientacao-de-outra-natureza: Elaine Parros Machado de Sousa.
Robson Leonardo Ferreira Cordeiro. Programa de Aperfeiçoamento de Ensino (PAE). Universidade de São Paulo, . 2008.
Orientacao-de-outra-natureza: Elaine Parros Machado de Sousa.
Willian Dener de Oliveira. Programa de Aperfeiçoamento de Ensino (PAE). Universidade de São Paulo, . 2008.
Orientacao-de-outra-natureza: Elaine Parros Machado de Sousa.
Robson Leonardo Ferreira Cordeiro. Programa de Aperfeiçoamento de Ensino (PAE). Universidade de São Paulo, . 2009.
Orientacao-de-outra-natureza: Elaine Parros Machado de Sousa.
Pedro Henrique Bugatti. Programa de Aperfeiçoamento de Ensino (PAE). Universidade de São Paulo, . 2009.
Orientacao-de-outra-natureza: Elaine Parros Machado de Sousa.
Mônica Ribeiro Porto Ferreira. Programa de Aperfeiçoamento de Ensino (PAE). Universidade de São Paulo, . 2010.
Orientacao-de-outra-natureza: Elaine Parros Machado de Sousa.
Fredy Edgar Carranza Athó. Programa de Aperfeiçoamento de Ensino (PAE). Universidade de São Paulo, . 2010.
Orientacao-de-outra-natureza: Elaine Parros Machado de Sousa.
Pedro Lopes de Souza. Programa de Aperfeiçoamento de Ensino (PAE). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, . 2011.
Orientacao-de-outra-natureza: Elaine Parros Machado de Sousa.
Érica de Oliveira Loibel. Programa de Tutoria Científico-Acadêmica da USP. Universidade de São Paulo, . 2013.
Orientacao-de-outra-natureza: Elaine Parros Machado de Sousa.
Bruno Ferraz do Amaral. Programa de Aperfeiçoamento de Ensino (PAE). Universidade de São Paulo, . 2013.
Orientacao-de-outra-natureza: Elaine Parros Machado de Sousa.
Christian Cesar Bones. Programa de Aperfeiçoamento de Ensino (PAE). Universidade de São Paulo, . 2013.
Orientacao-de-outra-natureza: Elaine Parros Machado de Sousa.
Bruno Ferraz do Amaral. Programa de Aperfeiçoamento de Ensino (PAE). Universidade de São Paulo, . 2014.
Orientacao-de-outra-natureza: Elaine Parros Machado de Sousa.
Christian Cesar Bones. Programa de Aperfeiçoamento de Ensino (PAE). Universidade de São Paulo, . 2014.
Orientacao-de-outra-natureza: Elaine Parros Machado de Sousa.
Bruno Ferraz do Amaral. Programa de Aperfeiçoamento de Ensino (PAE). Universidade de São Paulo, . 2014.
Orientacao-de-outra-natureza: Elaine Parros Machado de Sousa.
Diego Furtado Silva. Programa de Aperfeiçoamento de Ensino (PAE). Universidade de São Paulo, Universidade de São Paulo. 2015.
Orientacao-de-outra-natureza: Elaine Parros Machado de Sousa.
Ivone Penque Matsuno. Programa de Aperfeiçoamento de Ensino (PAE). Universidade de São Paulo, . 2015.
Orientacao-de-outra-natureza: Elaine Parros Machado de Sousa.
Christian Cesar Bones. Programa de Aperfeiçoamento de Ensino (PAE). Universidade de São Paulo, Universidade de São Paulo. 2015.
Orientacao-de-outra-natureza: Elaine Parros Machado de Sousa.
Christian Cesar Bones. Programa de Aperfeiçoamento de Ensino (PAE). Universidade de São Paulo, Universidade de São Paulo. 2016.
Orientacao-de-outra-natureza: Elaine Parros Machado de Sousa.
Guilherme Queiroz Vasconcelos. Programa de Aperfeiçoamento de Ensino (PAE). Universidade de São Paulo, . 2018.
Orientacao-de-outra-natureza: Elaine Parros Machado de Sousa.
Thabata Amaral. Programa de Aperfeiçoamento de Ensino (PAE). Universidade de São Paulo, . 2018.
Orientacao-de-outra-natureza: Elaine Parros Machado de Sousa.
Guilherme Muzzi da Rocha. Programa de Aperfeiçoamento de Ensino (PAE). Universidade de São Paulo, . 2018.
Orientacao-de-outra-natureza: Elaine Parros Machado de Sousa.
Thabata Amaral. Programa de Aperfeiçoamento de Ensino (PAE). Universidade de São Paulo, Universidade de São Paulo. 2019.
Orientacao-de-outra-natureza: Elaine Parros Machado de Sousa.
Denis Moreira dos Reis. Programa de Aperfeiçoamento de Ensino (PAE). Universidade de São Paulo, . 2019.
Orientacao-de-outra-natureza: Elaine Parros Machado de Sousa.
Eliane Gniech Karasawa. Programa de Aperfeiçoamento de Ensino (PAE). Universidade de São Paulo, . 2020.
Orientacao-de-outra-natureza: Elaine Parros Machado de Sousa.
Afonso Matheus Sousa Lima. Programa de Aperfeiçoamento de Ensino (PAE). Universidade de São Paulo, . 2020.
Orientacao-de-outra-natureza: Elaine Parros Machado de Sousa.
Afonso Matheus Sousa Lima. Programa de Aperfeiçoamento de Ensino (PAE). Universidade de São Paulo, . 2020.
Orientacao-de-outra-natureza: Elaine Parros Machado de Sousa.
Evandro Ortigossa. Programa de Aperfeiçoamento de Ensino (PAE). Universidade de São Paulo, . 2020.
Orientacao-de-outra-natureza: Elaine Parros Machado de Sousa.
Afonso Matheus Sousa Lima. Programa de Aperfeiçoamento de Ensino (PAE). Universidade de São Paulo, Universidade de São Paulo. 2021.
Orientacao-de-outra-natureza: Elaine Parros Machado de Sousa.
Eliane Gniech Karasawa. Programa de Aperfeiçoamento de Ensino (PAE). Universidade de São Paulo, . 2021.
Orientacao-de-outra-natureza: Elaine Parros Machado de Sousa.
Eliane Gniech Karasawa. Programa de Aperfeiçoamento de Ensino (PAE). Universidade de São Paulo, Universidade de São Paulo. 2021.
Orientacao-de-outra-natureza: Elaine Parros Machado de Sousa.
André Moreira Souza. Programa de Aperfeiçoamento de Ensino (PAE). Universidade de São Paulo, . 2021.
Orientacao-de-outra-natureza: Elaine Parros Machado de Sousa.
André Moreira Souza. Programa de Aperfeiçoamento de Ensino (PAE). Universidade de São Paulo, . 2022.
Orientacao-de-outra-natureza: Elaine Parros Machado de Sousa.

