Departamento de Matemática Aplicada e Estatística

Francisco Aparecido Rodrigues

Francisco A. Rodrigues é professor titular do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (Universidade de São Paulo), atuando na área de sistemas complexos. É editor da Revista Chaos, Solitons and Fractals (Elsevier), editor Associado da revista Journal of Physics: Complexity (AIP Publishing), editor da revista Journal of Computational Science (Elsevier) e co-editor da revista Europhysics Letters. Publicou mais de 110 artigos em revistas científicas internacionais que já foram citados mais de 8000 vezes (h-index 35). Foi presidente da comissão de pesquisa do ICMC por dois mandatos. É orientador (níveis mestrado e doutorado) no Programa de Ciências de Computação e Matemática Computacional do ICMC, Programa de Pós-graduação em Física do IFSC e Programa de Pós-graduação em Estatística (ICMC-UFScar). Foi professor visitante na University of Warwick (Reino Unido) entre 2018 e 2019 e pesquisador visitante (curta duração) na Universidad de Zaragoza (Espanha), no Potsdam Institute for Climate Research (Alemanha), e no Complexity Science Hub Vienna (Austria). Foi também professor visitante na Aschaffenburg University of Applied Sciences (Alemanha) e Universidad de Zaragoza.Suas áreas de ensino incluem Redes Complexas, Estatística, Processos Estocásticos, Aprendizado de Máquina e Ciência de Dados. Francisco também é autor do livro "An Introduction to Multiplex Networks: Basic Formalism and Structural Properties", publicado pela Springer em 2018. Mais informações sobre a sua pesquisa podem ser obtidas no endereço https://sites.icmc.usp.br/francisco.

http://lattes.cnpq.br/2153014839354888 (22112022)

Rótulo/Grupo:

Bolsa CNPq:

Período de análise: 2010-HOJE

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

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Citações: Google Acadêmico

Produção bibliográfica

Artigos completos publicados em periódicos (100)
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Livros publicados/organizados ou edições (1)
1. COZZO, EMANUELE; de Arruda, Guilherme Ferraz; RODRIGUES, Francisco Aparecido; MORENO, YAMIR. SpringerBriefs in Complexity. 1 ed. Springer International Publishing, 2018. .
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Capítulos de livros publicados (1)
1. COZZO, EMANUELE; de Arruda, Guilherme Ferraz; Rodrigues, Francisco A.; MORENO, YAMIR. Multilayer Networks: Metrics and Spectral Properties. Em: Understanding Complex Systems. 1 ed. : Springer International Publishing. 2016.p. 17-35.
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Textos em jornais de notícias/revistas (0)
Trabalhos completos publicados em anais de congressos (7)
1. Bilzã; Rodrigues, F. A.; Zhao. Identifying Abnormal Nodes in Protein-Protein Interaction Networks. Em: Brazilian Symposium on Artificial Neural Network (SBRN), p. -, 2010.
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2. LINARES, OSCAR CUADROS; BOTELHO, GLENDA; RODRIGUES, FRANCISCO; NETO, JOAO BATISTA. An Adjustable Error Measure for Image Segmentation Evaluation. Em: 2015 28th SIBGRAPI Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI), p. 80-, 2015.
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3. VEGA-OLIVEROS, DIDIER A.; BERTON, LILIAN; VAZQUEZ, FEDERICO; Rodrigues, Francisco A.. The Impact of Social Curiosity on Information Spreading on Networks. Em: the 2017 IEEE/ACM International Conference, p. 459-, 2017.
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4. VEGA-OLIVEROS, DIDIER A; BERTON, L.; Alneu de Andrade Lopes; Rodrigues, Francisco A.. Influence maximization based on the least influential spreaders. Em: SocInf'15 Proceedings of the 1st International Conference on Social Influence Analysis, p. -, 2015.
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6. PIMENTA, MAYRA Z.; COMIN, CESAR HENRIQUE; Rodrigues, Francisco A.; COSTA, Luciano da F.. The impact of Interconnecting Topologies on SOM Neural Networks. Em: 2018 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), p. 1-, 2018.
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7. CUADROS, OSCAR; BOTELHO, GLENDA; RODRIGUES, FRANCISCO; NETO, JOAO BATISTA. Segmentation of Large Images with Complex Networks. Em: 2012 XXV SIBGRAPI Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI), p. 24-, 2012.
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Resumos expandidos publicados em anais de congressos (0)
Resumos publicados em anais de congressos (0)
Artigos aceitos para publicação (0)
Apresentações de trabalho (22)
1. Thomas; Rodrigues, F. A.; COSTA, Luciano da F.. Dynamic Analysis in Financial Market Networks. 2010. 2nd Workshop on Complex Networks. (Conferencia)
2. Andre Luiz Barbieri; Rodrigues, F. A.; Costa, Luciano da Fontoura. Resilience of Protein-protein Interaction Networks as determined by their large-scale lopological features,. 2010. 2nd Workshop on Complex Networks. (Conferencia)
3. Villas Boas, Paulino R.; AMANCIO, D.; Rodrigues, F. A.; COSTA, Luciano da F.. Modeling Word Adjacency Networks. 2010. 2nd Workshop on Complex Networks. (Conferencia)
4. Rodrigues, Francisco A.. Structure and dynamics of networks: a machine learning approach. 2019. Conference on Perspectives in Nonlinear Dynamics. (Congresso)
5. Rodrigues, Francisco A.. Epidemic processes in multilayer networks. 2018. Networks Seminar, Mathematical Institute. (Conferencia)
6. Rodrigues, Francisco A.. Complex Networks: Structure and Dynamics. 2018. . (Conferencia)
7. Rodrigues, Francisco A.. Complex Networks: Structure and Dynamics. 2018. . (Conferencia)
8. Rodrigues, Francisco A.. Complex Networks: structure and dynamics. 2018. . (Conferencia)
9. Rodrigues, Francisco A.. EPIDEMIC PROCESSES IN SINGLE AND MULTILAYER COMPLEX NETWORKS. 2018. . (Conferencia)
10. Rodrigues, Francisco A.. Predicting epidemic spreading and synchronization from network structure. 2018. . (Conferencia)
11. Rodrigues, Francisco A.. EPIDEMIC PROCESSES IN SINGLE AND MULTILAYER COMPLEX NETWORKS. 2019. . (Conferencia)
12. Rodrigues, Francisco A.. Role of network structure on epidemic spreading and synchronisation of coupled oscillators. 2018. Complex Systems Meeting ? Towards a European University. (Congresso)
13. Rodrigues, F A. Predicting dynamical processes in complex networks: a machine learning approach - Keynote Speaker. 2020. 7th International Conference on Information Management and Big Data. (Conferencia)
14. Rodrigues, F A. Predicting epidemic spreading and synchronization in complex networks. 2020. Virtual Seminars on Complexity,. (Seminario)
15. Rodrigues, F A. Epidemic processes in single and multilayer networks. 2020. Dynamics Days Digital 2020. (Conferencia)
16. Rodrigues, F A. Predicting dynamical processes in complex networks. 2020. Complex Systems Seminar. (Seminario)
17. Rodrigues, F A. Machine Learning of Epidemic Processes in Networks. 2020. Workshop on Modelling of Infectious Diseases Dynamics. (Conferencia)
18. Rodrigues, F A. Structure and dynamics of networks: a machine learning approach. 2019. Conference on Perspectives in Nonlinear Dynamics. (Conferencia)
19. Rodrigues, Francisco A. Epidemic processes in multilayer networks. 2018. Seminar - University of Oxford. (Seminario)
20. Rodrigues, F A. Predicting epidemic spreading and synchronization from network structure. 2018. ISI Foundation. (Seminario)
21. Rodrigues, F A. Epidemic processes in single and multilayer networks. 2018. Complexity Science Hub Vienna. (Seminario)
22. Rodrigues, F A. Epidemic processes on single and multilayer networks. 2020. GMT Morning Workshop on Nonlinear Dynamics and Statistics. (Conferencia)
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Produção artística

