Curriculum Vitae

Carlos de Oliveira Caminha Neto

Dados pessoaisFormação acadêmica/TitulaçãoFormação complementarAtuação profissionalProjetos de pesquisaÁreas de atuação
IdiomasPrêmios e títulosProdução científica, tecnológica e artística/culturalDados complementaresIndicadores de produção
Dados pessoais
NomeCarlos de Oliveira Caminha Neto
Nome em citações bibliográficasCaminha, Carlos;CAMINHA NETO, CARLOS DE OLIVEIRA
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Formação acadêmica/Titulação
2012 - 2017 Doutorado em Informática Aplicada.
Universidade de Fortaleza, UNIFOR, Brasil.
Título: Descoberta de relações alométricas entre população e crime em uma grande metrópole, Ano de Obtenção: 2017.
Orientador: João José Peixoto Furtado.
Bolsista do(a): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior, CAPES, Brasil.
Palavras-chave: Alometria; População; Crime.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Mineração de Dados.
2009 - 2012 Mestrado em Informática Aplicada.
Universidade de Fortaleza, UNIFOR, Brasil.
Título: Modelagem da interação em mapas colaborativos para apoiar a identificação de atividades maliciosas: uma abordagem baseada em redes complexas, Ano de Obtenção: 2012.
Orientador: Joao Jose Vasco Peixoto Furtado.
Bolsista do(a): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico, CNPq, Brasil.
Palavras-chave: Redes Complexas; Atividade Maliciosa.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Matemática.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Matemática da Computação / Especialidade: Modelos Analíticos e de Simulação.
2004 - 2009 Graduação em Ciência da Computação.
Título: Aplicações colaborativas com mapas em sites de relacionamentos: Estudo de caso com o WikiCrimes Social.
Orientador: João José Vasco Peixoto Furtado.
Bolsista do(a): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico, CNPq, Brasil.
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Atuação profissional
Universidade de Fortaleza, UNIFOR, Brasil.
Vínculo institucional
2016 - Atual Vínculo: Celetista, Enquadramento Funcional: Professor, Carga horária: 40, Regime: Dedicação exclusiva.
Outras informaçõesJá ministrou/ministra as disciplinas Ciência de Dados, Matemática para a Computação, Lógica Matemática, Lógica de Programação/ Raciocínio Lógico, Inteligência Artificial e Teoria dos Grafos
Vínculo institucional
2009 - 2011 Vínculo: Livre, Enquadramento Funcional: Estágio, Carga horária: 20
Prefeitura Municipal de Fortaleza, PMF, Brasil.
Vínculo institucional
2016 - 2016 Vínculo: Colaborador, Enquadramento Funcional: Analista de TI
Wikinova, WIKINOVA, Brasil.
Vínculo institucional
2011 - 2012 Vínculo: Livre, Enquadramento Funcional: Sócio, Carga horária: 20
Fotosensores Tecnologia Eletrônica, FOTOSENSORES, Brasil.
Vínculo institucional
2011 - 2012 Vínculo: Celetista, Enquadramento Funcional: Analista de Sistemas, Carga horária: 40
Serviço Federal de Processamento de Dados, SERPRO, Brasil.
Vínculo institucional
2006 - 2007 Vínculo: Livre, Enquadramento Funcional: Desenvolvedor, Carga horária: 20
SUPER FED DE AGRICULTURA PECUARIA E ABASTEC DO CE, SFAP, Brasil.
Vínculo institucional
2005 - 2006 Vínculo: Livre, Enquadramento Funcional: Analista de TI, Carga horária: 40