Projetos de pesquisa

Total de projetos de pesquisa (12)

2006-2006. Projeto Memória Virtual de São Carlos
O Projeto Memória Virtual de São Carlos tem como objetivo principal estabelecer a infra-estrutura computacional necessária para a informatização dos acervos históricos do município de São Carlos e região, de maneira a viabilizar acessibilidade, organização e preservação do patrimônio histórico e cultural das fazendas e museus da região de São Carlos. Os acervos disponíveis abrangem informações e bens de natureza diversa, como os acervos documentais, coleções bibliográficas, objetos museológicos, bens arquitetônicos, bens naturais, além de materiais multimeios, de valor histórico relevante. Dessa forma, pretende-se integrar e disponibilizar acervos do município dispersos fisicamente, utilizando ferramentas de software livre para a implementação e implantação de um sistema Web para acesso a esses acervos. Processo FAPESP 2003/06434. Período do Projeto: abril de 2004 a maio de 2008. Participação da pesquisadora como colaboradora a partir de junho de 2006.
Membro: Elaine Parros Machado de Sousa.
2006-2006. MIRVisIM - Mineração, Indexação, Recuperação e Visualização de Dados em Sistemas de Arquivamento de Imagens Médicas
Este projeto visa propor e implementar novas técnicas e ferramentas que permitam extrair o conhecimento inerente a exames médicos por imagens, aumentando a funcionalidade de um sistema PACS em desenvolvimento (cbPACS). O ferramental a ser desenvolvido depende de quatro vertentes de pesquisa, desde o suporte básico do desenvolvimento de técnicas de extração de características de imagens de modo a propiciar sua recuperação por conteúdo e efetuar consultas por similaridade; o desenvolvimento e aprimoramento de métodos de acesso eficientes para processar tais consultas de modo rápido e efetivo; o desenvolvimento de técnicas de mineração de dados através de regras de associação e seleção de atributos. Tais atividades serão suportadas por técnicas de visualização de dados que serão propostas e implementadas visando auxiliar o desenvolvimento e afinamento dos algoritmos das vertentes anteriores. A recuperação de imagens por conteúdo vale-se da extração de características das imagens, porém as características extraídas individualmente têm pouco significado de forma isolada para a busca de imagens específicas. Assim, para que as consultas por similaridade recuperem imagens significativas em aplicações destinadas ao usuário final, é necessário que as consultas especifiquem detalhadamente como as características devem ser comparadas, integrando diversas características na mesma consulta. Este projeto objetiva também disponibilizar ferramental para auxiliar o preparo das consultas que serão embutidas em aplicativos para o usuário final. Para atingir tal meta, o projeto deve explorar a utilização de maneira integrada de quatro recursos: sistemas de bancos de dados relacionais; indexação de dados em domínios métricos; consultas por similaridade; e mineração de imagens.
Membro: Elaine Parros Machado de Sousa.
Este projeto visa propor e implementar novas técnicas e ferramentas que permitam extrair o conhecimento inerente a exames médicos por imagens, aumentando a funcionalidade de um sistema PACS em desenvolvimento (cbPACS). O ferramental a ser desenvolvido depende de quatro vertentes de pesquisa, desde o suporte básico do desenvolvimento de técnicas de extração de características de imagens de modo a propiciar sua recuperação por conteúdo e efetuar consultas por similaridade; o desenvolvimento e aprimoramento de métodos de acesso eficientes para processar tais consultas de modo rápido e efetivo; o desenvolvimento de técnicas de mineração de dados através de regras de associação e seleção de atributos. Todas as vertentes anteriores serão suportadas por técnicas de visualização de dados que serão propostas e implementadas visando auxiliar o desenvolvimento e afinamento dos algoritmos das vertentes anteriores.
Membro: Cristina Dutra de Aguiar.
Este projeto visa propor e implementar novas técnicas e ferramentas que permitam extrair o conhecimento inerente a exames médicos por imagens, aumentando a funcionalidade de um sistema PACS em desenvolvimento (cbPACS). O ferramental a ser desenvolvido depende de quatro vertentes de pesquisa, desde o suporte básico do desenvolvimento de técnicas de extração de características de imagens de modo a propiciar sua recuperação por conteúdo e efetuar consultas por similaridade; o desenvolvimento e aprimoramento de métodos de acesso eficientes para processar tais consultas de modo rápido e efetivo; o desenvolvimento de técnicas de mineração de dados através de regras de associação e seleção de atributos. Tais atividades serão suportadas por técnicas de visualização de dados que serão propostas e implementadas visando auxiliar o desenvolvimento e afinamento dos algoritmos das vertentes anteriores. A recuperação de imagens por conteúdo vale-se da extração de características das imagens, porém as características extraídas individualmente têm pouco significado de forma isolada para a busca de imagens específicas. Assim, para que as consultas por similaridade recuperem imagens significativas em aplicações destinadas ao usuário final, é necessário que as consultas especifiquem detalhadamente como as características devem ser comparadas, integrando diversas características na mesma consulta. Este projeto objetiva também disponibilizar ferramental para auxiliar o preparo das consultas que serão embutidas em aplicativos para o usuário final. Para atingir tal meta, o projeto deve explorar a utilização de maneira integrada de quatro recursos: sistemas de bancos de dados relacionais; indexação de dados em domínios métricos; consultas por similaridade; e mineração de imagens.