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Orientações em andamento

Supervisão de pós-doutorado (4)
1. Ruben Interian Kovaliova. . Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo. Início: 2022.
  Supervisão de pós-doutorado: Francisco Aparecido Rodrigues.
2. Angelica Caseri. . Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, . Início: 2022.
  Supervisão de pós-doutorado: Francisco Aparecido Rodrigues.
3. Nastaran Lotfi. . Universidade de São Paulo, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo. Início: 2021.
  Supervisão de pós-doutorado: Francisco Aparecido Rodrigues.
4. Diogo Henrique da Silva. . Universidade de São Paulo, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo. Início: 2021.
  Supervisão de pós-doutorado: Francisco Aparecido Rodrigues.
Tese de doutorado (8)
1. Tiago Martinelli. Causalidade em sistemas complexos. Universidade de São Paulo, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo. Início: 2018.
  Tese de doutorado: Francisco Aparecido Rodrigues.
2. Kirstin Roster. Modelagem de doenças transmitidas por vetores. Universidade de São Paulo, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo. Início: 2019.
  Tese de doutorado: Francisco Aparecido Rodrigues.
3. Luiza Lober de Souza Piva. Dinâmica de sistemas não lineares através de aprendizado de máquina. Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Início: 2022.
  Tese de doutorado: Francisco Aparecido Rodrigues.
4. Caroline Lourenço Alves. Diagnóstico de transtornos mentais usando ciência de dados. Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Início: 2022.
  Tese de doutorado: Francisco Aparecido Rodrigues.
5. Loriz Francisco Sallum. Reconstrução de redes complexas. Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Início: 2022.
  Tese de doutorado: Francisco Aparecido Rodrigues.
6. Aruane Mello Pineda. Modelagem de dinâmicas sociais interagentes em redes complexas. Universidade de São Paulo, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo. Início: 2019.
  Tese de doutorado: Francisco Aparecido Rodrigues.
7. Márcia Lorena Alves. Inferência em redes complexas. Universidade de São Paulo, . Início: 2021.
  Tese de doutorado: Francisco Aparecido Rodrigues.
8. Beatriz Regina Brum. Métodos de inferência em sistemas complexos. Universidade de São Paulo, . Início: 2021.
  Tese de doutorado: Francisco Aparecido Rodrigues.
Dissertação de mestrado (5)
1. Paula Giovana Rodrigues. Cooperação em redes complexas. Universidade de São Paulo, . Início: 2021.
  Dissertação de mestrado: Francisco Aparecido Rodrigues.
2. José Andrés Guzmán Morán. Processos epidêmicos não-Markovianos em redes complexas.. Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo. Início: 2022.
  Dissertação de mestrado: Francisco Aparecido Rodrigues.
3. Ricardo Tetti Camacho. Processos dinâmicos em redes de agentes móveis. Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo. Início: 2022.
  Dissertação de mestrado: Francisco Aparecido Rodrigues.
4. Felipe Jordão Xavier. Aprendizado de máquina em dados de futebol. Universidade de São Paulo, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Início: 2021.
  Dissertação de mestrado: Francisco Aparecido Rodrigues.
5. Juliano Negri. Predição de medidas em redes complexas com aprendizagem de máquina. Universidade de São Paulo, . Início: 2021.
  Dissertação de mestrado: Francisco Aparecido Rodrigues.
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 (4)
1. Débora Cristina Correa. . Universidade de São Paulo, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo. 2013.
  Supervisão de pós-doutorado: Francisco Aparecido Rodrigues.
2. Thomas Kauê Dal'Maso Peron. . Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo. 2017.
  Supervisão de pós-doutorado: Francisco Aparecido Rodrigues.
3. Pedro Luiz Ramos. . Universidade de São Paulo, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo. 2018.
  Supervisão de pós-doutorado: Francisco Aparecido Rodrigues.
4. Luiz Gustavo de Andrade Alves. . Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo. 2017.
  Supervisão de pós-doutorado: Francisco Aparecido Rodrigues.
Tese de doutorado (9)