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Projetos de Pesquisa
2007 - 2009SIMPOL - Simulação Multiagente da Criminalidade
Descrição: Nosso objetivo macro é desenvolver um software que realize a simulação de crimes contra o patrimônio e de rotas de polícia e assim funcione como apoio a decisão aos setores encarregados de planejamento do policiamento preventivo. A simulação permite experimentar e assim identificar possíveis tendências que podem ser verificadas dependendo de ações efetuadas. Basicamente, queremos saber onde policiar (quais os alvos) e que configuração de rota é a melhor para cobrir estes alvos. Tal software nunca foi desenvolvido e para obtermos sucesso nessa atividade temos que recorrer à pesquisa cientifica tanto na área de computação como de sociologia e criminologia. O grande desafio científico se encontra na definição do modelo de simulação do crime. Dados sobre características dos criminosos são escassos e a modelagem de seu comportamento torna-se muito complexa...
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação ( 2) / Mestrado acadêmico ( 2) / Doutorado ( 1) .
Integrantes: Carlos de Oliveira Caminha Neto - Integrante / João José Vasco Peixoto Furtado - Coordenador.
Finaciador(es): IVIA Serviços de Informática - Auxílio finaceiro..
2008 - AtualModelagem computacional da criminalidade a partir de simulações multiagentes e de sistemas colaborativos
Descrição: Estudos sociológicos, psicológicos, criminológicos e mesmo econômicos têm historicamente buscado entender as causas e padrões do aparecimento de crimes em função das interações entre indivíduos inseridos numa determinada região geográfica. Essas interações formam um sistema social de alta complexidade em função da grande variedade de parâmetros que envolvem, da diversidade de comportamento dos elementos que interagem, da ausência de soluções analíticas e da dificuldade de se obter dados reais ou experimentalmente. A modelagem computacional de crimes com o objetivo de produzir simulações apresenta-se recentemente como alternativa complementar a essas outras áreas previamente mencionadas. O objetivo deste projeto é investigar formas de modelagem computacional da criminalidade que permitam a simulação do crime para determinados cenários principalmente no que concerne a crimes contra o patrimônio. A hipótese de pesquisa é que sistemas multiagentes inpirados em sistemas biológicos, como o paradigma de inteligência coletiva (swarm intelligence), e algoritmos genéticos compreendem uma estratégia adequada para modelar o comportamento de um agente que comete um delito. Há algumas razões que ratificam esta hipótese. Primeiramente, sociedades de agentes demonstram comportamento inteligente (no caso, um padrão criminal) a partir de regras simples no nível individual. Além disso, algumas das características destes sistemas, tais como uma comunicação estritamente local, a emergência de estruturas espaço-temporais e a natureza estocástica das decisões dos agentes são relevantes para fornecer a autonomia necessária a agentes que permeiam o contexto criminal. Alie-se a isso a capacidade de sistemas baseados em inteligência coletiva poderem representar o aspecto do aprendizado individual dos agentes através de reinforço contínuo e da captura das relações sociais dos agentes. É esta captura do aspecto social que permitirá um estudo do impacto de diferentes topologias de redes sociais..
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação ( 1) / Mestrado acadêmico ( 4) / Doutorado ( 2) .
Integrantes: Carlos de Oliveira Caminha Neto - Integrante / João José Vasco Peixoto Furtado - Coordenador.
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2009 - AtualMapeamento Colaborativo da Criminalidade
Descrição: Esse projeto visa investigar mecanismos de colaboração na web para participação social em problemas de Segurança Pública através do site WikiCrimes. Além de atacar problemáticas específicas da área de Segurança Pública, como a subnotificação, o projeto visa investigar a criação de algoritmos de reputação e de mineração de dados de forma a suportar a colaboração de um grande número de pessoas de forma confiável. Extensões de WikiCrimes para a web semântica fazem igualmente parte desse contexto de pesquisa..
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação ( 0) / Especialização ( 0) / Mestrado acadêmico ( 2) / Mestrado profissionalizante ( 0) / Doutorado ( 3) .
Integrantes: Carlos de Oliveira Caminha Neto - Integrante / João José Vasco Peixoto Furtado - Coordenador / Jose Eurico de Vasconcelos Filho - Integrante / Vládia Pinheiro - Integrante / Leonardo Ayres - Integrante.
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2019 - 2020MINERAÇÃO DE DADOS PARA CARACTERIZAÇÃO DE ROTAS E DETECÇÃO DE MÁ UTILIZAÇÃO DE UM SOFTWARE ROTEIRIZADOR
Descrição: Neste projeto serão explorados grandes quantidades de dados da Pathfind, uma empresa brasileira que desenvolveu uma ferramenta de roteirização adaptada ao mercado brasileiro. Serão procurados padrões consistentes, como regras de associação ou sequências temporais, para detectar relacionamentos sistemáticos entre variáveis com foco na produção subconjuntos de dados que possibilitem a caracterização da má utilização do software da Pathfind por parte de operadores de terceiros.
Foi observado um cenário onde a má utilização do roteirizador da Pathfind por operadores de terceiros pode ocasionar em grande prejuízo para empresa. Sempre que a Pathfind adquire um novo cliente é realizado um processo onde o seu roteirizador é instalado e configurado (etapa de implantação) no ambiente do cliente. Após essa implantação, a responsabilidade de utilização é transmitida ao cliente, que comumente define um operador do seu corpo de funcionários para fazer as simulações no roteirizador. Porém, com o passar do tempo, os operadores tendem a não parametrizar criteriosamente o roteirizador, fazendo com que as simulações passem a ter resultados ruins. Esse cenário possibilita que concorrentes da Pathfind apresentem seus roteirizadores e, utilizando uma parametrização correta, apresentem ao cliente resultados melhores. Em alguns casos a Pathfind pode inclusive perder o cliente.
O cenário descrito acima motivou a elaboração de um projeto de mineração de dados, cujo o objetivo é caracterizar a interação do operador com o roteirizador para descobrir pistas de que os resultados da simulações não estão satisfatórios devido a má utilização do mesmo. Essa caracterização permitirá compreender o fenômeno e alertar a Pathfind para que ela entre em contato com o cliente para corrigir o problema.
É destacada como atividade preliminar as análises de dados a implementação de um software validador de templates (30 no total) de dados de clientes da Pathfind. Essa atividade atenderá uma demanda importante da empresa, bem como permitirá que a equipe de mineração de dados se antecipe em relação ao conhecimento dos bancos de dados da Pathfind. Esse validador ainda contará com uma rotina de georreferenciamento de dados dos clientes dos clientes da Pathfind.
Outra atividade importante será o desenvolvimento de uma primeira estrutura de BigData para a empresa. Essa estrutura será composta por uma camada de ETL para higienização e padronização de dados, uma camada de Business Intelligence (serão desenvolvidos dashboards para três perfis de usuários) e uma camada de algoritmos de predição e detecção de anomalias (esses algoritmos serão os responsáveis por detectar problemas na utilização do software por parte dos operadores de terceiros). Essa estrutura de BigData estará disponível em um servidor AWS e estará integrada com os bancos de dados dos clientes da PathFind..
Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento.
Alunos envolvidos: Graduação ( 2) / Especialização ( 0) / Mestrado acadêmico ( 0) / Mestrado profissionalizante ( 0) / Doutorado ( 2) .
Integrantes: Carlos de Oliveira Caminha Neto - Coordenador / Rafael Bomfim - Integrante / Rafael Albuquerque - Integrante / Daniel Aragão - Integrante / Caio Cesar Ponte Silva - Integrante.
Finaciador(es): PATHFIND SOLUCOES DE TECNOLOGIA EM LOGISTICA LTDA - Outra..
2019 - 2020EXTRATOR DE INFORMAÇÕES SOBRE DIAGNÓSTICO, SINTOMAS E TRATAMENTOS DE DOENÇAS DA COLUNA VERTEBRAL E ANÁLISE DE DADOS
Descrição: O projeto proposto tem dois objetivos ortogonais. O primeiro consiste
em desenvolver um Sistema de Extração de Informação ? XVertebral ?
baseado em técnicas de Inteligência Artificial (IA) e Processamento de
Linguagem Natural (PLN), para, a partir de textos científicos publicados
em veículos com boa proveniência, extrair informações sobre
diagnósticos, sintomas, características e tratamento de doenças da
coluna vertebral. As informações extraídas serão analisadas por
especialistas humanos (corpo técnico do ITC Vertebral) para, caso sejam
validadas, possam compor a base de conhecimento do sistema de apoio a
diagnóstico do ITC. O segundo objetivo é construir um conjunto de
rotinas para análise de dados dos sistemas de atendimento do ITC
Vertebral visando descobrir padrões consistentes, como regras de
associação ou sequências temporais, para detectar relacionamentos
sistemáticos entre sintomas, diagnósticos e tratamentos aplicados pelo
corpo de fisioterapeutas do ITC Vertebral. A análise de dados permitirá
avaliar a padronização de tratamentos e a efetividade dos mesmos..
Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento.
Integrantes: Carlos de Oliveira Caminha Neto - Integrante / Vládia Pinheiro - Coordenador / Daniel Sullivan - Integrante / Rafael Albuquerque - Integrante / Vanessa Carneiro - Integrante.
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2019 - 2020MINERAÇÃO DE DADOS PARA APRIMORAMENTO DE UMA API DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL APLICADA AO VAREJO
Descrição: Atualmente, o Delfos, API de Inteligência Artificial (IA) criada pela
Casa Magalhães, conta apenas com um serviço que usa aprendizado
de máquina supervisionado para prever se um cliente da Casa
Magalhães vai suspender o seu contrato. O presente projeto tem
como objetivo aprimorar e evoluir o Delfos para prover serviços de IA
para os clientes da Casa Magalhães. A Unifor desenvolverá novos
serviços para o Delfos em parceria com a equipe da Casa Magalhães.
Serão realizados ciclos de análise de dados com o objetivo de definir
modelos capazes de resolver o problema de precificar produtos de
acordo com o contexto que os cerca. A cada ciclo ? com duração de 2
meses ? será desenvolvido um novo serviço para a API do Delfos. Os
modelos serão desenvolvidos para aprender e reproduzir o
comportamento de um especialista do varejo..
Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento.
Alunos envolvidos: Graduação ( 2) / Especialização ( 0) / Mestrado acadêmico ( 1) / Doutorado ( 1) .
Integrantes: Carlos de Oliveira Caminha Neto - Coordenador / Caio Ponte - Integrante / Gabriel Lopes - Integrante.
Finaciador(es): Casa Magalhães - Outra..
2017 - 2017MINERAÇÃO DE DADOS PARA DETECÇÃO DE FONTES DE DESPERDÍCIO DE RECURSOS NO PÓS VENDA E AMBIENTE FABRIL DA ESMALTEC
Descrição: O objetivo principal deste projeto é explorar grandes quantidades de dados da empresa
Esmaltec, empresa brasileira, pertencente ao grupo Edson Queiroz e que produz eletrodomésticos a
mais de cinquenta anos. Serão procurados padrões consistentes, como regras de associação ou
sequências temporais, para detectar relacionamentos sistemáticos entre variáveis com foco na
produção subconjuntos de dados que possibilitem a identificação de desperdício de recursos tanto
no ambiente fabril, quanto no sistema de pós venda da empresa.
Os objetivos específicos deste projeto são, primeiro, desenvolver algoritmos para higienizar
as bases de dados da empresa, permitindo que as mesmas sejam analisadas por qualquer analista,
impossibilitando que impurezas produzidas no processo alimentação desses dados venham
comprometer decisões estratégicas da empresa. Segundo, produzir dashboards a partir dos dados
higienizados da empresa, permitindo a interpretação dos mesmos em painéis de visualização
disponíveis em tempo real para a gerência da Esmaltec..
Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento.
Alunos envolvidos: Graduação ( 2) / Especialização ( 0) / Mestrado acadêmico ( 0) / Mestrado profissionalizante ( 0) / Doutorado ( 1) .
Integrantes: Carlos de Oliveira Caminha Neto - Coordenador / Gabriel Lopes - Integrante / Jean Toniolli - Integrante / LIMA, LANNA - Integrante.
Finaciador(es): Fundacao Edson Queiroz - Outra..
2021 - AtualESTIMATIVA DE PADRÕES DE MOVIMENTAÇÃO DE OBJETOS RASTREADOS EM AMBIENTES FECHADOS
Descrição: Neste projeto serão exploradas grandes quantidades de dados de rastreamento de objetos em ambientes fechados. Serão procurados a partir de ações sistemáticas de estratégias de aprendizado de máquina ou outro método adequado, padrões consistentes, como regras de associação ou sequências temporais, para detectar relacionamentos sistemáticos entre variáveis com foco na produção subconjuntos de dados que possibilitem a predição de coordenadas de objetos rastreados em ambientes fechados..
Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento.
Alunos envolvidos: Graduação ( 1) / Especialização ( 0) / Mestrado acadêmico ( 0) / Mestrado profissionalizante ( 0) / Doutorado ( 1) .
Integrantes: Carlos de Oliveira Caminha Neto - Coordenador / Daniel Sullivan - Integrante / Rafael Albuquerque - Integrante / Daniel Dantas - Integrante.
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2020 - 2022Ciência dos dados e Inteligência Artificial no Sistema judiciário
Descrição: A área de Processamento de Linguagem Natural (PLN) é uma área da Inteligência Artificial (IA) que destina-se a desenvolver programas de computador que tenham a habilidade de compreender textos escritos em uma língua natural para, por exemplo, extrair dos mesmos informações estruturadas. Especificamente nesse projeto, aplicaremos técnicas e métodos de PLN (Text Mining, Análise Semântica, Machine Learning e Business Intelligence) para extrair e analisar informações dos documentos textuais gerados internamente por sistemas do Tribunal de Justiça (TJ). São elas: entidades mencionadas nos documentos (objetos envolvidos nos processos, reclamantes, reclamados), fatos em ordem temporal para subsidiar análises e pareceres, informações relacionadas à movimentação de presos (em processos criminais), dentre outras de interesse do TJ..
Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento.
Alunos envolvidos: Graduação ( 2) / Especialização ( 0) / Mestrado acadêmico ( 2) / Mestrado profissionalizante ( 0) / Doutorado ( 4) .
Integrantes: Carlos de Oliveira Caminha Neto - Integrante / Vasco Furtado - Coordenador / Vládia Pinheiro - Integrante / Daniel Sullivan - Integrante / Vanessa Carneiro - Integrante / Caio Cesar Ponte Silva - Integrante / Daniel Dantas - Integrante / Erneson Oliveira - Integrante.
Finaciador(es): Fundação Cearense de Apoio ao Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa..
2020 - 2020PROJETO ROBÔ A500
Descrição: Esta proposta tem como foco a modelagem, automação e melhoria do processo PTU (Protocolo de Transações Unimed) A500. Tal processo é de fundamental importância para a Unimed Ceará, pois tem por objetivo enviar as notas de uma fatura de uma Unimed Prestadora (onde o usuário foi atendido) para a Unimed Origem (detentora do contrato) e será sempre gerado um arquivo para cada fatura. Atualmente, esse processo é feito através do sistema Sabius, que requer uma entrada repetitiva de dados, quinzenalmente, para que sejam gerados os arquivos..
Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento.
Alunos envolvidos: Graduação ( 1) / Especialização ( 0) / Mestrado acadêmico ( 1) / Mestrado profissionalizante ( 0) / Doutorado ( 0) .
Integrantes: Carlos de Oliveira Caminha Neto - Coordenador / Matheus Paixão - Integrante / Erick Lima - Integrante / Rodrigo Siebra - Integrante.
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2021 - AtualRobotização Inteligente de Processos de Atendimento ao Contribuinte
Descrição: Na era da transformação digital, RPA (Robotic Process Automation) tem atraído muita atenção
corporativa, principalmente pelo seu potencial de aumentar a produtividade de empresas e
entidades governamentais. No RPA, robôs representam agentes de software capazes de
interagir com sistemas de informação, imitando as ações do usuário e aliviando assim a carga
de trabalho humano nessas tarefas. Recentemente surgiu o conceito de IPA (Intelligent Process
Automation), onde técnicas de Inteligência Artificial (IA) passaram a ser utilizadas em
aplicações de RPA para dar maior poder de imitação do comportamento humano na interação
com sistemas de informação. Este projeto tem como objetivo elicitar requisitos e prototipar
aplicações de IPA dentro da Secretaria da Fazenda do Estado do Ceará (Sefaz). Serão projetados
robôs inteligentes para imitar o comportamento de servidores públicos em tarefas longas e
repetitivas ao operar sistemas de informação do governo do estado. Busca-se: (1)
Compreender o impacto que a utilização dessas aplicações de IPA tem na segurança dos
processos executados na Sefaz; (2) Projetar uma arquitetura de software para monitorar e gerir
o funcionamento desses robôs; e (3) Dar maior celeridade nos processos de atendimento ao
contribuintes e cidadãos..
Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento.
Alunos envolvidos: Graduação ( 4) / Especialização ( 2) / Mestrado acadêmico ( 1) / Mestrado profissionalizante ( 0) / Doutorado ( 0) .
Integrantes: Carlos de Oliveira Caminha Neto - Coordenador / Erick Lima - Integrante / Thiago Bluhm - Integrante / JARISON MELO - Integrante / Edilson Oliveira Maia Neto - Integrante / Leonardo Torquato - Integrante / Daniel Martins - Integrante / Rodrigo Marques - Integrante.
Finaciador(es): Fundação Cearense de Apoio ao Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa..
2018 - 2019Mineração em Grafos para Detecção Fraude em Uma Rede Social de Apostas
Descrição: Esse tem como objetivo aplicar técnicas de mineração de dados em uma rede social de apostas, nomeada TORCIDA VIRTUAL, para identificar possíveis fraudes e atividades suspeitas. O uso de grafos permite modelar a rede de relacionamentos entre os usuários e, assim, analisar as transações financeiras, as interações e os comportamentos dos usuários na plataforma. A mineração de grafos envolve a extração de informações relevantes a partir dos dados e padrões que surgem na rede. As técnicas utilizadas incluem análise de comunidades, detecção de anomalias, análise de centralidade e identificação de padrões de comportamento. O projeto busca, assim, desenvolver um modelo de detecção de fraudes que possa ser aplicado em tempo real, a fim de aumentar a segurança e a confiabilidade da plataforma de apostas. Além disso, espera-se que a aplicação dessas técnicas possa ser estendida para outras redes sociais, como mercado financeiro e mídias sociais, permitindo a detecção de fraudes em diversos contextos..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Integrantes: Carlos de Oliveira Caminha Neto - Coordenador / José Victor Sá Santos - Integrante / Rubens Albuquerque Diniz - Integrante / Rafael Almeida Albuquerque - Integrante / Alessandro Queiroz - Integrante.
Finaciador(es): Fundação Cearense de Apoio ao Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa..
2018 - 2019Mineração e análise de dados estaduais: uma visão sistêmica
Descrição: Este projeto tem por objetivo desenvolver métodos de análise e mineração de dados e ferramentas computacionais que, a partir de uma visão integrada dos dados estaduais, permitam compreender problemas críticos e impactantes ao desenvolvimento do Estado bem como permitem identificar oportunidades de promoção do bem-estar social. Espera-se gerar um ambiente capaz de apoiar a tomada de decisão a partir de dados que indiquem o estado do desenvolvimento econômico e social do Estado. A metodologia básica para que isso seja atingido consiste primeiramente na criação de um repositório integrado de dados e depois numa plataforma de software capaz de explorar os dados de forma transversal e multi-disciplinar..
Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento.
Alunos envolvidos: Graduação ( 2) / Especialização ( 0) / Mestrado acadêmico ( 2) / Mestrado profissionalizante ( 0) / Doutorado ( 3) .
Integrantes: Carlos de Oliveira Caminha Neto - Integrante / Vládia Pinheiro - Integrante / Vasco Furtado - Coordenador / Hygor Piaget Monteiro Melo - Integrante / Victor Dantas - Integrante / Erneson Oliveira - Integrante.
Finaciador(es): Fundação Cearense de Apoio ao Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa..
2020 - 2020Análise de dados do sistema público de saúde de Fortaleza
Descrição: A Universidade de Fortaleza (UNIFOR), por meio da Diretoria de Pesquisa, Desenvolvimento e Inovação (DPDI), apresenta a proposta de desenvolvimento do um sistema inteligente baseado em técnicas de Inteligência Artificial, Ciência de Dados e Healthcare Analytics, explorando dados do sistema público de saúde de Fortaleza. Especificamente o nosso objetivo é apoiar o controle do risco cardiovascular (associado à Hipertensão Arterial Sistêmica), apoiar o controle e identificação de gravidez de risco e por fim apoiar a otimização da contratação de procedimentos especializados de saúde. O sistema contempla a integração de dados dos diferentes sistemas de informação da Prefeitura de Fortaleza, Secretarias de Saúde do Estado e Ministério da Saúde; um módulo para controle das prescrições visando o uso racional dos medicamentos e dos serviços prestados pela rede conveniada; integração com o aplicativo para dispositivos móveis (apps) para uso dos cidadãos em geral; e módulos de Análise de Dados e Inteligência Artificial para prever o risco cardiovascular e de gravidez de risco da população do Estado do Ceará e identificar potenciais fraudes e mal uso do sistema de saúde..
Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento.
Alunos envolvidos: Graduação ( 2) / Especialização ( 0) / Mestrado acadêmico ( 2) / Mestrado profissionalizante ( 0) / Doutorado ( 2) .
Integrantes: Carlos de Oliveira Caminha Neto - Integrante / Caio Ponte - Integrante / Daniel Sullivan - Integrante / Rafael Albuquerque - Integrante / Erneson Oliveira - Coordenador.
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2017 - 2020Desenvolvimento de Sistema de Gestão de Recarga para Veículos Elétricos em Regime de Car Sharing
Descrição: O objetivo geral do projeto é desenvolver um modelo regulatório e de negócio, além de avaliar os impactos na rede elétrica, definir modelos conceituais e formular de métricas para avaliação de impactos na mobilidade elétrica, correspondente ao Contrato firmado entre a Universidade de Fortaleza e a Enel..
Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento.
Alunos envolvidos: Graduação ( 2) / Especialização ( 0) / Mestrado acadêmico ( 2) / Doutorado ( 4) .
Integrantes: Carlos de Oliveira Caminha Neto - Integrante / Vládia Pinheiro - Coordenador / Caio Ponte - Integrante / Daniel Sullivan - Integrante / Hygor Piaget Monteiro Melo - Integrante / André Lopes - Integrante / Sarah Mesquita Lima - Integrante / Erneson Oliveira - Integrante.
Finaciador(es): Fundacao Edson Queiroz - Remuneração / Prefeitura Municipal de Fortaleza - Bolsa..
2018 - 2021MINERAÇÃO DE DADOS PARA DESENVOLVIMENTO DE UM SIMULADOR DE VENDAS DE PRODUTOS DO PINHEIRO SUPERMERCADOS
Descrição: O objetivo principal deste projeto é construir um simulador de vendas de produtos para Pinheiro Supermercados. Esse simulador será desenvolvido a partir da exploração de grandes quantidades de dados do Bom Vizinho. Serão procurados padrões consistentes, como regras de associação ou sequências temporais, para detectar relacionamentos sistemáticos entre variáveis com foco na produção subconjuntos de dados que possibilitem a compreensão da elasticidade de preços e a correlação das vendas dos produtos de suas lojas. O software desenvolvido permitirá simular as receitas ao alterar o preço de uma parte dos produtos da loja..
Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento.
Alunos envolvidos: Graduação ( 2) / Especialização ( 0) / Mestrado acadêmico ( 1) / Mestrado profissionalizante ( 0) / Doutorado ( 2) .
Integrantes: Carlos de Oliveira Caminha Neto - Coordenador / Caio Ponte - Integrante / Daniel Sullivan - Integrante / MELO, HYGOR PIAGET M. - Integrante / Gabriel Lopes - Integrante / Rafael Albuquerque - Integrante / Daniel Dantas - Integrante.
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2021 - AtualAutomação Inteligente de Processos para realização de auditoria em notas médicas
Descrição: Pretende-se desenvolver uma solução de visão computacional capaz de identificar a lista de exames solicitados em guias médicas escaneadas (dado não estruturado), na qual consiste em um algoritmo dividido em duas etapas. Primeiramente, será executado um algoritmo de reconhecimento de caracteres (OCR) para identificar todo o texto que está na requisição. O reconhecimento de caracteres ou leitor óptico de caracteres (OCR) é a conversão eletrônica ou mecânica de imagens de texto digitado, manuscrito ou impresso em texto codificado por máquina, seja a partir de um documento digitalizado ou até mesmo de uma foto de um documento. Mais especificamente, para os documentos digitais, pretende-se reconhecer todo o texto do documento, inclusive o código e a descrição de cada exame. Porém, em requisições escritas a mão, o reconhecimento do exame será de acordo com o código do exame, ou seja, o processo de reconhecimento focará em reconhecer o manuscrito dos números do exame escrito pelo médico. Em seguida, a solução computacional identifica o local dos campos de interesse (nome, data, exames e etc...) e como resultado deste processo, gera-se um arquivo de dados estruturado com as principais informações do documento.