Membro: Caetano Traina Junior.
2004-2004. Consultas por Similaridade em um Sistema de Arquivamento de Imagens Médicas: Indexação, Recuperação e Visualização das Informações através de seu Conteúdo
Quando é necessário manipular informações complexas e volumosas, como são as imagens de exames médicos, um dos problemas a serem tratados é o de como armazenar e recuperar tais informações de maneira rápida e precisa. Uma técnica usual é a extração de características (parâmetros) da imagem, que idealmente possibilitem a identificação da mesma de forma inequívoca, ou com a menor ambiguidade possível. Muitas vezes esse processo é baseado na redução da dimensionalidade dos dados: parâmetros são extraídos das imagens e a seguir utilizados para indexá-las agilizando sua busca e recuperação. As estruturas de indexação são ferramentas fundamentais nos sistemas de gerenciamento de bancos de dados, pois habilitam os sistemas gerenciadores de dados a armazenar e recuperar eficientemente os dados de interesse dentre um grande volume de dados. Este projeto propõe construir um Subsistema de Recuperação de Imagens Baseada em Conteúdo (SiRIC), utilizando duas grandes frentes de atuação. Esse subsistema servirá como base para um sistema de armazenagem e recuperação de imagens médicas que será utilizado no núcleo de um protótipo de um sistema PACS, chamado cb-PACS. A primeira frente de atuação corresponde à construção do módulo de indexação de imagens, o qual utilizará uma estrutura de indexação métrica adequada. Para isso iremos utilizar a Slim-tree, devido às suas características de ser dinâmica e possibilitar a otimização de acessos a disco necessários para responder consultas por similaridade. Um tratamento adicional, para minimizar também o cálculo de distâncias na Slim-tree, deverá ser realizado no escopo do projeto proposto. A segunda grande frente de atuação refere-se ao desenvolvimento do módulo de extração de características (parâmetros) das imagens a serem indexadas.
Membro: Elaine Parros Machado de Sousa.
Quando é necessário manipular informações complexas e volumosas, como são as imagens de exames médicos, um dos problemas a serem tratados é o de como armazenar e recuperar tais informações de maneira rápida e precisa. Uma técnica usual é a extração de características (parâmetros) da imagem, que idealmente possibilitem a identificação da mesma de forma inequívoca, ou com a menor ambiguidade possível. Muitas vezes esse processo é baseado na redução da dimensionalidade dos dados: parâmetros são extraídos das imagens e a seguir utilizados para indexá-las agilizando sua busca e recuperação. As estruturas de indexação são ferramentas fundamentais nos sistemas de gerenciamento de bancos de dados, pois habilitam os sistemas gerenciadores de dados a armazenar e recuperar eficientemente os dados de interesse dentre um grande volume de dados. Este projeto propõe construir um Subsistema de Recuperação de Imagens Baseada em Conteúdo (SiRIC), utilizando duas grandes frentes de atuação. Esse subsistema servirá como base para um sistema de armazenagem e recuperação de imagens médicas que será utilizado no núcleo de um protótipo de um sistema PACS, chamado cb-PACS. A primeira frente de atuação corresponde à construção do módulo de indexação de imagens, o qual utilizará uma estrutura de indexação métrica adequada. Para isso iremos utilizar a Slim-tree, devido às suas características de ser dinâmica e possibilitar a otimização de acessos a disco necessários para responder consultas por similaridade. Um tratamento adicional, para minimizar também o cálculo de distâncias na Slim-tree, deverá ser realizado no escopo do projeto proposto. A segunda grande frente de atuação refere-se ao desenvolvimento do módulo de extração de características (parâmetros) das imagens a serem indexadas.
Membro: Agma Juci Machado Traina.
2008-2008. MICAD - Mineração de Imagens Médicas por Conteúdo apoiando CAD: Aplicações em um Hospital Escola
O volume de dados e imagens gerados nos hospitais e clínicas médicas cresce a um ritmo cada vez mais acelerado, devido ao barateamento do custo de coletar e armazenar tais informações. O diagnóstico baseado em imagens pode ser grandemente aprimorado se o especialista da área médica puder recuperar de modo rápido e pertinente informações que o apoiem na tomada de decisão. Por exemplo, recuperar casos parecidos com o que está sendo analisado, verificar o inter-relacionamento entre itens de dado e tratamentos/resultados alcançados, bem como visualizar num piscar de olhos a evolução de casos semelhantes e já diagnosticados por colegas especialistas. Este projeto visa o desenvolvimento de técnicas e algoritmos que constituirão o arcabouço teórico e prático para o desenvolvimento de ferramentas que possibilitem compreender o inter-relacionamento entre as características das imagens (que as representam) e seu significado semântico, de modo a obter os dados mais relevantes para serem utilizados para responder consultas por similaridade para apoiar o processo de decisão na elaboração de diagnósticos médicos. Os resultados alcançados por este projeto serão aplicados a sistemas de arquivamento e recuperação de imagens médicas (PACS), permitindo alcançar um patamar mais elevado em tais sistemas. Ou seja, sistemas PACS que já organizam as imagens e dados e pacientes, passarão a apoiar a tomada de decisão para suporte ao diagnóstico médico por imagens..
Membro: Elaine Parros Machado de Sousa.