Andre Luiz Barbieri. Propagação de informação em redes complexas. Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. 2011.
Tese de doutorado: Francisco Aparecido Rodrigues.
Glenda Michele Botelho. Segmentação de Imagens Aplicada ao Senso Demográfico de Aves. Universidade de São Paulo, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo. 2011.
Tese de doutorado: Francisco Aparecido Rodrigues.
Thomas Kauê Dal'Maso Peron. Sincronização de Osciladores de Kuramoto em Redes Complexas. Universidade de São Paulo, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo. 2013.
Tese de doutorado: Francisco Aparecido Rodrigues.
Guilherme de Arruda Ferraz. Modelagem, análise e simulação de processos dinâmicos em redes complexas. Universidade de São Paulo, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo. 2013.
Tese de doutorado: Francisco Aparecido Rodrigues.
Paulo Cesar Ventura da Silva. Propagação de informação em redes multicamadas. Universidade de São Paulo, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo. 2017.
Tese de doutorado: Francisco Aparecido Rodrigues.
Michel Alexandre da Silva. Complexidade em Sistemas Econômicos. Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, . 2018.
Tese de doutorado: Francisco Aparecido Rodrigues.
Caroline Lourenço Alves. Análise de dados médicos: ciência de dados e redes complexas. Universidade de São Paulo, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2019.
Tese de doutorado: Francisco Aparecido Rodrigues.
Mayra Mercedes Zegarra Pimenta. Self-organization map in complex network. Universidade de São Paulo, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. 2018.
Tese de doutorado: Francisco Aparecido Rodrigues.
Didier Vega Oliveros. Dinâmicas de propagação de informações e rumores em redes sociais. Universidade de São Paulo, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2013.
Tese de doutorado: Francisco Aparecido Rodrigues.
Dissertação de mestrado (12)

Andre Luis Barbieri. Análise de robustez em redes complexas. Universidade de São Paulo, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. 2011.
Dissertação de mestrado: Francisco Aparecido Rodrigues.
Thomas Kauê Dal'Maso Peron. Sincronização explosiva em redes complexas. Instituto de Física de São Carlos, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo. 2013.
Dissertação de mestrado: Francisco Aparecido Rodrigues.
Bianca Madoka Shimizu Oe. Inferência estatística de redes complexas. Universidade de São Paulo, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo. 2014.
Dissertação de mestrado: Francisco Aparecido Rodrigues.
Luis Fernando Dorelli de Abreu. Estrutura e dinâmica de redes de informação. Universidade de São Paulo, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo. 2014.
Dissertação de mestrado: Francisco Aparecido Rodrigues.
Livia Akemi Hotta. Relação espécie-área em redes complexas. Universidade de São Paulo, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2014.
Dissertação de mestrado: Francisco Aparecido Rodrigues.
Ana Clara Kandratavicius Ferreira. Reconstrução da estrutura de redes complexas a partir de processos dinâmicos. Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2018.
Dissertação de mestrado: Francisco Aparecido Rodrigues.
Bruno Daniel Sanches. Propagação de epidemias em redes dinâmicas. Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2018.
Dissertação de mestrado: Francisco Aparecido Rodrigues.
Leonardo Miguel. Modelagem de dados de notas fiscais usando redes complexas. Universidade de São Paulo, . 2018.
Dissertação de mestrado: Francisco Aparecido Rodrigues.
Carolina Lourenço Alves. Diagnóstico de doenças mentais baseado em mineração de dados e redes complexas. Universidade de São Paulo, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2019.
Dissertação de mestrado: Francisco Aparecido Rodrigues.
Rafael Joseph Pagliuca dos Santos. Análise da rede de produtos comprados em conjunto no comércio eletrônico. Universidade de São Paulo, . 2019.
Dissertação de mestrado: Francisco Aparecido Rodrigues.
Guilherme de Carvalho. Redes Neurais de Grafos: teoria e aplicações. Universidade de São Paulo, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2019.
Dissertação de mestrado: Francisco Aparecido Rodrigues.
Guilherme de Arruda Ferraz. Mineração de dados em redes complexas: Estrutura e dinâmica. Universidade de São Paulo, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo. 2013.
Dissertação de mestrado: Francisco Aparecido Rodrigues.
Monografia de conclusão de curso de aperfeiçoamento/especialização (0)
Trabalho de conclusão de curso de graduação (30)