Esses dados estruturados extraídos das guias médicas digitalizadas serão utilizados por uma solução RPA (Robotic Process Automation) que irá pareá-los com dados do Sistema de Auditoria de Notas da Unimed Ceará. Será desenvolvida ainda uma interface para permitir a validação do trabalho do robô por um especialista auditor..
Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento.
Alunos envolvidos: Graduação ( 3) / Especialização ( 1) / Mestrado acadêmico ( 1) / Mestrado profissionalizante ( 0) / Doutorado ( 0) .
Integrantes: Carlos de Oliveira Caminha Neto - Coordenador / Erick Lima - Integrante / Patrick Lima - Integrante / Daniel Coutinho - Integrante / Uriel Lasheras - Integrante.
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2018 - 2020Fatores organizacionais, de contexto e de fomento à inovação e seus efeitos sobre a propensão para inovar de empresas industriais brasileiras
Descrição: Este projeto tem por objetivo principal identificar os efeitos de fatores organizacionais, de contexto e do fomento à inovação sobre a propensão para inovar de empresas industriais brasileiras. Os dados utilizados para operacionalizar a pesquisa são oriundos da Pesquisa Industrial de Inovação Tecnológica (Pintec) e os testes das hipóteses serão efetuados por meio de um modelo Logit censurado, em que a variável dependente, propensão para inovar, é definida pela probabilidade de uma empresa decidir inovar..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Integrantes: Carlos de Oliveira Caminha Neto - Coordenador / Sarah Mesquita Lima - Integrante / JOSÉ EDNILSON DE OLIVEIRA CABRAL - Integrante / José Sarto Freire Castelo - Integrante / Maurício Teixeira Rodrigues - Integrante.
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2012 - 2017MODELAGEM DA INTERAÇÃO EM APLICAÇÕES COLABORATIVAS PARA APOIAR A IDENTIFICAÇÃO DE ATIVIDADES MALICIOSAS
Descrição: A colaboração com compartilhamento de conteúdo via mapas digitais é um tipo de aplicativo característico do contexto da web social. Nessas aplicações, o mapa colaborativo funciona como um quadro-negro para acomodar descrições de eventos a serem compartilhados, normalmente com membros de uma rede social. Uma atividade maliciosa difícil de detectar nesse contexto interativo é a geração de uma tendência falsa no mapa como resultado de vários relatórios falsos de mais de uma pessoa. Neste artigo, traçamos as linhas gerais de nossa investigação sobre como a modelagem em redes complexas de eventos registrados em um mapa colaborativo pode ajudar a identificar regularidades e, portanto, mostrar desvios decorrentes de atividades maliciosas. Em particular, focaremos no contexto da Segurança Pública, com uma análise da distribuição dos crimes denunciados pela população em uma área geográfica. A ideia aqui é modelar uma rede formada por usuários que notificaram eventos e os locais onde tais eventos foram relatados (por exemplo: um setor censitário)..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Integrantes: Carlos de Oliveira Caminha Neto - Coordenador / Guilherme Henrique Holanda Fernandes - Integrante / Matheus Leite Pirani Mafra - Integrante / Lucas Pacheco de Araújo Jucá - Integrante.
Finaciador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa..
2018 - 2019Caracterização e detecção de padrões em dados de notas fiscais
Descrição: Este projeto tem como objetivo aplicar técnicas de análise de dados para extrair informações relevantes e identificar padrões em grandes conjuntos de notas fiscais. A análise das notas fiscais pode fornecer insights valiosos sobre a atividade econômica de uma região, bem como auxiliar na identificação de irregularidades, como sonegação de impostos e fraudes fiscais. O projeto busca, portanto, desenvolver técnicas de caracterização e detecção de padrões em dados de notas fiscais que possam ser aplicadas em larga escala. As técnicas utilizadas incluem análise exploratória de dados, mineração de dados, aprendizado de máquina e análise de séries temporais. Espera-se que a aplicação dessas técnicas permita identificar padrões e tendências no volume e na composição das transações, além de detectar anomalias e desvios em relação às expectativas. O projeto tem como resultado esperado o desenvolvimento de um sistema de detecção de fraudes em notas fiscais, que possa ser aplicado em diferentes contextos, como fiscalização tributária, análise de mercado e gestão de riscos. Além disso, espera-se que a análise dos dados possa fornecer insights para políticas públicas e tomadas de decisão em diferentes níveis governamentais..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Integrantes: Carlos de Oliveira Caminha Neto - Coordenador / Daniel Dantas Rotheia Carvalho - Integrante.
Finaciador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa..
2017 - 2019Mineração de dados para detecção de fontes de desperdício de recursos no pós venda e ambiente fabril de grandes indústrias
Descrição: O objetivo principal deste projeto é explorar grandes quantidades de dados da empresa Esmaltec, empresa brasileira, pertencente ao grupo Edson Queiroz e que produz eletrodomésticos a mais de cinquenta anos. Serão procurados padrões consistentes, como regras de associação ou sequências temporais, para detectar relacionamentos sistemáticos entre variáveis com foco na produção subconjuntos de dados que possibilitem a identificação de desperdício de recursos tanto no ambiente fabril, quanto no sistema de pós venda da empresa. Os objetivos específicos deste projeto são, primeiro, desenvolver algoritmos para higienizar as bases de dados da empresa, permitindo que as mesmas sejam analisadas por qualquer analista,
impossibilitando que impurezas produzidas no processo alimentação desses dados venham comprometer decisões estratégicas da empresa. Segundo, produzir dashboards a partir dos dados higienizados da empresa, permitindo a interpretação dos mesmos em painéis de visualização disponíveis em tempo real para a gerência da Esmaltec..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Integrantes: Carlos de Oliveira Caminha Neto - Coordenador / Lucas Pacheco de Araújo Jucá - Integrante / Marina Medeiros Carvalho - Integrante / Daniel Aragão Abreu Filho - Integrante.
Finaciador(es): Universidade de Fortaleza - Bolsa..
2019 - 2022Predição de vendas aplicada ao varejo
Descrição: O objetivo principal deste projeto é construir um simulador de vendas de produtos para Pinheiro Supermercados. Esse simulador será desenvolvido a partir da exploração de grandes quantidades de dados do Bom Vizinho. Serão procurados padrões consistentes, como regras de associação ou sequências temporais, para detectar relacionamentos sistemáticos entre variáveis com foco na produção subconjuntos de dados que possibilitem a compreensão da elasticidade de preços e a correlação das vendas dos produtos de suas lojas. O software desenvolvido permitirá simular as receitas ao alterar o preço de uma parte dos produtos da loja..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Integrantes: Carlos de Oliveira Caminha Neto - Coordenador / Guilherme Henrique Holanda Fernandes - Integrante / Rubens Albuquerque Diniz - Integrante / Lucas Pacheco de Araújo Jucá - Integrante / Alessandro Queiroz Bessa Chaves - Integrante / Caio Brasil de Oliveira Gomes - Integrante / Uriel Anderson de Oliveira Lasheras - Integrante / Rodrigo José dos Santos Marques - Integrante / João Beróni Girão de Menezes Magalhães - Integrante / Rafael Almeida Albuquerque - Integrante / Lais Amorim Menezes - Integrante / Igor Farias Barroso - Integrante / Francisco Samuel da Silva Martins - Integrante / Leonardo Farias Macieira - Integrante.
Finaciador(es): Universidade de Fortaleza - Bolsa / Fundação Cearense de Apoio ao Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa..
2011 - AtualMapeamento Colaborativo Semântico: Aplicação às Torcidas de Futebol do Brasil
Descrição: Neste projeto apresentamos uma proposta de desenvolvimento de uma ferramenta de autoria para criação de mapas colaborativos semânticos. Mapas colaborativos são sites no qual o mapa e os marcadores (os alfinetes, rotas, imagens, áreas ou ícones) nele colocados, são os instrumentos em torno do quais os processos de colaboração e interação ocorrem. Os mapas colaborativos gerados por essa ferramenta de autoria, chamada WikiMapps, contam com funcionalidades típicas de uma rede social, pois as pessoas podem comentar, votar e indicar as informações registradas, identificar marcadores de amigos, adicionar um usuário como amigo e consequentemente gerar interação entre os integrantes da rede social. Não obstante o caráter inovador já presente em WikiMapps, nesse projeto propomos ir além. Objetivamos inserir funcionalidades semânticas nos mapas colaborativos de forma que se tornem ainda mais ricos de serem explorados pelos usuários. As funcionalidades semânticas advirão basicamente no processo de criação de um marcador. É nessa atividade que o usuário projetista define os objetivos do mapa colaborativo que deseja criar e o que deseja que nele seja mapeado. Forneceremos ferramentas para que o usuário possa definir o significado daquilo que pretende mapear. A definição de significado, normalmente chamada de caracterização semântica, é a ação de descrever o(s) conceito(s) que melhor representam um marcador. Os conceitos caracterizados deverão fazer referencia à dados cruzados abertos (Linked Open Data LOD) representados em RDF (Resource Description Framework). Com isso, WikiMapps dá a possibilidade de que os Mapas Colaborativos gerados tenham poder para a realização de inferências bem como acesso à fontes externas e que constituem informação útil ao contexto do mapa. A Wikipédia, o New York Times e a BBC são exemplos de fontes externas representadas em RDF e que podem ser provedoras de informação adicional e contextual dentro do mapa. Em particular, os mapas colaborativos..
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação ( 2) / Especialização ( 0) / Mestrado acadêmico ( 3) / Mestrado profissionalizante ( 0) / Doutorado ( 3) .
Integrantes: Carlos de Oliveira Caminha Neto - Integrante / João José Vasco Peixoto Furtado - Coordenador / Jose Eurico de Vasconcelos Filho - Integrante / Vládia Pinheiro - Integrante / Leonardo Ayres - Integrante / Guilherme Shiki - Integrante / Caio Ferreira - Integrante / Marcelo Brito - Integrante.
Finaciador(es): Fundação Cearense de Apoio ao Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Outra..
2018 - 2019CIÊNCIA DOS DADOS APLICADA À ADMINISTRAÇÃO PÚBLICA MUNICIPAL
Descrição: Neste projeto foram utilizadas técnicas de relacionamento de registros para ligar o cadastro de servidores públicos da SEPOG com diversos cadastros de cidadãos da prefeitura de Fortaleza. A seguir é descrita a metodologia e os resultados obtidos. A Figura 1 ilustra um dashboard desenvolvido a partir do cadastro obtido..
Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento.
Alunos envolvidos: Graduação ( 0) / Especialização ( 0) / Mestrado acadêmico ( 1) / Mestrado profissionalizante ( 0) / Doutorado ( 1) .
Integrantes: Carlos de Oliveira Caminha Neto - Integrante / Victor Dantas - Integrante / Joao Jose Vasco Peixoto Furtado - Coordenador.
.
2019 - 2020OLHOS DA CIDADE
Descrição: Este projeto tem como objetivo desenvolver uma solução tecnológica para identificação de lixo e buraco nas ruas utilizando técnicas de Visão Computacional..
Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento.
Alunos envolvidos: Graduação ( 1) / Especialização ( 0) / Mestrado acadêmico ( 2) / Mestrado profissionalizante ( 0) / Doutorado ( 1) .
Integrantes: Carlos de Oliveira Caminha Neto - Integrante / Daniel Macedo - Coordenador / Rafael Bomfim - Integrante / Hebert Rocha - Integrante / Carlos Mendes - Integrante.
.
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Áreas de atuação
1. Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Mineração de Dados.
2. Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Ciência de Dados.
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Idiomas
Compreende Português (Bem), Inglês (Pouco).
Fala Português (Bem), Inglês (Pouco).
Lê Português (Bem), Inglês (Razoavelmente).
Escreve Português (Bem), Inglês (Pouco).
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Prêmios e títulos
2010Worldwide OpenSocial development competition, NING DEVELOPER CHALLENGE., Ning, Inc.
20201º LUGAR na Área de XXVI ENCONTRO DE INICIAÇÃO À PESQUISA XX ENCONTRO DE PÓS-GRADUAÇÃO E PESQUISA XX ENCONTRO DE INICIAÇÃO À DOCÊNCIA XII ENCONTRO DE PRÁTICAS DOCENTES Ciências Exatas e Tecnológicas d, Universidade de Fortaleza.
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Produção científica, tecnológica e artística/cultural
Produção bibliográficaProdução técnicaOrientações concluídas

