Nícolas Roque dos Santos

Doutor em Ciências da Computação e Matemática Computacional no Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação da Universidade de São Paulo (ICMC-USP). Sua pesquisa de doutorado teve o foco em mineração e aprendizado de representação em grafos de larga escala por meio de Graph Neural Networks, Decomposição de Tensores e Redução de Grafos. Parte da sua pesquisa de doutorado foi desenvolvida no Multi-Aspect Data Lab da University of California, Riverside sob orientação do Prof. Dr. Evangelos E. Papalexakis com financiamento fornecido pela Fundação Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) por meio do Programa Institucional de Internacionalização (PRINT) Edital n 41/2017. Tem interesse nas seguintes áreas: Aprendizado de Representação em Grafos, Mineração de Dados, Redução de Dados e Decomposição de Tensores.

Informações coletadas do Lattes em 12/12/2025

Acadêmico

Formação acadêmica

Doutorado em Ciências da Computação e Matemática Computacional

2020 - 2025

Universidade de São Paulo
Título: Graph Reduction for Representation Learning
com Alneu de Andrade Lopes. Bolsista do(a): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior, CAPES, Brasil. Palavras-chave: Aprendizado de Representação; Redução de Grafos; Graph Neural Networks; Decomposição de Tensores.Grande área: Ciências Exatas e da Terra

Mestrado em Ciências da Computação e Matemática Computacional

2016 - 2020

Universidade de São Paulo
Título: Análise e classificação de rumores em redes sociais
Orientador: em Dalhousie University ( Evangelos Milios)
com , Ano de Obtenção: 2020.Rosane Minghim.Bolsista do(a): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior, CAPES, Brasil. Palavras-chave: Aprendizado de Máquina; Visualização de Dados; Redes Sociais; Rumor.Grande área: Ciências Exatas e da Terra

Graduação em Ciência da Computação

2012 - 2016

Universidade Federal de Mato Grosso do Sul
Título: O problema de roteamento de veículos com entrega particionada
Orientador: Edna Ayako Hoshino

Idiomas

Inglês

Compreende Bem, Fala Bem, Lê Bem, Escreve Bem.

Português

Compreende Bem, Fala Bem, Lê Bem, Escreve Bem.

Áreas de atuação

Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Aprendizado de Máquina.

Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Aprendizado de Representação em Grafos.

Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Mineração de Dados.

Participação em eventos

IEEE 11th International Conference on Data Science and Advanced Analytics. semi-Supervised Coarsening of Bipartite Graphs for Text Classification via Graph Neural Network. 2024. (Congresso).

10th International Conference on Information Management and Big Data (SIMBig). Item Response Theory In Sample Reweighting To Build Fairer Classifiers. 2023. (Congresso).

26th Iberoamerican Congress on Pattern Recognition (CIARP). Bipartite Graph Coarsening For Text Classification Using Graph Neural Networks. 2023. (Congresso).

IV Workshop de Representações Semanticamente Enriquecidas.Coarsening e projeção de grafos bipartidos para classificação de textos por meio de Graph Neural Networks. 2023. (Seminário).

USP Day na Bayer.Monitoramento de eventos relacionados à área farmacêutica utilizando dados de redes sociais. 2023. (Encontro).

III Workshop de Representações Semanticamente Enriquecidas. 2022. (Seminário).

38th International Conference on Machine Learning. 2021. (Congresso).

29th Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI). 2016. (Congresso).

Campus Party Brasil. 2014. (Feira).

XV Encontro de Iniciação Científica da Universidade Federal de Mato Grosso do Sul.Um Estudo de Caso do Problema de Roteamento de Veículos com Entregas Particionadas. 2014. (Encontro).

Participação em bancas

Aluno: Matheus de Castro Quirino

SANTOS, N. R.; SANTOS, F. P.. Classificação automática de imagens de satélite para acompanhamento e controle do desmatamento na Amazônia. 2023. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Inteligência Artificial e Big Data) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.

Aluno: Kelsen Henrique Rolim dos Santos

SANTOS, N. R.; PARDO, T. A. S.. Classificação de textos de petições jurídicas com base em técnicas de Processamento de Línguas Naturais. 2023. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Inteligência Artificial e Big Data) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.