Viviane Raniro. Aplicação de técnicas de mineração de dados na análise de redes complexas. Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, . 2011.
Trabalho_de_conclusao_de_curso_graduacao: Francisco Aparecido Rodrigues.
Camila Marcondes Martinez. Influência dos driver nodes na propagação de doenças em redes complexas. Universidade de São Paulo, . 2014.
Trabalho_de_conclusao_de_curso_graduacao: Francisco Aparecido Rodrigues.
Flávio Heleno Batista. Caracterização da estrutura do comércio eletrônico. Universidade de São Paulo, . 2013.
Trabalho_de_conclusao_de_curso_graduacao: Francisco Aparecido Rodrigues.
Camila Marcondes Martinez. Controle de sincronização em redes complexas. Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, . 2014.
Trabalho_de_conclusao_de_curso_graduacao: Francisco Aparecido Rodrigues.
Bruno Daniel Sanches da Silva. Propagação de epidemias em redes adaptativas. Universidade de São Paulo, . 2016.
Trabalho_de_conclusao_de_curso_graduacao: Francisco Aparecido Rodrigues.
Ana Paula dos Reis Lima. Modelagem do Comércio Mundial como Redes Complexas Multicamadas. Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, . 2016.
Trabalho_de_conclusao_de_curso_graduacao: Francisco Aparecido Rodrigues.
Lucas André Alcoléia. Comparação de métodos de classificação e seleção de atributos. Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, . 2017.
Trabalho_de_conclusao_de_curso_graduacao: Francisco Aparecido Rodrigues.
Ana Paula dos Reis Lima. The topological organization of the World Trade Web modelled as multilayer networks. Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, . 2017.
Trabalho_de_conclusao_de_curso_graduacao: Francisco Aparecido Rodrigues.
Ana Clara Kandratavicius Ferreira. Extração de conhecimento de enciclopédias digitais através de redes complexas. Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, . 2017.
Trabalho_de_conclusao_de_curso_graduacao: Francisco Aparecido Rodrigues.
Guilherme Caes. Mineração de dados de experimentos de física. Universidade de São Paulo, . 2017.
Trabalho_de_conclusao_de_curso_graduacao: Francisco Aparecido Rodrigues.
Gyordano Reis. Modelos epidemiológicos com rumores em redes complexas. Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, . 2018.
Trabalho_de_conclusao_de_curso_graduacao: Francisco Aparecido Rodrigues.
Fernanda Gabriela S. Thal. Comparação de métodos de aprendizado supervisionado. Universidade de São Paulo, . 2019.
Trabalho_de_conclusao_de_curso_graduacao: Francisco Aparecido Rodrigues.
Leonardo Fernandes Oliveira. Detecção de convulsões epilépticas utilizando métodos de aprendizado de máquina. Universidade de São Paulo, . 2019.
Trabalho_de_conclusao_de_curso_graduacao: Francisco Aparecido Rodrigues.
Adson Filipe Vieira da Silva. Comparação de métodos de regressão na replicação do risco-retorno de fundos de investimento. Universidade de São Paulo, . 2020.
Trabalho_de_conclusao_de_curso_graduacao: Francisco Aparecido Rodrigues.
Marco Antonio Siriani. Previsão do mercado de ações usando Machine Learning: presente e futuro. Universidade de São Paulo, . 2020.
Trabalho_de_conclusao_de_curso_graduacao: Francisco Aparecido Rodrigues.
Kaue Lopes Moraes. Previsão do mercado de ações usando Machine Learning: presente e futuro. Universidade de São Paulo, . 2020.
Trabalho_de_conclusao_de_curso_graduacao: Francisco Aparecido Rodrigues.
Felipe Jordão Xavier. Football passing networks: A machine learning approach to evaluate and predict the performance of a team. Universidade de São Paulo, . 2020.
Trabalho_de_conclusao_de_curso_graduacao: Francisco Aparecido Rodrigues.
Ana Clara Kandratavicius Ferreira. Previsão de links em redes complexas. Universidade de São Paulo, . 2020.
Trabalho_de_conclusao_de_curso_graduacao: Francisco Aparecido Rodrigues.
Guilherme Maciel Manso. O avanço da dependência comercial entre os países no processo de globalização. Universidade de São Paulo, . 2020.
Trabalho_de_conclusao_de_curso_graduacao: Francisco Aparecido Rodrigues.
Giovanna Zolin Pinheiro Hayasida. Comparação de métodos de aprendizado de máquina na predição de doenças infecciosas. Universidade de São Paulo, . 2019.
Trabalho_de_conclusao_de_curso_graduacao: Francisco Aparecido Rodrigues.
Leonardo Piccaro Rezende. Aplicação de métodos estocásticos em redes complexas epidêmicas. Universidade de São Paulo, . 2019.
Trabalho_de_conclusao_de_curso_graduacao: Francisco Aparecido Rodrigues.
Maria Pinheiro Garcia Blanco. Classificação de partos utilizando métodos de aprendizado de máquina e dados de cardiotocografia. Universidade de São Paulo, . 2019.
Trabalho_de_conclusao_de_curso_graduacao: Francisco Aparecido Rodrigues.
Felipe Jordão Xavier. Is it possible to predict match outcomes for a football team based on its passing network?. Universidade de São Paulo, . 2019.
Trabalho_de_conclusao_de_curso_graduacao: Francisco Aparecido Rodrigues.
André Sá de Mello. Predição de Mercado a partir de Redes Transacionais. Universidade de São Paulo, . 2018.
Trabalho_de_conclusao_de_curso_graduacao: Francisco Aparecido Rodrigues.
Sady Sell Neto. Desenvolvimento de uma biblioteca paralela para cálculo de medidas de redes complexas. Universidade de São Paulo, . 2018.
Trabalho_de_conclusao_de_curso_graduacao: Francisco Aparecido Rodrigues.
Marcello de Paula Ferreira Costa. Mineração de Dados - Um estudo de diagnósticos. Universidade de São Paulo, . 2017.
Trabalho_de_conclusao_de_curso_graduacao: Francisco Aparecido Rodrigues.
Lucas André Alcoléia. Comparação de métodos de classificação e seleção de atributos. Universidade de São Paulo, . 2017.
Trabalho_de_conclusao_de_curso_graduacao: Francisco Aparecido Rodrigues.
Ana Clara Kandratavicius Ferreira. Análise de redes de colaboração científica. Universidade de São Paulo, . 2016.
Trabalho_de_conclusao_de_curso_graduacao: Francisco Aparecido Rodrigues.
Fernanda Gabriela. Mineração de dados de satisfação de clientes. Universidade de São Paulo, . 2018.
Trabalho_de_conclusao_de_curso_graduacao: Francisco Aparecido Rodrigues.
Bruno Daniel Sanches da Silva. Propagação de epidemias em redes dinâmicas. Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, . 2016.
Trabalho_de_conclusao_de_curso_graduacao: Francisco Aparecido Rodrigues.
Iniciação científica (25)