O volume de dados e imagens gerados nos hospitais e clínicas médicas cresce a um ritmo cada vez mais acelerado, devido ao barateamento do custo de coletar e armazenar tais informações. O diagnóstico baseado em imagens pode ser grandemente aprimorado se o especialista da área médica puder recuperar de modo rápido e pertinente informações que o apoiem na tomada de decisão. Por exemplo, recuperar casos parecidos com o que está sendo analisado, verificar o inter-relacionamento entre itens de dado e tratamentos/resultados alcançados, bem como visualizar num piscar de olhos a evolução de casos semelhantes e já diagnosticados por colegas especialistas. Este projeto visa o desenvolvimento de técnicas e algoritmos que constituirão o arcabouço teórico e prático para o desenvolvimento de ferramentas que possibilitem compreender o inter-relacionamento entre as características das imagens (que as representam) e seu significado semântico, de modo a obter os dados mais relevantes para serem utilizados para responder consultas por similaridade para apoiar o processo de decisão na elaboração de diagnósticos médicos. Os resultados alcançados por este projeto serão aplicados a sistemas de arquivamento e recuperação de imagens médicas (PACS), permitindo alcançar um patamar mais elevado em tais sistemas. Ou seja, sistemas PACS que já organizam as imagens e dados e pacientes, passarão a apoiar a tomada de decisão para suporte ao diagnóstico médico por imagens.
Membro: Agma Juci Machado Traina.
2007-2007. Projeto Universal - Operadores e Algoritmos para Recuperação de Dados Complexos por Similaridade
Auxílio Integrado à Pesquisa do CNPq, Projeto Nº 472602/2007-1.
Membro: Elaine Parros Machado de Sousa.
2009-2009. AgroDataMine: Desenvolvimento de Métodos e Técnicas de Mineração de Dados para Apoiar Pesquisas em Mudanças Climáticas com Ênfase em Agrometeorologia
O aquecimento global e suas conseqüências trazem novos desafios para os pesquisadores do Século XXI. Apesar da comunidade científica não ter dúvidas sobre o aquecimento do planeta, é premente a identificação das causas do aumento da temperatura média global, bem como a quantificação desse aquecimento e suas consequências para os ecossistemas. Modelos matemáticos e estatísticos têm sido empregados para analisar os possíveis cenários futuros e consequentemente uma grande quantidade de dados tem sido gerada. Além disso, o avanço tecnológico tem propiciado melhorias nos diversos sensores utilizados para medições de dados climáticos e de imageamento da superfície terrestre, contribuindo para o aumento na quantidade e complexidade dos dados gerados. As pesquisas envolvendo grande volume e diversidade de dados remete a dois dos Grandes Desafios da Computação: a gestão da informação em grandes volumes de dados e a modelagem computacional de sistemas complexos. Neste contexto, este projeto de pesquisa propõe investigar e desenvolver técnicas e métodos computacionais para analisar os conjuntos de dados complexos utilizados por meteorologistas e agrometeorologistas, para auxiliá-los na pesquisa de impactos das mudanças climáticas na agricultura brasileira. Em linhas gerais, o objetivo deste projeto é desenvolver métodos para analisar os resultados dos modelos regionais de prognóstico de mudanças climáticas e compará-los com medidas reais coletadas pelas estações de superfície, a fim de avaliar a qualidade dos dados gerados e dar subsídios para a calibração dos modelos de previsão. Adicionalmente, pretende-se desenvolver novos métodos para filtrar, analisar e extrair padrões da associação entre dados climáticos e dados extraídos de sensores remotos para auxiliar nas pesquisas agrícolas. O projeto embasa-se na parceria de pesquisadores do Grupo de Bases de Dados e Imagens (GBdI) do ICMC-USP, da Embrapa Informática Agropecuária, do Centro de Pesquisas Meteorológicas e Climáticas.
Membro: Elaine Parros Machado de Sousa.
O aquecimento global e suas conseqüências trazem novos desafios para os pesquisadores do Século XXI. Apesar da comunidade científica não ter dúvidas sobre o aquecimento do planeta, é premente a identificação das causas do aumento da temperatura média global, bem como a quantificação desse aquecimento e suas consequências para os ecossistemas. Modelos matemáticos e estatísticos têm sido empregados para analisar os possíveis cenários futuros e consequentemente uma grande quantidade de dados tem sido gerada. Além disso, o avanço tecnológico tem propiciado melhorias nos diversos sensores utilizados para medições de dados climáticos e de imageamento da superfície terrestre, contribuindo para o aumento na quantidade e complexidade dos dados gerados. As pesquisas envolvendo grande volume e diversidade de dados remete a dois dos Grandes Desafios da Computação: a gestão da informação em grandes volumes de dados e a modelagem computacional de sistemas complexos. Neste contexto, este projeto de pesquisa propõe investigar e desenvolver técnicas e métodos computacionais para analisar os conjuntos de dados complexos utilizados por meteorologistas e agrometeorologistas, para auxiliá-los na pesquisa de impactos das mudanças climáticas na agricultura brasileira. Em linhas gerais, o objetivo deste projeto é desenvolver métodos para analisar os resultados dos modelos regionais de prognóstico de mudanças climáticas e compará-los com medidas reais coletadas pelas estações de superfície, a fim de avaliar a qualidade dos dados gerados e dar subsídios para a calibração dos modelos de previsão. Adicionalmente, pretende-se desenvolver novos métodos para filtrar, analisar e extrair padrões da associação entre dados climáticos e dados extraídos de sensores remotos para auxiliar nas pesquisas agrícolas. O projeto embasa-se na parceria de pesquisadores do Grupo de Bases de Dados e Imagens (GBdI) do ICMC-USP, da Embrapa Informática Agropecuária, do Centro de Pesquisas Meteorológicas e Climáticas.
Membro: Caetano Traina Junior.
2011-2011. TIP-CNPq: Sistema Tutorial Interativo e Online para Treinamento do Processo de Importação de Bens e Materiais para Pesquisa apoiado pelo CNPq