Aluno: Simone Rodrigues da Silva

SANTOS, N. R.; REZENDE, S. O.. Modelo de conversão de áudio de vídeo em texto para geração de legenda e dublagem. 2023. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Inteligência Artificial e Big Data) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.

Aluno: Luiz Augusto Biazotto Filho

SANTOS, N. R.; AGUIAR, C. D.. Utilização de Regras de Associação para apoio ao entendimento de problemas de aplicações usando metadados de consultas em SGBDs relacionais. 2023. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Inteligência Artificial e Big Data) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.

Aluno: Glauber Taiguara Caznoca de Oliveira

SANTOS, N. R.; AGUIAR, C. D.. Análise de Dados Educacionais Utilizando Técnicas de Engenharia de Dados e Big Data: Um Estudo de Caso. 2023. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Inteligência Artificial e Big Data) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.

Aluno: Antonio de Sousa Leitão Filho

SANTOS, N. R.; GRASSI JUNIOR, V.. Desenvolvimento de um sistema de navegação e orientação para pessoas com baixa visão utilizando inteligência artificial. 2023. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Inteligência Artificial e Big Data) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.

Aluno: Gustavo Tortorella Postali

REZENDE, S. O.;SANTOS, N. R.. Desenvolvimento de soluções para monitoramento de comportamento de usuários em websites. 2020. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciências de Computação) - Universidade de São Paulo.

Aluno: Lucas Henrique Mantovani Jacintho

SANTOS, N. R.; BRAGA, R. T. V.. Desenvolvimento de componentes de visualização para plataforma de Business Analytics. 2020. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Sistemas de Informação) - Universidade de São Paulo.

Aluno: Vitor Augusto Henrique Brisola

AMANCIO, D. R.;SANTOS, N. R.. Desenvolvimento de aplicações web para ensino a distância. 2020. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciências de Computação) - Universidade de São Paulo.

Produções bibliográficas

MINATEL, D. ; SANTOS, N. R. ; da Silva, Vinícius Ferreira ; CÚRI, MARIANA ; LOPES, A. A. . Item Response Theory in Sample Reweighting to Build Fairer Classifiers. Communications in Computer and Information Science. 1eded.: Springer Nature Switzerland, 2024, v. 2142, p. 184-198.
SANTOS, N. R. ; MINATEL, DIEGO ; VALEJO, A. D. B. ; LOPES, A. A. . Bipartite Graph Coarsening for Text Classification Using Graph Neural Networks. Bipartite Graph Coarsening for Text Classification Using Graph Neural Networks. 1eded.: , 2024, v. 14469, p. 589-604.
MINATEL, D. ; DOS SANTOS, N. R. ; LOPES, A. A. . Diretrizes para Melhorar a Imparcialidade de Classificadores. In: Conferência Latino-Americana de Ética em Inteligência Artificial, 2024, Niterói, Brasil. Anais da I Conferência Latino-Americana de Ética em Inteligência Artificia (LAAI-Ethics 2024), 2024. p. 49.
MINATEL, D. ; DOS SANTOS, N. R. ; LOPES, A. A. . Diretrizes para Melhorar a Imparcialidade de Classificadores. In: Conferência Latino-Americana de Ética em Inteligência Artificial, 2024, Niterói, Brasil. Anais da I Conferência Latino-Americana de Ética em Inteligência Artificia (LAAI-Ethics 2024), 2024. p. 49.
DOS SANTOS, NÍCOLAS ROQUE ; MINATEL, DIEGO ; VALEJO, ALAN DEMÉTRIUS BARIA ; DE ANDRADE LOPES, ALNEU . Semi-Supervised Coarsening of Bipartite Graphs for Text Classification via Graph Neural Network. In: 2024 IEEE 11th International Conference on Data Science and Advanced Analytics (DSAA), 2024, San Diego. 2024 IEEE 11th International Conference on Data Science and Advanced Analytics (DSAA), 2024. p. 1.
MINATEL, DIEGO ; DOS SANTOS, NÍCOLAS ROQUE ; DA SILVA, ANGELO CESAR MENDES ; CÚRI, MARIANA ; MARCACINI, RICARDO MARCONDES ; LOPES, ALNEU DE ANDRADE . Unfairness in Machine Learning for Web Systems Applications. In: WebMedia '23: Brazilian Symposium on Multimedia and the Web, 2023, Ribeir~{a}o Preto Brazil. Proceedings of the Brazilian Symposium on Multimedia and the Web, 2023. p. 144.
MINATEL, D. ; SILVA, A. C. M. ; SANTOS, N. R. ; CURI, M. ; MARCACINI, R. M. ; LOPES, A. A. . Data stratification analysis on the propagation of discriminatory effects in binary classification. In: Symposium on Knowledge Discovery, Mining and Learning, 2023, Belo Horizonte. XI Symposium on Knowledge Discovery, Mining and Learning, 2023. p. 73-80.
SANTOS, N. R. ; MINATEL, D. ; VALEJO, A. D. B. ; LOPES, A. A. . Semi-Supervised Coarsening of Bipartite Graphs for Text Classification via Graph Neural Network. 2024. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
MINATEL, D. ; DOS SANTOS, N. R. ; da Silva, Vinícius Ferreira ; CÚRI, MARIANA ; LOPES, A. A. . Item Response Theory In Sample Reweighting To Build Fairer Classifiers. 2023. (Apresentação de Trabalho/Congresso).
DOS SANTOS, N. R. ; MINATEL, D. ; VALEJO, A. D. B. ; LOPES, A. A. . Bipartite Coarsening for Text Classification using Graph Neural Networks. 2023. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