Thomas Kauê Dal'Maso Peron. Caracterização e classificação de redes do mercado financeiro. Instituto de Física de São Carlos, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo. 2011.
Iniciacao_cientifica: Francisco Aparecido Rodrigues.
Viviane Raniro. Redes complexas: uma abordagem por reconhecimento de padrões. Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, . 2010.
Iniciacao_cientifica: Francisco Aparecido Rodrigues.
Livia Akemi Hotta. Caracterização, análise e classificação de redes de interação entre palavras. Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo. 2011.
Iniciacao_cientifica: Francisco Aparecido Rodrigues.
Débora da Silva Gonçalves. Modelagem de cadeias alimentares por redes complexas. Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2011.
Iniciacao_cientifica: Francisco Aparecido Rodrigues.
Bianca M. S. Oe. Modelos de dinâmica social em redes complexas. Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo. 2011.
Iniciacao_cientifica: Francisco Aparecido Rodrigues.
Livia Akemi Hotta. Caracterização, análise e classificação de redes de interação entre palavras (parte II). Universidade de São Paulo, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo. 2012.
Iniciacao_cientifica: Francisco Aparecido Rodrigues.
Edmilson Roque dos Santos. Modelos de sincronização explosiva em redes complexas. Universidade de São Paulo, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo. 2013.
Iniciacao_cientifica: Francisco Aparecido Rodrigues.
Livia Akemi Hotta. Análise da estrutura do comércio mundial. Universidade de São Paulo, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo. 2013.
Iniciacao_cientifica: Francisco Aparecido Rodrigues.
Guilherme Alberto Murbach Caes. Dinâmica de cooperação em redes complexas. Universidade de São Paulo, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2014.
Iniciacao_cientifica: Francisco Aparecido Rodrigues.
Gabriel de Freitas Soga. Análise estatística de neurônios animais em uma abordagem taxonômica. Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2015.
Iniciacao_cientifica: Francisco Aparecido Rodrigues.
Ana Clara Kandratavicius Ferreira. Estudo de redes de colaboração científica. Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2015.
Iniciacao_cientifica: Francisco Aparecido Rodrigues.
Denilson Antonio Marques Junior. Otimização no modelo de Kuramoto de segunda ordem. Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo. 2015.
Iniciacao_cientifica: Francisco Aparecido Rodrigues.
Sady Sell Neto. Desenvolvimento de uma biblioteca paralela para cálculo de medidas de redes complexas. Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo. 2016.
Iniciacao_cientifica: Francisco Aparecido Rodrigues.
Bruno Daniel Sanches da Silva. Propagação de epidemias e rumores em redes adaptativas. Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo. 2016.
Iniciacao_cientifica: Francisco Aparecido Rodrigues.
Gyordano Gadoni Reis. Modelos de epidemiológicos com alerta em redes complexas. Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Piauí. 2016.
Iniciacao_cientifica: Francisco Aparecido Rodrigues.
Ana Paula dos Reis Lima. Modelagem do comércio mundial como redes multicamadas. Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo. 2016.
Iniciacao_cientifica: Francisco Aparecido Rodrigues.
Matheus Cabrini. Estrutura de redes ecológicas. Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2016.
Iniciacao_cientifica: Francisco Aparecido Rodrigues.
Ana Clara Kandratavicius Ferreira. Indicadores de produtividade acadêmica e redes de colaboração científica. Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2016.
Iniciacao_cientifica: Francisco Aparecido Rodrigues.
Rodrigo Bragato Piva. Predição de links em redes de colaboração de cientistas. Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2018.
Iniciacao_cientifica: Francisco Aparecido Rodrigues.
Mariana Menezes Gomes. Métodos de detecção de comunidades em redes baseados em estatística multivariada. Universidade de São Paulo, . 2019.
Iniciacao_cientifica: Francisco Aparecido Rodrigues.
Isabelle de Freitas. Doenças sazonais em redes complexas. Universidade de São Paulo, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo. 2020.
Iniciacao_cientifica: Francisco Aparecido Rodrigues.
Ana Luiza Costa. Epidemias em redes de agentes móveis. Universidade de São Paulo, . 2020.
Iniciacao_cientifica: Francisco Aparecido Rodrigues.
Ricardo Tetti Camacho. Processos epidêmicos em redes temporais. Universidade de São Paulo, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2021.
Iniciacao_cientifica: Francisco Aparecido Rodrigues.
Matheus Victal Cerqueira. Amostragem em redes complexas: uma análise crítica. Universidade de São Paulo, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo. 2021.
Iniciacao_cientifica: Francisco Aparecido Rodrigues.
Marcelo Nascimento Silva. Otimização de Análises Preditivas e de Impacto de Pandemias. Universidade de São Paulo, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2021.
Orientadores: Francisco Aparecido Rodrigues, Elias Salomão Helou Neto.
Orientações de outra natureza (2)