Membro: Elaine Parros Machado de Sousa.
2012-2012. Análise e Mineração de Data Streams Multidimensionais
O projeto tem por objetivo principal desenvolver técnicas de análise e mineração de data streams multidimensionais evolutivas, com aplicação em descoberta de conhecimento em dados agrometeorológicos, tais como: medidas climáticas reais coletadas de estações meteorológicas de superfície, medidas climáticas geradas por modelos de previsão de cenários climáticos e dados de sensoriamento remoto relacionados ao monitoramento agrícola. A abordagem inicial a ser adotada é baseada em conceitos da Teoria de Fractais, utilizados para análise de comportamento temporal. A aplicação em dados agrometeorológicos visa identificar eventos climáticos extremos, mudanças climáticas e o impacto desses eventos em áreas de plantio de café e cana-de-açúcar na região Sudeste do Brasil.
Membro: Elaine Parros Machado de Sousa.
2013-2013. Detecção de anomalias e eventos extremos em séries climáticas e classificação de imagens de satélite multitemporais
Este projeto tem por objetivo desenvolver novos métodos computacionais para auxiliar na detecção de padrões e descoberta de conhecimento a fim de aprimorar o monitoramento agrometeorológico brasileiro. Mais especificamente, este projeto pretende desenvolver técnicas de detecção de anomalias e eventos extremos em séries temporais climáticas, a partir das mudanças de comportamento espaço-temporais. Além disso, pretende-se propor técnicas para classificação de séries temporais extraídas de imagens de satélite, visando o acompanhamento de culturas agrícolas ao longo do tempo. A abordagem a ser adotada é baseada, principalmente, em conceitos de Mineração de Séries Temporais e da Teoria de Fractais, a fim de identificar padrões e eventos climáticos extremos e seu impacto nas culturas da cana-de-açúcar e do café arábica.
Membro: Elaine Parros Machado de Sousa.
2015-2015. AgroComputing.net ? Digital Infrastructure and Novel Computational Methods for Analyzing and Mining Climate and Remote Sensing Large Databases to improve Agricultural Monitoring and Forecasting
This project aims at developing a computational platform to integrate climatic and remote sensor data obtained from several databases; and to propose computational methods to consist data, to fill absent data in the series, to identify new and useful patterns in order to improve the agricultural yield monitoring and forecasting models. The challenge for Computer Science comprehends the development of new algorithms to process, store, mine and analyze vast volumes of data (big data), as well as to propose a mechanism to provide autonomy for agricultural meteorologists to the access and parameterize datasets, to define new research needs, and to reformulate, intercompare and integrate agroenvironmental models. On the other hand, the scientific advance in Agrometeorology depends on a consistent, reliable and complete climatic database with spatial and temporal density (regular grades) for all country in order to generate models that can better support decisions in the agricultural business. Considering the climate change scenarios, the integration between computer scientists and agrometeorologists becomes essential, especially due to the increased amount of data generated by simulations of climate models, and from ground-based meteorological stations and remote sensors. In this context, improving computational methods for visual analytics, data mining, pattern recognition and visualization related to scientific workflow will allow upgrading models to analyze data in the current and future agroclimatic perspective. In an effort to better understand Climate Change and its impact on Agriculture, investigators of Embrapa Agricultural Informatics, ICMC-USP (São Carlos), Cepagri/UNICAMP, CPTEC/INPE, UFSCar, UFABC e UFU have been working together for several years, generating important contributions in both Computer Science and Agrometeorology fields. The validation of results will be done with economically and socially relevant agriculture crops in Brazil, such as sugar cane and coffee. Workshops and a virtual environment will be used to facilitate and support the integration, collaboration and communications among researchers in the project.
Membro: Elaine Parros Machado de Sousa.
2020-2020. Analisando Dados Complexos Vinculados a COVID-19 para Apoio à Tomada de Decisão e Prognóstico
Este projeto de pesquisa suplementar visa propor, explorar e desenvolver novos métodos e algoritmos a serem usados em processos de tomada de decisão para diagnóstico médico e prognóstico de pacientes no contexto da COVID-19. Estes métodos e algoritmos serão instanciados em sistemas e aplicativos que serão disponibilizados à comunidade científica para apoiar de modo rápido e preciso tal processo de tomada de decisão. Os desafios a serem sobrepujados começam na montagem de bases de dados e imagens provenientes de plataformas distintas e muitas vezes incompletas, e à aplicação da técnica de radiômica sobre imagens de Raio-X (RX) e tomografia computadorizada (TC), com a premissa de que características quantitativas e qualitativas massivas sobre imagens de RX podem trazer a informação necessária ao diagnóstico de COVID-19, do mesmo modo que a TC fornece. A vantagem dessa abordagem que será investigada é o custo menor e a maior disponibilidade de RX, permitindo que mais pacientes sejam beneficiados pelos resultados dessa proposta. Além de disponibilizar material curado e consistente para pesquisas e avanços na área de COVID-19. Além disso, bases de dados e imagens consistentes para pesquisa serão disponibilizadas para a comunidade da área.
Membro: Elaine Parros Machado de Sousa.
Este projeto de pesquisa visa propor, explorar e desenvolver novos métodos e algoritmos a serem usados em processos de tomada de decisão para diagnóstico médico e prognóstico de pacientes no contexto da COVID-19. Estes métodos e algoritmos serão instanciados em sistemas e aplicativos que serão disponibilizados à comunidade científica para apoiar de modo rápido e preciso tal processo de tomada de decisão. Os desafios a serem sobrepujados começam na montagem de bases de dados e imagens provenientes de plataformas distintas e muitas vezes incompletas, e à aplicação da técnica de radiômica sobre imagens de Raio-X (RX) e tomografia computadorizada (TC), com a premissa de que características quantitativas e qualitativas massivas sobre imagens de RX podem trazer a informação necessária ao diagnóstico de COVID-19, do mesmo modo que a TC fornece. A vantagem dessa abordagem que será investigada é o custo menor e a maior disponibilidade de RX, permitindo que mais pacientes sejam beneficiados pelos resultados dessa proposta. Além de disponibilizar material curado e consistente para pesquisas e avanços na área de COVID-19. Além disso, bases de dados e imagens consistentes para pesquisa serão disponibilizadas para a comunidade da área.
Membro: Agma Juci Machado Traina.
2008-2008. Projeto Procad - Arquitetura de desenvolvimento para a produção de software de apoio a atividades de saúde
O projeto tem dois objetivos. O primeiro é o desenvolvimento de tecnologia e pessoal qualificado para incluir operadores de busca e comparação por similaridade em ferramentas de apoio ao desenvolvimento de software, e mais especificamente, para a busca e comparação por similaridade do conteúdo de imagens de exames médicos em aplicações para a área da saúde. O segundo objeto é o desenvolvimento de técnicas de mineração de dados sobre objetos complexos, especialmente sobre imagens de exames médicos e sobre dados clínicos de pacientes, os quais envolvem informações temporais e o acompanhamento do paciente por longo período.
Membro: Elaine Parros Machado de Sousa.
O projeto tem dois objetivos. O primeiro é o desenvolvimento de tecnologia e pessoal qualificado para incluir operadores de busca e comparação por similaridade em ferramentas de apoio ao desenvolvimento de software, e mais especificamente, para a busca e comparação por similaridade do conteúdo de imagens de exames médicos em aplicações para a área da saúde. O segundo objeto é o desenvolvimento de técnicas de mineração de dados sobre objetos complexos, especialmente sobre imagens de exames médicos e sobre dados clínicos de pacientes, os quais envolvem informações temporais e o acompanhamento do paciente por longo período.
Membro: Cristina Dutra de Aguiar.