Produção bibliográfica

Trabalhos completos/resumidos em eventos
1.

Caminha, Carlos;CAMINHA NETO, CARLOS DE OLIVEIRA; FURTADO, V.; VASCONCELOS FILHO, J. E.. Podem Redes Sociais Virtuais Alavancar Serviços de Utilidade Pública?. In: Conferencia Latino-americana de Interface Humano-computador, 2009, Merida. Clihc 2009, 2009. v. 1.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra.
Referências adicionais: Classificação do evento: Internacional; México/ Inglês; Meio de divulgação: Vários
2. Caminha, Carlos;CAMINHA NETO, CARLOS DE OLIVEIRA; FURTADO, V.; VASCONCELOS FILHO, J. E. et al. Uma ferramenta de autoria para criação de mapas colaborativos para aplicações em egov 2.0. In: Workshop em Governo Eletrônico, 2010, Belo Horizonte. Anais do WCGE 2010, 2010. v. 1.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra.
Referências adicionais: Classificação do evento: Nacional; Brasil/ Português; Meio de divulgação: Digital
3. Caminha, Carlos;CAMINHA NETO, CARLOS DE OLIVEIRA; FURTADO, V.. Modeling User Reports in Crowdmaps as a Complex Network. In: Proceedings of 21st International World Wide Web Conference, 2012, Lyon. Proceedings of 21st International World Wide Web Conference, 2012.
Referências adicionais: Classificação do evento: Internacional; França/ Inglês; Meio de divulgação: Digital; Homepage: [http://www2012.wwwconference.org/proceedings/nocompanion/wwwwebsci2012_caminha.pdf]
4. Caminha, Carlos; FURTADO, V.; PINHEIRO, V. et al. Micro-interventions in urban transportation from pattern discovery on the flow of passengers and on the bus network. In: IEEE Smart City Conference, 2016, Trento. Proceedings of the 4th IEEE Smart City Conference. New York : IEEE, 2016.
Referências adicionais: Classificação do evento: Internacional; Itália/ Inglês; Meio de divulgação: Digital
5. PONTE, C.; Caminha, Carlos; FURTADO, V.. Busca heurística de melhor caminho entre dois pontos quando múltiplas origens e múltiplos destinos são possíveis. In: ENIAC, 2016, Recife. XIII Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional, 2016.
Referências adicionais: Classificação do evento: Nacional; Brasil/ Português; Meio de divulgação: Digital
6. LIMA, D. S. C.; COUTINHO NETO, J. D.; SILVA, C. C. P. et al. SimulationBus: Um simulador para o transporte público que auxilia na detecção dos períodos de maior lotação dos ônibus. In: XXII ENCONTRO DE INICIAÇÃO À PESQUISA da UNIFOR, 2016, FORTALEZA. XXII ENCONTRO DE INICIAÇÃO À PESQUISA da UNIFOR, 2016.
Referências adicionais: Classificação do evento: Local; Brasil/ Português; Meio de divulgação: Digital
7. Caminha, Carlos; FURTADO, V.; PINHEIRO, V. et al. Detecção de comunidades em redes complexas para identificar gargalos e desperdício de recursos em sistemas de ônibus. In: Brazilian Workshop on Social Network Analysis and Mining, 2017, São Paulo. Brasnam 2017, 2017.
Referências adicionais: Classificação do evento: Nacional; Brasil/ Português; Meio de divulgação: Digital; Homepage: [http://https://sites.google.com/site/brasnam2017/]
8. Caminha, Carlos; FURTADO, V.. Impact of human mobility on police allocation. In: Intelligence and Security Informatics, 2017, ​Beijing, China. ISI 2017, 2017.
Referências adicionais: Classificação do evento: Internacional; Brasil/ Português; Meio de divulgação: Digital; Homepage: [http://www.isi-conf.org/2017-conference.html]
9. SULLIVAN, D.; Caminha, Carlos; FURTADO, V. et al. Towards Understanding the Impact of Crime in a Choice of a Route by a Bus Passenger. In: Agent-Based Modelling for Criminological Research, 2017. ABM4CRIME 2017, 2017.
Referências adicionais: Classificação do evento: Internacional; Brasil/ Português; Meio de divulgação: Digital; Homepage: [http://https://web.fe.up.pt/~epia2017/thematic-tracks/abm4crime/]
10. FURTADO, V.; FURTADO, E.; Caminha, Carlos et al. Data-Driven Approach to help Understanding the Preferences of Public Transport Users. In: IEEE Conference on Big Data, 2017, Boston. Proceedings of the 4th International Conference on BigData 2017, 2017. v. 1.
Referências adicionais: Classificação do evento: Internacional; Estados Unidos/ Inglês; Meio de divulgação: Digital
11. FERNANDES, G. H. H.; MAFRA, M. L. P.; Caminha, Carlos. Descoberta de relações alométricas para indicação de ineficiência no atendimento de ordens de serviço de eletrodomésticos. In: XXIII ENCONTRO DE INICIAÇÃO À PESQUISA da UNIFOR, 2017, FORTALEZA. XXIII ENCONTRO DE INICIAÇÃO À PESQUISA da UNIFOR, 2017.
Referências adicionais: Classificação do evento: Local; Brasil/ Português; Meio de divulgação: Digital
12. LIMA, S. M.; PINHEIRO, V.; Caminha, Carlos et al. Modelos de negócios aplicados a compartilhamento de veículos elétricos. In: SemeAd ? Seminários em Administração da Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade, 2017, São Paulo. Seminários em Administração PPGA/FEA/USP, 2017, 2017.
Referências adicionais: Classificação do evento: Brasil/ Português; Homepage: [https://semead.com.br/22/keynote-speakers/keynotes-2017-2/]
13. LIMA, SARAH MESQUITA; MONTEIRO PINHEIRO, VLADIA CELIA; CAMINHA NETO, CARLOS DE OLIVEIRA et al. Veículos elétricos: proposição de modelos de negócios. In: XVIII ENCONTRO DE PÓSGRADUAÇÃO E PESQUISA da UNIFOR, 2018, FORTALEZA. XVIII ENCONTRO DE PÓSGRADUAÇÃO E PESQUISA da UNIFOR, 2018.
Referências adicionais: Classificação do evento: Local; Brasil/ Português; Meio de divulgação: Digital
14. LIMA, SARAH MESQUITA; MONTEIRO PINHEIRO, VLADIA CELIA; CAMINHA NETO, CARLOS DE OLIVEIRA et al. Veículos elétricos compartilhados: uma análise de diferentes modelos de negócios. In: XVIII ENCONTRO DE PÓS-GRADUAÇÃO E PESQUISA da UNIFOR, 2018. XVIII ENCONTRO DE PÓS-GRADUAÇÃO E PESQUISA da UNIFOR, 2018.
Referências adicionais: Classificação do evento: Local; Brasil/ Português; Meio de divulgação: Digital
15. PONTE, C.; CAMINHA NETO, CARLOS DE OLIVEIRA; BOMFIM, R. et al. A Temporal Clustering Algorithm for Achieving the trade-off between the User Experience and the Equipment Economy in the Context of IoT. In: Brazilian Conference on Intelligent Systems - BRACIS, 2019, Salvador. Brazilian Conference on Intelligent Systems - BRACIS, 2019. v. 1.
Referências adicionais: Classificação do evento: Internacional; Brasil/ Inglês; Meio de divulgação: Digital
16. Caminha, Carlos; DANTAS, D.; SANTOS, J. et al. Big Data: Uma plataforma para integração de dados públicos de secretarias do governo do estado do Ceará. In: Encontros Científicos Unifor, 2019, Fortaleza. Encontro de Iniciação a pesquisa, 2019.
Referências adicionais: Classificação do evento: Nacional; Brasil/ Português
17. SILVA, C. C. P.; MARTINS, S.; DINIZ, R. et al. Um modelo não supervisionado para revelar a notabilidade de produtos de supermercados. In: Encontros Científicos Unifor, 2019, Fortaleza. Encontro de Iniciação a pesquisa, 2019.
Referências adicionais: Classificação do evento: Nacional; Brasil/ Português
18. Caminha, Carlos; SULLIVAN, D.; MARTINS, S. et al. O viés de raça da ingênua ordenação alfabética de pessoas. In: Encontros Científicos Unifor, 2019, Fortaleza. Encontro de Iniciação a Pesquisa, 2019.
Referências adicionais: Classificação do evento: Nacional; Brasil/ Português
19. Caminha, Carlos; LOPES, G.; BARROSO, I. et al. Aplicação do algoritmo Apriori em uma rede de supermercados. In: Encontros Científicos Unifor, 2019, Fortaleza. Encontro de Iniciação a Pesquisa, 2019.
Referências adicionais: Classificação do evento: Internacional; Brasil/ Português
20. CHAVES, A.; PONTE, C.; Caminha, Carlos. MINERAÇÃO DE DADOS EM GRAFOS PARA DETECÇÃO DE COMUNIDADES DE PRODUTOS EM UM SUPERMERCADO. In: Encontros Científicos Unifor, 2019, Fortaleza. Encontro de Iniciação a Pesquisa, 2019.
Referências adicionais: Classificação do evento: Nacional; Brasil/ Português
21. CAHVES, A.; PONTE, C.; Caminha, Carlos. MODELO DE REGRESSÃO PARAPREVISÃO DO PREÇO DE IMÓVEIS UTILIZANDO APRENDIZADO DE MÁQUINA. In: Encontros Científicos Unifor, 2019, Fortaleza. Encontro de Iniciação a Pesquisa, 2019.
Referências adicionais: Classificação do evento: Nacional; Brasil/ Português
22. DINIZ, R.; OLIVEIRA, ERNESON A.; Caminha, Carlos. Comparação da performance de métodos de detecção de comunidades em redes complexas. In: EIC2020, 2020, Fortaleza. XXVI Encontro de Iniciação à Pesquisa da Universidade de Fortaleza, 2020.
Referências adicionais: Classificação do evento: Nacional; Brasil/ Português
23. ALBUQUERQUE, R.; Caminha, Carlos. Aplicação de um algoritmo de otimização para seleção rotas de ônibus com alta cobertura das vias de uma grande metrópole. In: EIC2020, 2020, Fortaleza. XXVI Encontro de Iniciação à Pesquisa da Universidade de Fortaleza, 2020.
Referências adicionais: Classificação do evento: Nacional; Brasil/ Português
24. SILVA, C. C. P.; Caminha, Carlos; FURTADO, V.. Otimização de Florestas Aleatórias através de ponderação de folhas em árvore de regressão. In: ENIAC 2020, 2020. Encontro Nacional de Inteligência Artificial, 2020.
Referências adicionais: Classificação do evento: Nacional; Brasil/ Português
25. ARAUJO, J.; NETO, J.; SIQUEIRA, F. et al. Caracterização de' Caminhos mais prováveis' em uma rede complexa de processos jurídicos. In: Brazilian Workshop on Social Network Analysis and Mining, 2021. X Brazilian Workshop on Social Network Analysis and Mining, 2021.
Referências adicionais: Classificação do evento: Nacional; Brasil/ Português; Meio de divulgação: Digital; Homepage: [http://https://csbc.ufsc.br/eventos/brasnam/]
26. ARAUJO, J.; MONTEIRO NETO, J.; SIQUEIRA, F. et al. Characteristics of Effective Paths in Brazilian Legal Processes. In: Relations in the Legal Domain Workshop, 2021, São Paulo. RELATED - Relations in the Legal Domain Workshop, in conjunction with ICAIL, 2021.
Referências adicionais: Classificação do evento: Nacional; Brasil/ Português
27. DANTAS, D.; SULLIVAN, D.; ALBUQUERQUE, R. et al. A Machine Learning Approach to Interpolating Indoors Trajectories. In: Symposium on Knowledge Discovery, Mining and Learning, 2021, Rio de Janeiro. Symposium on Knowledge Discovery, Mining and Learning, 2021.
Palavras-chave: Aprendizado de Máquina; Inteligência Artificial; Ciência de Dados.
Referências adicionais: Classificação do evento: Nacional; Brasil/ Português; Homepage: [http://https://eic.cefet-rj.br/kdmile2021/]
28. PIRES, R.; SANTOS, H.; GUEDES, R. et al. Building and Analyzing the Brazilian Law Knowledge Graph. In: Proceedings of the Workshop on AI technologies for Legal Documents at the International Semantic Web Conference, 2022, Hangzhou, China. Artificial Intelligence Technologies for Legal Documents and Knowledge Graph Summarization 2022, 2022. v. 1.
Palavras-chave: Knowledge Graph; Semantic Web.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra.
Referências adicionais: Classificação do evento: Internacional; Brasil/ Português; Homepage: [https://ceur-ws.org/Vol-3257/]

Artigos completos/resumidos publicados em periódicos
1.