Gabriela Passos. Mineração de dados médicos e biológicos. Universidade de São Paulo, . 2010.
Orientacao-de-outra-natureza: Francisco Aparecido Rodrigues.
Gabriela Passos. Avaliação de risco de crédito utilizando métodos de aprendizado de máqiuina. Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, . 2018.
Orientacao-de-outra-natureza: Francisco Aparecido Rodrigues.

Projetos de pesquisa

Total de projetos de pesquisa (10)

2011-2011. Caracterização, análise, simulação e classificação de redes complexas
A teoria das redes complexas é uma área relativamente nova da Ciência, inspirada por dados empíricos tais como os obtidos de interações sociais e biológicas. Esta área apresenta uma natureza altamente interdisciplinar, de modo que tem unido cientistas de diferentes áreas, tais como matemática, física, biologia, ciência computação, sociologia, epidemiologia e muita outras. De fato, muitos problemas da natureza podem ser modelados como redes, tais como o cérebro, interações proteicas, organizações sociais, o mercado financeiro, a Internet e a World Wide Web. Todos esses sistemas podem ser representados por grafos, isto é, vértices conectados por arestas. A organização desses sistemas tem uma influencia fundamental sobre muitos processos dinâmicos. Por exemplo, roteadores altamente conectados são fundamentais para manter o tráfego na Internet, enquanto que pessoas que possuem um grande número de amigos apresentam uma alta taxa de transmissão de doenças. Ao mesmo tempo, estudos têm mostrado que a estrutura do cérebro esta relacionada com doenças neurológicas, como a epilepsia, que está ligada à fenômenos de sincronização. Nesse projeto, apresentamos uma metodologia para estudar a relação entre topologias de redes complexas e processos dinâmicos. Tal estudo será realizado com a simulação de fenômenos de sincronização, falhas em cascata, propagação de epidemias e transporte de dados em redes. A estrutura de redes será caracterizada através de métodos de mineração de dados, que permitirão classificar redes de acordo com um conjunto de modelos e determinar padrões de conexões presentes na organização de diferentes tipos de sistemas complexos. As análises serão realizadas com aplicações em neurociências, biologia de sistemas, economia, meteorologia e cadeias alimentares.
Membro: Francisco Aparecido Rodrigues.
2011-2011. Fenômenos Dinâmicos em Redes Complexas: Fundamentos e Aplicações
Ao longo da última década, o enfoque de rede entre agentes dinâmicos com topologias complexas tem se tornado uma poderosa e eficaz metodologia a ser usada para entender sistemas elaborados, envolvendo um número muito elevado de agentes que interagem entre si. Esse enfoque vem sendo utilizado em várias áreas, desde Neurociência e Engenharia, até Sociologia e Economia. Contudo, até agora, a maior parte dos estudos tem se concentrado em situações onde a topologia é fixa, o que restringe sobremaneira sua utilização em cenários mais elaborados e próprios dos sistemas reais. Este projeto tem por objetivo estudar os princípios e fundamentos da auto-organização em redes complexas mais gerais, onde a topologia não é simples e a complexidade é muito elaborada. Visando aplicações em situações atuais de interesse, pretende-se, por conseguinte, compreender o papel que a heterogeneidade da estrutura, os atrasos em múltiplas escalas de tempo e espaço e a estocasticidade têm na dinâmica da rede. Esses estudos teóricos estarão interconectados a investigações experimentais da dinâmica de redes naturais com complexidade crescente, partindo de sistemas que envolvem alguns lasers, passando pela interação entre neurônios híbridos e chegando-se no sistema Terra. Esse último representa um formidável desafio para a teoria das redes complexas e será um dos tópicos centrais no âmbito desta iniciativa. Assim, via utilização do enfoque de redes complexas, tenciona-se entender a dinâmica de interação entre os vários subsistemas da Terra diante de condições variantes, em especial no que se refere ao aquecimento global e ao desmatamento da Amazônia. Este projeto é uma iniciativa internacional de colaboração envolvendo pesquisadores brasileiros e alemães do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE), da Humboldt University at Berlin, do Potsdam Institute for Climate Impact Research (PIK) and da Universidade de São Paulo (USP).
Membro: Francisco Aparecido Rodrigues.
2012-2012. Modelos e métodos de e-Science para ciências da vida e agrárias
A ciência moderna é crescentemente interdisciplinar e intensiva em dados. Na área de ciências da vida, por exemplo, com o surgimento de plataformas de alto desempenho para análise de imagens e estudos genômicos, o gargalo não está mais na aquisição de dados, mas sim no seu armazenamento, processamento, análise e visualização. Este cenário levou ao surgimento de um novo campo de pesquisa - eScience - que combina pesquisa avançada em computação e em modelagem matemática para permitir e acelerar pesquisa em outros domínios do conhecimento, desde as ciências exatas até as humanidades e artes. A eScience envolve a chamada "computação centrada em dados" (data-intensive computing), com a busca de soluções para gerenciamento de grandes volumes de dados produzidos por (e para) experimentos científicos, para que a descoberta científica não venha a ser detida pelo "dilúvio de dados". Este projeto visa a criação de uma rede colaborativa de eScience para acelerar pesquisa avançada em ciências da vida (biologia, medicina, oceanografia) e ciências agrárias. Está estruturado em tomo de cinco linhas de pesquisa - biologia de sistemas, planejamento de safras, computação visual, modelagem matemática e bancos de dados. Dentro dessas linhas, serão tratadas questões em aberto associadas às principais componentes de um ambiente de pesquisa em eScience: armazenamento, processamento, análise e visualização de grandes volumes de dados científicos. Os pesquisadores principais têm histórico de cooperação e coordenação de projetos nessas linhas. Questões de interoperalidade permeiam todo o projeto. Projeto temático Financiado pela Fapesp