Prêmios e títulos

Total de prêmios e títulos (1)

Menção Honrosa - 37o Simpósio Brasileiro de Bancos de Dados (SBBD 2022) - TRUMiner: Mineração de Regras Temporais em Bases de Séries Multivariadas e Heterogêneas. SBC. 2022.
Membro: Elaine Parros Machado de Sousa.

Participação em eventos

Total de participação em eventos (4)

Employing Fractal Dimension to Analyze Climate and Remote Sensing Data Streams. First SIAM Workshop on Multimedia Data Mining (in conjunction with the SIAM Data Mining Conference - SDM 2009)
. 2009 SIAM International Conference on Data Mining - SDM 2009
. 9th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining
SID: Calculating the Intrinsic Dimension of Data Streams. II ACM SIGKDD Workshop on Fractals, Power Laws and Other Next Generation Data Mining Tools (in conjunction with the 9th International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD 2003))

Organização de eventos

Total de organização de eventos (3)

. I Workshop de Projetos Interdisciplinares de Graduação - Jogos Eletrônicos. Departamento de Ciências de Computação e Estatística - ICMC - USP. 2005. Organizacao
. V Workshop em Algoritmos e Aplicações de Mineração de Dados (WAAMD 2009). Sociedade Brasileira de Computação. 2009. Organizacao
. I Programa de Verão da Matemática Computacional, Estatística e Computação do ICMC/USP - 2007. ICMC-USP. 2006. Organizacao

Lista de colaborações

Colaborações endôgenas (7)