FURTADO, V.; AYRES, Leonardo; VASCONCELOS FILHO, J. E. et al. Collective Intelligence on Law Enforcement: The WikiCrimes System.. INFORMATION SCIENCES, v. 180, p. 4-17, 2010. ; Meio de divulgação: Vários; ISSN/ISBN: 00200255.
2. Caminha, Carlos;CAMINHA NETO, CARLOS DE OLIVEIRA; FURTADO, V.. Using Complex Networks for Mining Malicious Activities in a Collaborative Map. Journal of Information and Data Management - JIDM, v. 3, p. 179-194, 2012. ; ISSN/ISBN: 21787107.
3.

FURTADO, V.; Caminha, Carlos;CAMINHA NETO, CARLOS DE OLIVEIRA; AYRES, Leonardo et al. Open Government and Citizen Participation in Law Enforcement via Crowd Mapping. IEEE INTELLIGENT SYSTEMS, v. 27, p. 63-69, 2012. ; Homepage: [http://ieeexplore.ieee.org/xpl/articleDetails.jsp?arnumber=6285930]; ISSN/ISBN: 15411672.
4.

Caminha, Carlos;CAMINHA NETO, CARLOS DE OLIVEIRA; Furtado, Vasco; PEQUENO, TARCISIO H. C. et al. Human mobility in large cities as a proxy for crime. PLoS One, v. 12, p. e0171609, 2017.
Palavras-chave: Alometria; Leis de escala.; Meio de divulgação: Digital; Homepage: [http://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0171609]; Série: 2; ISSN/ISBN: 19326203.
5. LIMA, SARAH MESQUITA; MONTEIRO PINHEIRO, VLADIA CELIA; DE OLIVEIRA, JOSÉ DICKSON ARAÚJO et al. Modelos de Negócios Aplicados a Compartilhamento de Veículos Elétricos. RISUS. Journal on Innovation and Sustainability, v. 9, p. 122, 2018. ; Meio de divulgação: Digital; Homepage: [http://https://revistas.pucsp.br/index.php/risus/article/view/39770][doi:10.24212/2179-3565.2018v9i3p122-134]; Série: 3; ISSN/ISBN: 21793565.
6. Caminha, Carlos; Furtado, Vasco; PINHEIRO, Vládia et al. Graph mining for the detection of overcrowding and waste of resources in public transport. JOURNAL OF INTERNET SERVICES AND APPLICATIONS, v. 9, p. 9-22, 2018. ; Meio de divulgação: Digital; Homepage: [http://https://jisajournal.springeropen.com/articles/10.1186/s13174-018-0094-3][doi:10.1186/s13174-018-0094-3]; Série: 1; ISSN/ISBN: 18690238.
7. PONTE, CAIO; MELO, HYGOR PIAGET M.; Caminha, Carlos et al. Traveling heterogeneity in public transportation. EPJ Data Science, v. 7, p. 42, 2018. ; Meio de divulgação: Digital; Homepage: [http://https://epjdatascience.springeropen.com/articles/10.1140/epjds/s13688-018-0172-6][doi:10.1140/epjds/s13688-018-0172-6]; Série: 1; ISSN/ISBN: 21931127.
8. FURTADO, V.; LIMA, LANNA; CHAGAS, DANIEL ALMEIDA et al. E-Totem, Digital Locative Media to Support E-Participation in Cities. INTERNATIONAL JOURNAL OF ELECTRONIC GOVERNMENT RESEARCH, v. 15, p. 1-20, 2019.
Palavras-chave: e-gov.
Grande área: Ciências Sociais Aplicadas. ; Meio de divulgação: Vários; Série: 3; ISSN/ISBN: 15483886.
9. PONTE, CAIO; CARMONA, HUMBERTO A.; OLIVEIRA, ERNESON A. et al. Tracing contacts to evaluate the transmission of COVID-19 from highly exposed individuals in public transportation. Scientific Reports, v. 11, p. 24443, 2021.
Palavras-chave: Data Science; COVID19; Human Mobility; Epidemiology.
Grande área: Ciências da Saúde. ; Meio de divulgação: Digital; Série: 1; ISSN/ISBN: 20452322.
10. SULLIVAN, DANIEL; Caminha, Carlos;CAMINHA NETO, CARLOS DE OLIVEIRA; Dantas, Victor et al. Understanding the Impact of the Alphabetical Ordering of Names in User Interfaces. SN Computer Science, v. 2, p. 472, 2021.
Palavras-chave: Fairness; bias; Data Science.; Meio de divulgação: Digital; Homepage: [doi:10.1007/s42979-021-00877-1]; Série: 6; ISSN/ISBN: 2662995X.
11.

CARVALHO, DANIEL; SULLIVAN, DANIEL; ALMEIDA, RAFAEL et al. A Machine Learning Approach to Solve the Network Overload Problem Caused by IoT Devices Spatially Tracked Indoors. JOURNAL OF SENSOR AND ACTUATOR NETWORKS, v. 11, p. 29, 2022.
Palavras-chave: Aprendizado de Máquina; Ciência de Dados; Internet das Coisas.; Meio de divulgação: Digital; Homepage: [doi:10.3390/jsan11020029]; Série: 2; ISSN/ISBN: 22242708.

Capítulos de livros publicados
1. Moore, Antoni; Oliveira, Marcos; Caminha, Carlos;CAMINHA NETO, CARLOS DE OLIVEIRA et al. Applying Geovisual Analytics to Volunteered Crime Data. Lecture Notes in Geoinformation and Cartography. 1 ed. , 2013, v. , p. 185-209.
Referências adicionais: Brasil/Português; Homepage: http://www.springerlink.com/index/10.1007/978-3-642-12289-7_9; Número da revisão: 1; ISBN: 9783642122880.
2. LIMA, S. M.; PINHEIRO, V.; Caminha, Carlos et al. MODELOS DE NEGÓCIOS APLICADOS A COMPARTILHAMENTO DE VEÍCULOS ELÉTRICOS. MODELOS DE NEGÓCIOS APLICADOS A COMPARTILHAMENTO DE VEÍCULOS ELÉTRICOS. 7 ed. Ponta Grossa, 2019, v. , p. 141-155.
Referências adicionais: Brasil/Português; Número da revisão: 7; ISBN: 999999999X.

Produção técnica
1. Caminha, Carlos;CAMINHA NETO, CARLOS DE OLIVEIRA; FURTADO, V.; VASCONCELOS FILHO, J. E.. WikiCrime Social Orkut. 2008.
Palavras-chave: WikiCrimes; Opensocial; Orkut.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra.
Setores de atividade: Educação.
Referências adicionais: Brasil/; Finalidade: Realizar mapeamento criminal colaborativo dentro de sites de relacionamentos; Plataforma: OpenSocial; Inst. promotora/financiadora: Unifor.
2. FURTADO, V.; AYRES, Leonardo. Wikimapps. 2009.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra.
Referências adicionais: Brasil/; Meio de divulgação: Digital; Finalidade: Ferramenta que auxilia o usuário na criação de redes sociais geo processadas.; Plataforma: Wikimapps; Inst. promotora/financiadora: Unifor.
3. FURTADO, V.. WikiCrimes Social NING. 2010.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra.
Referências adicionais: Brasil/; Meio de divulgação: Digital; Finalidade: Realizar mapeamento criminal colaborativo dentro de sites de relacionamentos; Plataforma: OpenSocial; Inst. promotora/financiadora: Proprio.