Membro: Francisco Aparecido Rodrigues.
2013-2013. Cortical networks
Projeto de colaboração internacional com a Aschaffenburg University of Applied Sciences, sendo financiado pale Fapesp e o Ministério de Estado de Ciências, Pesquisa e das Artes do Estado Livre da Baviera (STMWFK).
Membro: Francisco Aparecido Rodrigues.
2014-2014. Modelagem de processos dinâmicos em redes complexas
Sistemas complexos são formados por partes discretas que interagem de forma não-linear e podem ser representados como redes complexas. A análise de tais sistemas tem importância fundamental no estudo do cérebro, da sociedade, da Internet, da World Wide Web e de cadeias alimentares. Nesse projeto, propomos complementar os trabalhos relacionados com a análise da influência da organização de redes complexas na evolução de processos dinâmicos. Vamos analisar como a presença de ciclos de ordem três influência o espectro de redes, que está diretamente relacionado com processos dinâmicos, tais como sincronização e propagação de epidemias. Vamos complementar os estudos relacionados ao processo de sincronização explosiva em redes complexas, de modo a determinar como propriedades locais de osciladores levam à emergência de tal fenômeno. Processos dinâmicos serão analisados em redes espaciais, de modo a determinar como as propriedades espaciais das redes interferem em tais processos. Desenvolveremos modelos de propagação de rumores baseados em cadeias de Markov e investigaremos como métodos de regressão podem ser usados para prever a evolução de dinâmicas sociais. Finalmente, vamos determinar como padrões de conexões influenciam processos dinâmicos com o uso de ferramentas de mineração de dados. Essas pesquisas permitirão quantificar como a organização de diferentes sistemas complexos afeta processos dinâmicos, de modo a possibilitar um melhor entendimento sobre a relação entre estrutura e dinâmica de redes.
Membro: Francisco Aparecido Rodrigues.
2018-2018. Dynamical processes on multilayer and dynamic networks (SPRINT-FAPESP, USP-WARWICK)
The study of complex systems by moving agents and multilayer networks is very recent and there are several issues to be addressed, as we propose in this project. Particularly, we aim at developing a new model of synchronization of traveling agents, considering different types of interaction and rough landscapes for particles moving. We will be able to determine conditions for phase transition and the influence of parameters related to the dynamics of agents on the emergence of the collective behavior. Epidemic and rumor spreading will also be analyzed on the context of traveling particles to determine how different properties, such as velocity and roughness of the landscape, influence the propagation. Regarding multilayer networks, we will analyses how the propagation of awareness in a layer affects the disease transmission in the other layer. With this study, we will be able to develop methods for epidemic control based on dissemination of rumors about the pathogen. Finally, we will consider methods of network science to model time series extract from simulation of turbulent flow. All these studies will enable a better understand of the dynamics of complex systems and will enable to start the collaboration between the Centre for Complexity Science at the University of Warwick and the Complex Systems Group at the University of São Paulo. (AU)
Membro: Francisco Aparecido Rodrigues.
2017-2017. Propagação de informação em redes complexas
Pesquisador Responsável, Auxílio à Pesquisa - Regular, Fapesp, A propagação de epidemias pode ocorrer por diversos meios, o que define diferentes rotas que podem ser mapeadas em diferentes camadas de uma rede social. Entender como a estrutura de rede influencia a propagação de epidemias e rumores é um dos grandes desafios em epidemiologia computacional. Nesse projeto, estamos interessados em usar métodos de inferência estatística para quantificar quais propriedades da rede mais influenciam a propagação. Ademais, vamos modelar redes sociais como constituídas por diversas camadas, cada uma representando um tipo de interação social. Finalmente, objetivamos estudar como a propagação de informação sobre uma epidemia pode auxiliar no seu controle. Esses estudos deverão contribuir para o desenvolvimento de métodos para previsão e controle de processos epidêmicos. https://bv.fapesp.br/pt/auxilios/96474/propagacao-de-informacao-em-redes-complexas/
Membro: Francisco Aparecido Rodrigues.
2020-2020. Aulas online para todos
O projeto visa a disseminação do conhecimento em Estatística, Sistemas Complexos, Ciência de Dados e Simulações Computacionais. Para isso, são disponibilizadas, periodicamente, aulas na plataforma Youtube: https://www.youtube.com/franciscorodrigues
Membro: Francisco Aparecido Rodrigues.
2012-2012. Núcleo de Apoio à Pesquisa de Aprendizado de Máquina em Análise de Dados (NAP-AMDA)
Nome do Projeto: Projeto NAP - PRP/USP "Núcleo de Apoio à Pesquisa de Aprendizado de Máquina em Análise de Dados"
Membro: Francisco Aparecido Rodrigues.
2018-2018. Information spreading in complex networks
Projeto financiado pela Leverhume Trust na University of Warwick.
Membro: Francisco Aparecido Rodrigues.