Elaine Parros Machado de Sousa ⇔ Agma Juci Machado Traina (29.0)
NUNES, S.A.; ROMANI, Luciana A.; AVILA, A.M.H.; Coltri, Priscila P.; Traina, Agma J. M.; SOUSA, Elaine Parros M de. Finding spatio-temporal patterns in multidimensional data streams. Journal of Information and Data Management - JIDM. v. 4, p. 327-340, 2013.
[ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
Traina, Agma J. M.; TRAINA JR, Caetano; CIFERRI, Cristina; SOUSA, Elaine Parros de; RODRIGUES JR., José Fernando; CORDEIRO, R. L. F.. The Images and Data Bases Group at University of São Paulo. Journal of Information and Data Management - JIDM. v. 4, p. 2-16, 2013.
[ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
NUNES, S.A.; ROMANI, Luciana A.; AVILA, A.M.H.; TRAINA JR, Caetano; SOUSA, Elaine Parros M de; TRAINA, A. J. M.. Fractal-based Analysis to Identify Trend Changes in Multiple Climate Time Series. Journal of Information and Data Management - JIDM. v. 2, p. 51-57, 2011.
[ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
NUNES, S. A.; ROMANI, L. A. S.; AVILA, A. M. H.; SOUSA, E. P. M.; TRAINA, A. J. M.. Combinando análise fractal e mineração de séries temporais para identificação de extremos climáticos regionais. Revista Eletrônica de Iniciação Científica. v. 11, p. 8-, 2011.
[ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
SOUSA, Elaine Parros M de; TRAINA JR, Caetano; TRAINA, A. J. M.; WU, Leejay; FALOUTSOS, Christos. A Fast and Effective Method to Find Correlations among Attributes in Databases. Data Mining and Knowledge Discovery. v. 14, p. 367-407, 2007.
[ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
SOUSA, Elaine Parros M de; TRAINA, A. J. M.; TRAINA JR, Caetano; FALOUTSOS, Christos. Measuring Evolving Data Streams? Behavior through their Intrinsic Dimension. New Generation Computing. v. 25, n. 1, p. 33-60, 2007.
[ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
TRAINA JR, Caetano; SOUSA, Elaine Parros M de; TRAINA, A. J. M.. Using Fractals in Data Mining. Em: Next Generation of Data Mining Applications. 1 ed. : Wiley-IEEE Press. 2005.v. 1, p. 599-630.
[ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
SCABORA, L. C.; SOUZA, G. S.; RODRIGUES, L. S.; CAZZOLATO, Mirela T.; SOUSA, Elaine Parros de; Traina, Agma J. M.; RODRIGUES JR., José Fernando; TRAINA JR, Caetano. G-FranC: A dataset of Criminal Activities mapped as a Complex Network in a Relational DBMS. Em: 2nd Dataset ShowCase Workshop (em conjunto com o Simpósio Brasileiro de Banco de Dados - SBBD), v. 1, p. 366-675, 2019.
[ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
OLIVEIRA, PAULO H.; GONZAGA, ANDRE S.; Sousa, Elaine P. M.; FERREIRA, LUCAS D.; RODRIGUES-JR., JOSE F.; Traina, Agma J. M.; FRAIDEINBERZE, ANTONIO C.; CORDEIRO, ROBSON L. F.; Traina Jr., Caetano; GUALDRON, Hugo; LAVERDE, NATAN A.; OLIVEIRA, Willian D.. On the Support of a Similarity-enabled Relational Database Management System in Civilian Crisis Situations. Em: 18th International Conference on Enterprise Information Systems (ICEIS 2016), v. 1, p. 119-126, 2016.
[ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
Amaral, Bruno F.; CHINO, D.Y.T.; ROMANI, Luciana A.; Gonçalves, Renata Ribeiro; SOUSA, Elaine Parros de; Traina, Agma Juci Machado. The SITSMining Framework - A Data Mining Approach for Satellite Image Time Series. Em: 16th International Conference on Enterprise Information Systems - ICEIS 2014, v. 1, p. 225-232, 2014.
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Elaine Parros Machado de Sousa ⇔ Caetano Traina Junior (24.0)
LIMA, A. M. S.; FLOREZ, A. Y. C.; LESCANO, A. I. A.; NOVAES, J. V. O.; MARTINS, N. F.; Traina Jr., Caetano; Sousa, Elaine P. M.; Rodrigues Jr., Jose Fernando; Robson L. F. Cordeiro. Analysis of ENEM?s attendants between 2012 and 2017 using a clustering approach. Journal of Information and Data Management - JIDM. v. 11, p. 115-130, 2020.
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Elaine Parros Machado de Sousa ⇔ Robson Leonardo Ferreira Cordeiro (6.0)
LIMA, A. M. S.; FLOREZ, A. Y. C.; LESCANO, A. I. A.; NOVAES, J. V. O.; MARTINS, N. F.; Traina Jr., Caetano; Sousa, Elaine P. M.; Rodrigues Jr., Jose Fernando; Robson L. F. Cordeiro. Analysis of ENEM?s attendants between 2012 and 2017 using a clustering approach. Journal of Information and Data Management - JIDM. v. 11, p. 115-130, 2020.