Trabalhos técnicos
1. Caminha, Carlos; SALES, L.; LOPES, G. et al. Mineração de dados para detecção de fontes de desperdício de recursos no pós-venda e ambiente fabril de grandes indústrias. 2017.
Palavras-chave: Mineração de Dados; Pós vendas; Detecção de anomalia.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra.
Referências adicionais: Brasil/Português; Meio de divulgação: Outro; Finalidade: Explorar grandes quantidades de dados de uma grande indústria brasileia com propósito de encontrar oportunidades de realizar melhorias em seus processos.; Disponibilidade: Restrita; Duração do evento: 12; Nº páginas: 14; Cidade: Fortaleza; Inst. promotora/financiadora: Fundação Edson Queiroz.
2. Caminha, Carlos; PINHEIRO, V.; LOPES, A. et al. E-Car Sharing. 2017.
Palavras-chave: Simulacação; Mineração de Dados.
Grande área: Engenharias.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação.
Referências adicionais: Brasil/Português; Finalidade: Realizar análises de dados para empresa Enel.; Disponibilidade: ; Duração do evento: 36; Cidade: Fortaçeza; Inst. promotora/financiadora: ANEEL (Agência Nacional de Energia Elétrica).
3. CHAGAS, D.; Caminha, Carlos; MAFRA, M. et al. Avalie Fortaleza. 2017.
Palavras-chave: Inteligência Artificial; Colaboração; Mineração de Dados.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra.
Referências adicionais: Brasil/Português; Finalidade: O @valie tem como objetivo aproximar a população da gestão e dar maior efetividade aos serviços prestados, por meio da avaliação dos atendimentos recebidos pelos usuários nas unidades de saúde municipal.; Disponibilidade: ; Duração do evento: 12; Cidade: Fortaleza; Inst. promotora/financiadora: Prefeitura de Fortaleza.
4. CHAGAS, D. A.; Caminha, Carlos; PONTE, C. et al. Bebedouro de mesa inteligente de baixo custo. 2017.
Palavras-chave: Inteligência Artificial; Mineração de Dados.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra.
Referências adicionais: Brasil/Português; Finalidade: Projetar e desenvolver algoritmo para predição de horários de consumo em bebedouros.; Disponibilidade: ; Duração do evento: 12; Cidade: Fortaleza; Inst. promotora/financiadora: Fundação Edson Queiroz.
5. Caminha, Carlos; LOPES, G.; ALBUQUERQUE, R.. MINERAÇÃO DE DADOS PARA DESENVOLVIMENTO DE UM SIMULADOR DE VENDAS DE PRODUTOS DO PINHEIRO SUPERMERCADOS. 2018.
Palavras-chave: Mineração de Dados; Simulacação; Aprendizado de Máquina.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra.
Referências adicionais: Brasil/Bretão; Meio de divulgação: Digital; Finalidade: Explorar grandes quantidades de dados de uma grande rede de supermercados cearense com propósito de desenvolver um simulador de vendas.; Disponibilidade: Restrita; Duração do evento: 8; Cidade: Fortaleza; Inst. promotora/financiadora: Pinheiro Supermercados S/A.
6. Caminha, Carlos; PINHEIRO, V.; ARAGAO, D. et al. SmartDeal. 2018.
Palavras-chave: Mineração de Dados; Inteligência Artificial; Processamento de Linguagem Natural.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra.
Referências adicionais: Brasil/Português; Finalidade: Desenvolver uma plataforma que usa Inteligência Artificial para facilitar a fusão e aquisição de empresas; Disponibilidade: ; Duração do evento: 6; Cidade: Fortaleza; Inst. promotora/financiadora: Funcap.
7. CHAGAS, D. A.; Caminha, Carlos; MAFRA, M.. Avalie Sobral. 2018.
Palavras-chave: Colaboração; Inteligência Artificial.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra.
Referências adicionais: Brasil/Português; Finalidade: O @valie tem como objetivo aproximar a população da gestão e dar maior efetividade aos serviços prestados, por meio da avaliação dos atendimentos recebidos pelos usuários nas unidades de saúde municipal.; Disponibilidade: ; Duração do evento: 12; Cidade: Fortaleza; Inst. promotora/financiadora: Prefeitura de Sobral.
8. CAMINHA NETO, CARLOS DE OLIVEIRA; MACEDO, D.; CHAGAS, D.. Construção Civil 4.0. 2018.
Referências adicionais: Brasil/Português; Finalidade: Desenvolvimento de solução para otimizar e acompanhar a produtividade e segurança dos operários da construção civil por meio de uma rede de sensores integrada capaz de extrair dados a serem analisados.; Disponibilidade: ; Duração do evento: 6; Cidade: Fortaleza; Inst. promotora/financiadora: Funcap, via Mota Machado.
9. PINHEIRO, V.; BOMFIM, R.; Caminha, Carlos. Driver. 2018.
Referências adicionais: Brasil/Bretão; Finalidade: Adaptar uma plataforma de processamento de dados para a utilização de conjuntos de dados de acidentes da prefeitura de Fortaleza; Disponibilidade: ; Duração do evento: 12; Cidade: Fortaleza.
10. Caminha, Carlos; CHAGAS, D. A.; PONTE, C.. SISTEMA DIGITAL ADAPTATIVO E PROGRAMÁVEL PARA CONTROLE AUTOMÁTICO DE TEMPERATURA DA ÁGUA EM BEBEDOURO. 2018.
Referências adicionais: Brasil/Português; Finalidade: A tecnologia refere-se a um sistema digital de controle de temperatura adaptativo, atuando como um termostato, dotado de comunicação digital e sistema digital de ajuste automático de funcionamento baseado em registro de histórico de consumo de água gelada; Disponibilidade: ; Cidade: Fortaleza.
11. Caminha, Carlos; LOPES, G.; ALBUQUERQUE, R. et al. Mineração de Dados para Aprimoramento de uma API de Inteligência Artificial Aplicada ao Varejo. 2019.
Palavras-chave: Mineração de Dados; Aprendizado de Máquina; Detecção de anomalia.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra.
Referências adicionais: Brasil/Bretão; Finalidade: Explorar grandes quantidades de dados de uma empresa de venda softwares de apoio ao varejo com propósito de encontrar oportunidades de realizar melhorias em seus processos.; Disponibilidade: ; Duração do evento: 8; Cidade: Fortaleza; Inst. promotora/financiadora: Casa Magalhães.
12. Caminha, Carlos; MELO, J.; BLUHM, T.. Robotização Inteligente de Processos de Atendimento ao Contribuinte. 2022.
Referências adicionais: Brasil/Português; Disponibilidade: ; Duração do evento: 20; Nº páginas: 33; Cidade: Fortaleza; Inst. promotora/financiadora: FUNCAP.

Demais tipos de produção técnica
1. Caminha, Carlos;CAMINHA NETO, CARLOS DE OLIVEIRA; FURTADO, V.; VASCONCELOS FILHO, J. E.. Integração de Aplicações em Redes Sociais. 2008. (Apresentação de Trabalho/Congresso).
Grande área: Ciências Exatas e da Terra.
Referências adicionais: Brasil/Português; Local: Unifor; Cidade: Fortaleza; Evento: Encontros Científicos 2008; Inst. promotora/financiadora: Unifor.
2. Caminha, Carlos;CAMINHA NETO, CARLOS DE OLIVEIRA. Programação para sites de relacionamento com a plataforma OpenSocial. 2010. (Apresentação de Trabalho/Outra).
Referências adicionais: Brasil/Português; Local: FIC; Cidade: Fortaleza; Evento: teste; Inst. promotora/financiadora: FIC.
3. Caminha, Carlos;CAMINHA NETO, CARLOS DE OLIVEIRA; FURTADO, V.. Using Complex Networks for Mining Malicious Activities in a Collaborative Map. 2012. (Apresentação de Trabalho/Simpósio).
Palavras-chave: Redes Complexas; Mineração de Grafos; Colaboração.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra.
Referências adicionais: Brasil/Inglês; Local: Centro de Convenções Frei Caneca; Cidade: São Paulos-SP; Evento: Simpósio Brasileiro de Banco de Dados-SBBD.
4. Caminha, Carlos;CAMINHA NETO, CARLOS DE OLIVEIRA. Torcida Virtual - Rede Social de Torcidas na WEB. 2012. (Apresentação de Trabalho/Outra).
Referências adicionais: Brasil/Português; Local: Fatene; Cidade: Fortaleza; Evento: IV Semana da Tecnolofgia; Inst. promotora/financiadora: Fatene.

Orientações concluídas

Mestrado
1. Daniel Sullivan de Carvalho Lima. Viés de gênero na ordenação alfabética de nomes de pessoas. 2019. Dissertação (Mestrado em Informática Aplicada) - Universidade de Fortaleza, . Orientador: Carlos de Oliveira Caminha Neto.
Referências adicionais: Brasil/Português; Tipo de orientação: Co-orientador.
2. CHARLES GLEISON NUNES MARQUES. Identificação de Viés em Código Fonte: o caso da seleção automática de ordenações de pessoas. 2020. Dissertação (Mestrado em Informática Aplicada) - Universidade de Fortaleza, . Orientador: Carlos de Oliveira Caminha Neto.
Referências adicionais: Brasil/Português; Tipo de orientação: Co-orientador.

Aperfeiçoamento/Especialização
1. CHARLES GLEISON NUNES MARQUES. ANÁLISE COMPARATIVA DE ORIGENS E DESTINOS EM CAPITAIS BRASILEIRAS: UMA ABORDAGEM BASEADA EM REDES COMPLEXAS. 2016. Monografia. (Aperfeiçoamento/Especialização em pós-graduação em Arquitetura, Design e Implementação de Sistemas para Inter) - Centro Universitário 7 de setembro. Orientador: Carlos de Oliveira Caminha Neto.
Palavras-chave: Redes Complexas; Grafos.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra.
Referências adicionais: Brasil/Português; Tipo de orientação: Orientador principal.

Graduação
1. Guilherme de Queiroz Shiki. CACIFOR - Integração de registros de bases de dados utilizando técnicas de pareamento. 2017. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade de Fortaleza. Orientador: Carlos de Oliveira Caminha Neto.
Palavras-chave: Pareamento probabilístico; Mineração de Dados.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra.
Referências adicionais: Brasil/Português; Tipo de orientação: Orientador principal.
2. Vinícius Magalhães do Carmo. CARACTERIZAÇÃO DE ROTAS DE USUÁRIOS PARA SUGESTÃO DE INSTALAÇÃO DE ESTAÇÕES DE BICICLETAS ELÉTRICAS EM UMA GRANDE METRÓPOLE. 2018. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade de Fortaleza. Orientador: Carlos de Oliveira Caminha Neto.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra.
Referências adicionais: Brasil/Português; Tipo de orientação: Orientador principal.
3. Gibran Tavares. APLICAÇÃO DA DESCOBERTA DE QUE O COEFICIENTE DE GINI REGE A MOBILIDADE URBANA. 2018. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade de Fortaleza. Orientador: Carlos de Oliveira Caminha Neto.
Referências adicionais: Brasil/Português; Tipo de orientação: Orientador principal.
4. Miguel Basticioto Bento. Uso de redes complexas para caracterizar grupos de usuários quem escrevem revisões falsas. 2019. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade de Fortaleza. Orientador: Carlos de Oliveira Caminha Neto.
Palavras-chave: Detecção de anomalia; Mineração de Grafos; Redes Complexas.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra.
Referências adicionais: Brasil/Português; Tipo de orientação: Orientador principal.
5. Daniel Aragão Abreu Filho. BUSCA DE MELHOR CAMINHO ENTRE MÚLTIPLAS ORIGENS E DESTINOS EM REDES COMPLEXAS QUE REPRESENTAM CIDADES. 2019. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade de Fortaleza. Orientador: Carlos de Oliveira Caminha Neto.
Referências adicionais: Brasil/Português; Tipo de orientação: Orientador principal.
6. DANIEL DANTAS ROTHÉIA CARVALHO. IMPACTO DO ISOLAMENTO SOCIAL EM CHAMADAS À POLÍCIA DE VIOLÊNCIA DOMÉSTICA DURANTE A PANDEMIA DE COVID-19. 2020. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade de Fortaleza, Fundação Cearense de Apoio ao Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Orientador: Carlos de Oliveira Caminha Neto.
Referências adicionais: Brasil/Português; Tipo de orientação: Orientador principal.
7. LAÍS AMORIM MENEZES. MINERAÇÃO EM GRAFOS PARA CARACTERIZAÇÃO DA RELAÇÃO ENTRE PROCESSOS JURÍDICOS NOS ESTADOS UNIDOS. 2020. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade de Fortaleza. Orientador: Carlos de Oliveira Caminha Neto.
Referências adicionais: Brasil/Português; Tipo de orientação: Orientador principal.
8. REBECA ALBUQUERQUE DINIZ. DESENVOLVIMENTO DE UMA FERRAMENTA PARA AVALIAÇÃO DE MODELOS DE PREVISÃO DE VENDAS EM SUPERMERCADOS. 2020. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade de Fortaleza. Orientador: Carlos de Oliveira Caminha Neto.
Referências adicionais: Brasil/Português; Tipo de orientação: Orientador principal.
9. ALYSSON CHICO CAVALCANTE DO NASCIMENTO. AGRUPAMENTO DE UNIDADES ADMINISTRATIVAS DE TERRENO PARA APOIAR O DESENVOLVIMENTO DE UMA FERRAMENTA DE ANÁLISE DE DADOS DE CASOS DE DENGUE. 2021. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade de Fortaleza. Orientador: Carlos de Oliveira Caminha Neto.
Referências adicionais: Brasil/Francês; Tipo de orientação: Orientador principal.
10. VICTOR ALVES MEDEIROS. COMPARAÇÃO DE ENSEMBLES PARA PREVISÃO DE EMBARQUE DE PASSAGEIROS DE ÔNIBUS. 2021. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade de Fortaleza. Orientador: Carlos de Oliveira Caminha Neto.
Referências adicionais: Brasil/Português; Tipo de orientação: Orientador principal.
11. MARIA EDUARDA DE OTÔNI ESPÍNDOLA ROCHA. UTILIZAÇÃO DE TÉCNICAS DE VISÃO COMPUTACIONAL PARA RECONHECIMENTO DE MANUSCRITOS EM RECEITAS E LAUDOS MÉDICOS. 2022. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade de Fortaleza. Orientador: Carlos de Oliveira Caminha Neto.
Palavras-chave: Aprendizado de Máquina; Visão Computacional; OCR.
Referências adicionais: Brasil/Português; Tipo de orientação: Orientador principal.
12. PATRICK MARTINS DE LIMA. UTILIZAÇÃO DE VISÃO COMPUTACIONAL PARA AUTOMAÇÃO DE GLOSAS: ESTUDO DE CASO COM UMA GRANDE OPERADORA DE PLANOS DE SAÚDE. 2022. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade de Fortaleza. Orientador: Carlos de Oliveira Caminha Neto.
Palavras-chave: Aprendizado de Máquina; Visão Computacional; OCR.
Referências adicionais: Brasil/Português; Tipo de orientação: Orientador principal.
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Dados Complementares
Participação em bancas examinadorasParticipação em bancas de comissões julgadorasParticipação em eventosOrientações em andamento