Prêmios e títulos

Total de prêmios e títulos (1)

Leverhulme Professorship. Leverhulme Trust. 2018.
Membro: Francisco Aparecido Rodrigues.

Participação em eventos

Total de participação em eventos (0)

Organização de eventos

Total de organização de eventos (1)

. IV Workshop and School on Dynamics, Transport and Control in Complex Networks. Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação. 2016. Organizacao

Lista de colaborações

Colaborações endôgenas (3)

Francisco Aparecido Rodrigues ⇔ Marinho Gomes de Andrade Filho (2.0)
CONCEIÇÃO, KATIANE SILVA; ULRICH, WERNER; DINIZ, Carlos Alberto Ribeiro; Rodrigues, Francisco Aparecido; Andrade, Marinho Gomes de. A Generalized Approach to the Modeling of the Species-Area Relationship. Plos One. v. 9, p. e105132-, 2014.
[ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
ARRUDA, G. F.; DAL?MASO PERON, THOMAS KAUÊ; ANDRADE, MARINHO GOMES; ACHCAR, JORGE ALBERTO; RODRIGUES, Francisco Aparecido. The Influence of Network Properties on the Synchronization of Kuramoto Oscillators Quantified by a Bayesian Regression Analysis. Journal of Statistical Physics. v. 152, p. 519-533, 2013.
[ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]

Francisco Aparecido Rodrigues ⇔ Francisco Louzada Neto (1.0)
TOMAZELLA, VERA LUCIA DAMASCENO; JESUS, SANDRA RÊGO; GAZON, AMANDA BUOSI; LOUZADA, FRANCISCO; NADARAJAH, SARALEES; NASCIMENTO, DIEGO CARVALHO; RODRIGUES, FRANCISCO APARECIDO; RAMOS, PEDRO LUIZ. Bayesian Reference Analysis for the Generalized Normal Linear Regression Model. Symmetry-Basel. v. 13, p. 856-, 2021.
[ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]

Francisco Aparecido Rodrigues ⇔ Katiane Silva Conceição (1.0)
CONCEIÇÃO, KATIANE SILVA; ULRICH, WERNER; DINIZ, Carlos Alberto Ribeiro; Rodrigues, Francisco Aparecido; Andrade, Marinho Gomes de. A Generalized Approach to the Modeling of the Species-Area Relationship. Plos One. v. 9, p. e105132-, 2014.
[ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]

(*) Relatório criado com produções desde 1970 até 2023
Data de processamento: 08/03/2023 08:58:36

Relatório gerado por scriptLattes V8.13. Os resultados estão sujeitos a falhas devido a inconsistências no preenchimento dos CVs Lattes. E-mail de contato: artur@icmc.usp.br