Outras produções

SANTOS, N. R. . ACM Web Conference - WWW. 2024. (Revisor).

SANTOS, N. R. . European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases - ECML-PKDD. 2024. (Revisor).

SANTOS, N. R. . ACM Symposium on Applied Computing - SAC. 2024. (Revisor).

Prêmios

2023

Segundo lugar no Globo Talk & Challenge WebMedia, XXIX Brazilian Symposium on Multimedia and the Web em parceria com a Rede Globo.

2015

Melhor Trabalho na Modalidade Pôster Nível Superior, Escola Regional de Informática - MS.

Histórico profissional

Experiência profissional

2023 - 2023

Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação

Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Estagiário PAE, Carga horária: 8

Outras informações:
Estagiário PAE da disciplina SCC0530 - Inteligência Artificial.

2023 - 2023

Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação

Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Tutor, Carga horária: 8

Outras informações:
Tutor da disciplina Redes Complexas do curso MBA em Inteligência Artificial e Big Data, realizado pelo Departamento de Ciências de Computação do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da Universidade de São Paulo.

2022 - 2022

Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação

Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Estagiário PAE

Outras informações:
Estagiário PAE da disciplina SCC0530 - Inteligência Artificial

2022 - 2022

Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação

Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Estagiário PAE, Carga horária: 8

Outras informações:
Estagiário PAE da disciplina SCC0233 - Aprendizado de Máquina e Mineração de Dados

2022 - 2022

Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação

Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Tutor, Carga horária: 8

Outras informações:
Tutor da disciplina Redes Neurais e Deep Learning do curso MBA em Inteligência Artificial e Big Data, realizado pelo Departamento de Ciências de Computação do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da Universidade de São Paulo.

2021 - 2021

Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação

Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Estagiário PAE, Carga horária: 8

Outras informações:
Estagiário PAE da disciplina SCC0631 - Introdução a Sistemas Inteligentes

2021 - 2021

Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação

Vínculo: Voluntário, Enquadramento Funcional: Estagiário PAE, Carga horária: 8

Outras informações:
Estagiário PAE da disciplina SCC0630 - Inteligência Artificial.

2017 - 2017

Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação

Vínculo: Voluntário, Enquadramento Funcional: Estagiário PAE, Carga horária: 8

Outras informações:
Estagiário PAE da disciplina SCC0250 - Computação Gráfica

2015 - 2015

Universidade Federal de Mato Grosso do Sul

Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Monitor, Carga horária: 20

Outras informações:
Monitor da disciplina de Engenharia de Software da graduação na UFMS/Facom.

2013 - 2014

Universidade Federal de Mato Grosso do Sul

Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Bolsista de Iniciação Científica, Carga horária: 20, Regime: Dedicação exclusiva.

Outras informações:
Tema da Iniciação Científica: Um Estudo de Caso do Problema de Roteamento de Veículos com Entregas Particionadas Orientador: Vagner Pedrotti

2015 - 2016

Az Informática

Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Estagiário, Carga horária: 30

2011 - 2011

Secretaria do Emprego e Relações do Trabalho

Vínculo: , Enquadramento Funcional: Estagiário, Carga horária: 20