RODRIGO DE MORAES

Formação complementar

Idiomas

Áreas de atuação

Participação em eventos

Produções bibliográficas

• MORAES, RODRIGO ; VALIATI, JOÃO FRANCISCO ; GAVIÃO NETO, WILSON P. . Document-level sentiment classification: An empirical comparison between SVM and ANN. Expert Systems with Applications , v. 40, p. 621-633, 2013.

Outras produções

Projetos de pesquisa

• 2012 - 2013

  Investigação de uma metodologia para o apoio à decisão de crédito e marketing baseada em análise automatizada de conteúdo textual em redes sociais, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Joao Francisco Valiati em 06/01/2013., Descrição: O objetivo do projeto é a investigação de uma metodologia computacional capaz de analisar grandes bases de dados textuais, providos de redes sociais a fim de identificar a polaridade de sentimentos sobre determinado contexto através da aplicação de técnicas de mineração de dados.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) . , Integrantes: Rodrigo de Moraes - Integrante / Joâo Francisco Valiati - Coordenador., Financiador(es): Serasa - Bolsa.

• 2010 - 2013

  Inteligência Artificial Aplicada ao Desenvolvimento de Softwares Competitivos, Descrição: O crescente volume de informações digitais em todos os níveis e ambientes da sociedade moderna é um fato incontestável. Dentro da nova sociedade global é estimado que o conhecimento dobre a cada 2 ou 3 anos (RESTA, 2002). O baixo custo para armazenamento, aliado ao avanço e a velocidade de expansão da produção de dados nos mais variados formatos (textual, sonoro, visual, etc.) possibilita a agregação de dados e conhecimentos de uma forma nunca imaginada (WITTEN et al., 1999), (LYMAN e VARIAN, 2003). Para qualquer empresa que deseja expandir seus negócios é imprescindível a manutenção de uma base de dados, que inclua no mínimo dados de seus clientes, fornecedores, produtos e serviços, permitindo a ela certo nível de controle e gerenciamento se comparada a seus concorrentes. Entretanto, só isto não é o suficiente, para dotar-lhe de competitividade é necessário o emprego de mecanismos que possibilitem uma exploração eficiente e ágil, que permitam identificar nas informações armazenadas o conhecimento ofuscado pelo volume e complexidade das informações armazenadas nas bases de dados. Por outro lado, estudos em Ciência da Computação que englobam uma subárea da linha de pesquisa em Inteligência Artificial conhecida como Descoberta do Conhecimento em Bases de Dados (Knowledge Discovery in Databases -KDD) fornecem um aparato de técnicas, de Mineração de Dados, voltadas para tarefas de predição, descoberta de padrões e relacionamentos implícitos nos dados. Tais técnicas, utilizadas em conjunto ou individualmente, podem ser aplicadas a uma ampla variedade de problemas que abordam questões consideradas não triviais, ou seja, que necessitam de conhecimento especializado e de alto custo, para serem respondidas. Dessa forma, esse projeto de pesquisa visa incentivar a aplicação da pesquisa desenvolvida na academia, relativa a um conjunto de métodos e técnicas da área de Inteligência Artificial voltadas aos processos de KDD e Mineração de Dados, promovendo a sua inserção em nível e. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) Doutorado: (1) . , Integrantes: Rodrigo de Moraes - Integrante / Joâo Francisco Valiati - Coordenador.

• 2009 - 2011

  Marketing and Product Optimization Lab, Descrição: Grupo de pesquisa e desenvolvimento de projetos na área de marketing quantitativo.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (1) / Mestrado profissional: (2) / Doutorado: (3) . , Integrantes: Rodrigo de Moraes - Integrante / Guilherme Liberali - Coordenador.