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MAURO PEREIRA MORAES, LEONARDO; KUNZE, LUCAS FELIPE; GOMES BISPO JUNIOR, ALTAMIR; PARROS MACHADO DE SOUSA, ELAINE; CORDEIRO, ROBSON LEONARDO FERREIRA; JOSÉ MONTEIRO OLIVEIRA, JADSON; AMARAL, THÁBATA. Classification Analysis of NDVI Time Series in Metric Spaces for Sugarcane Identification.. Em: 20th International Conference on Enterprise Information Systems (ICEIS 2018), v. 1, p. 162-169, 2018.
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OLIVEIRA, PAULO H.; GONZAGA, ANDRE S.; Sousa, Elaine P. M.; FERREIRA, LUCAS D.; RODRIGUES-JR., JOSE F.; Traina, Agma J. M.; FRAIDEINBERZE, ANTONIO C.; CORDEIRO, ROBSON L. F.; Traina Jr., Caetano; GUALDRON, Hugo; LAVERDE, NATAN A.; OLIVEIRA, Willian D.. On the Support of a Similarity-enabled Relational Database Management System in Civilian Crisis Situations. Em: 18th International Conference on Enterprise Information Systems (ICEIS 2016), v. 1, p. 119-126, 2016.
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NUNES, Santiago A.; ROMANI, LUCIANA A.S.; AVILA, ANA M.H.; COLTRI, PRISCILA P.; Traina, Caetano; CORDEIRO, ROBSON L.F.; DE SOUSA, ELAINE P.M.; Traina, Agma J.M.. Analysis of Large Scale Climate Data: How Well Climate Change Models and Data from Real Sensor Networks Agree?. Em: The 2nd International Workshop on Large Scale Network Analysis (in conjunction with the 22nd International World Wide Web Conference - WWW 2013), v. 1, p. 517-526, 2013.
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Traina, Agma Juci Machado; Ribeiro, Marcela Xavier; CORDEIRO, R. L. F.; Romani, Luciana; Sousa, Elaine P. M.; Avila, Ana Maria; Zullo, Jurandir; Traina Jr., Caetano; Rodrigues Jr., Jose Fernando. How to Find Relevant Patterns in Climate Data: An Efficient and Effective Framework to Mine Climate Time Series and Remote Sensing Images. Em: SIAM Annual Meeting, p. 124-125, 2010.
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Elaine Parros Machado de Sousa ⇔ José Fernando Rodrigues Júnior (3.0)
SPADON, GABRIEL; SCABORA, LUCAS C.; OLIVEIRA, PAULO H.; ARAUJO, MARCUS V.S.; MACHADO, BRUNO B.; SOUSA, ELAINE P.M.; TRAINA-JR, CAETANO; RODRIGUES-JR, JOSE F.. Behavioral Characterization of Criminality Spread in Cities. PROCEDIA COMPUTER SCIENCE. v. 108, p. 2537-2541, 2017.
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OLIVEIRA, PAULO H.; GONZAGA, ANDRE S.; Sousa, Elaine P. M.; FERREIRA, LUCAS D.; RODRIGUES-JR., JOSE F.; Traina, Agma J. M.; FRAIDEINBERZE, ANTONIO C.; CORDEIRO, ROBSON L. F.; Traina Jr., Caetano; GUALDRON, Hugo; LAVERDE, NATAN A.; OLIVEIRA, Willian D.. On the Support of a Similarity-enabled Relational Database Management System in Civilian Crisis Situations. Em: 18th International Conference on Enterprise Information Systems (ICEIS 2016), v. 1, p. 119-126, 2016.
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ROMANI, Luciana A.; TRAINA, A. J. M.; SOUSA, Elaine Parros M de; ZULLO Jr., J.; RODRIGUES JUNIOR, José Fernando; TRAINA JR, Caetano; AVILA, A.M.H.. Computational framework to analyze agrometeorological, climate and remote sensing data: challenges and perspectives. Em: XXXVI Seminário Integrado de Software e Hardware (in XXIX Congresso da Sociedade Brasileira de Computação), v. 1, p. 323-337, 2009.
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Elaine Parros Machado de Sousa ⇔ Maria Cristina Ferreira de Oliveira (2.0)
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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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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Elaine Parros Machado de Sousa ⇔ Cristina Dutra de Aguiar (1.0)
Traina, Agma J. M.; TRAINA JR, Caetano; CIFERRI, Cristina; SOUSA, Elaine Parros de; RODRIGUES JR., José Fernando; CORDEIRO, R. L. F.. The Images and Data Bases Group at University of São Paulo. Journal of Information and Data Management - JIDM. v. 4, p. 2-16, 2013.
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Elaine Parros Machado de Sousa ⇔ Rudinei Goularte (1.0)
KUNZE, LUCAS FELIPE; Goularte, Rudinei; SOUSA, ELAINE PARROS MACHADO DE. SIRA - An efficient method for retrieving stereo images from anaglyphs. SIGNAL PROCESSING-IMAGE COMMUNICATION. v. 85, p. 115866-, 2020.
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(*) Relatório criado com produções desde 1970 até 2023
Data de processamento: 10/05/2023 08:54:02

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