Participação em bancas examinadoras

Trabalhos de Conclusão de Curso de graduação
1. FURTADO, Elizabeth; MENDES, Paulo Henrique et al. Participação em banca de RUBENS PINHEIRO GONÇALVES CAVALCANTE. UM FRAMEWORK PARA DESENVOLVIMENTO DE APLICAÇÕES WEB UTILIZANDO PADRÕES DE PROJETOS. 2015.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra.
Referências adicionais: Brasil/Português.
2. PINHEIRO, Vládia; BOMFIM, Rafael et al. Participação em banca de Caio Victor Lucas Cordeiro. Reconhecimento de inferência textual em língua portuguesa: uma análise comparativa. 2017. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade de Fortaleza.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra.
Referências adicionais: Brasil/Português.
3. PINHEIRO, Vládia; BOMFIM, Rafael et al. Participação em banca de Vanessa Carneiro Ferreira. Reconhecimento de implicação textual para língua portuguesa baseado em semântica inferencialista. 2017. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade de Fortaleza.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra.
Referências adicionais: Brasil/Português.
4. FURTADO, Elizabeth; VINICIUS, Marcus et al. Participação em banca de Matheus Mafra. INDICADORES SOBRE A QUALIDADE DE SERVIÇOS PARA A GERÊNCIA DE PORTFÓLIO DE PROJETOS. 2017. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade de Fortaleza.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra.
Referências adicionais: Brasil/Português.
5. FORMICO, Andréia; MACEDO, Daniel et al. Participação em banca de Pedro Paulo Macêdo Neto. Um protótipo de um sistema virtual para treinamento em acupuntura. 2018. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade de Fortaleza.
Palavras-chave: Simulacação; Acupuntura.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra.
Setores de atividade: Atividades dos serviços de tecnologia da informação.
Referências adicionais: Brasil/Português.
6. NEPOMUCENO, Napoleão; VASCO, Furtado, et al. Participação em banca de Gabriel Lopes Maia. Problema de alocação de salas com foco no total de mudanças realizadas: estudo de caso da universidade de fortaleza. 2018.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra.
Referências adicionais: Brasil/Português.
7. FILHO, Jose Eurico de Vasconcelos; OLIVEIRA, Francisco Carlos de Mattos Brito et al. Participação em banca de Diego Moreira Pontes. Inteligência Artificial aplicada a uma tecnologia m-health para apoiar o autoconhecimento emocional. 2018.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra.
Referências adicionais: Brasil/Português.
8. NEPOMUCENO, Napoleão; PINHEIRO, Plácido et al. Participação em banca de JEAN LUCAS DE SOUZA TONIOLLI. APLICAÇÃO DA METODOLOGIA GERAR-E-RESOLVER AO PROBLEMA DE ARBORESCÊNCIA MÍNIMA DE COBERTURA. 2018.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra.
Referências adicionais: Brasil/Português.
9. MACEDO, Daniel; LUCENA, Antônio Marcílio Pereira de et al. Participação em banca de Francisco Robson Lopes de Sousa. Uma ferramenta para analisar jogadas de poker usando visão computacional. 2019.
Referências adicionais: Brasil/Português.
10. FILHO, Jose Eurico de Vasconcelos; MACEDO, Daniel et al. Participação em banca de SAULO DE MELO MACAMBIRA. FERRAMENTA MHEALTH DE COLETA DE DADOS PARA ANÁLISE QUALITATIVA DA VARIEDADE NUTRICIONAL DE REFEIÇÕES. 2019.
Referências adicionais: Brasil/Português.
11. SILVA, Caio Cesar Ponte; BOMFIM, Rafael et al. Participação em banca de RODOLFO AUTRAN MARFIM NOGUEIRA. COMPARAÇÃO DE MÉTODOS DE MÚLTIPLOS PASSOS À FRENTE APLICADOS A SÉRIES TEMPORAIS DO VAREJO. 2021. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade de Fortaleza.
Referências adicionais: Brasil/Português.
12. NEPOMUCENO, Napoleão; SARAIVA, Rommel et al. Participação em banca de RAFAEL ALMEIDA ALBUQUERQUE. APERFEIÇOAMENTO DE UM MODELO DE TRANSCRIÇÃO DE ÁUDIO PARA A LÍNGUA PORTUGUESA: UM ESTUDO EXPERIMENTAL. 2021. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Computação) - Universidade de Fortaleza.
Referências adicionais: Brasil/Português.
13. PINHEIRO, Vládia; NETO, Carlos de Oliveira Caminha. Participação em banca de CAIO SILVEIRA DE SANTANA. ARQUITETURA TEXTOS DE PARA ARTIGOS CIENTÍFICOS: UM ESTUDO DE CASO NO DOMÍNIO DE FISIOTERAPIA. 2021. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade de Fortaleza.
Referências adicionais: Brasil/Português.

Participação em bancas de comissões julgadoras

Outras participações
1. NETO, Carlos de Oliveira Caminha. XXV ENCONTRO DE INICIAÇÃO À PESQUISA 2019. 2019. Universidade de Fortaleza.
Referências adicionais: Brasil/Português.
2. NETO, Carlos de Oliveira Caminha. Centelha. 2020. Fundação Cearense de Apoio ao Desenvolvimento Científico e Tecnológico.
Referências adicionais: Brasil/Português; Homepage: http://programacentelha.com.br/.

Participação em eventos
1. . 2013. (Participações em eventos/Congresso).
Referências adicionais: Brasil/; Homepage: http://www2.unifor.br/bracis2013/.
2. USING COMPLEX NETWORKS FOR MINING MALICIOUS ACTIVITIES IN A COLLABORATIVE MAP. 2012. (Participações em eventos/Simpósio).
Referências adicionais: Brasil/; Homepage: http://seer.lcc.ufmg.br/index.php/jidm/article/view/204.
3. Integração de Aplicações em Redes Sociais. 2008. (Participações em eventos/Encontro).
Referências adicionais: Brasil/.

Orientações em andamento

Mestrado
1. João David de Freitas Cesário. Multimodelos para previsão de séries temporais de vendas de produtos do varejo. Início: 2020. Dissertação (Mestrado em Informática Aplicada) - Universidade de Fortaleza, Fundação Cearense de Apoio ao Desenvolvimento Científico e Tecnológico. (Orientador).
Referências adicionais: Brasil/Português.
2. Tiago ponte carvalho vasconcelos. Sistemas multiagente para monitoramento de robôs que atuam em sistemas jurídicos. Início: 2020. Dissertação (Mestrado em Informática Aplicada) - Universidade de Fortaleza, Fundação Cearense de Apoio ao Desenvolvimento Científico e Tecnológico. (Orientador).
Referências adicionais: Brasil/Português.
3. Marcus Vinicius Barbosa Nunes de Miranda. Uma ferramenta para tratamento de texto de petições jurídicas. Início: 2020. Dissertação (Mestrado em Informática Aplicada) - Universidade de Fortaleza. (Orientador).
Referências adicionais: Brasil/Português.
4. Daniel Dantas Carvalho. Previsão de trajetórias de dispositivos de IoT em ambientes fechados. Início: 2021. Dissertação (Mestrado em Informática Aplicada) - Universidade de Fortaleza, Fundação Cearense de Apoio ao Desenvolvimento Científico e Tecnológico. (Orientador).
Referências adicionais: Brasil/Português.
5. Patrick Martins de Lima. Uma ferramenta para classificação de documentos utilizando uma representação vetorial multimodal. Início: 2022. Dissertação (Mestrado em Informática Aplicada) - Universidade de Fortaleza, Fundação Cearense de Apoio ao Desenvolvimento Científico e Tecnológico. (Orientador).
Referências adicionais: Brasil/Português.
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Indicadores de produção
Produção bibliográficaProdução técnicaOrientações concluídasDados complementares

Total
Produção bibliográfica41

Artigos publicados em periódicos11
Completos11
Trabalhos em eventos28
Completos27
Resumos1
Livros e capítulos2
Livros publicados ou organizados0
Capítulos de livros publicados2

Total
Produção técnica19

Softwares3
Softwares sem registro ou patente3
Trabalhos técnicos12
Demais tipos de produção técnica4

Total
Orientações concluídas15

Mestrado 2
Co-Orientador2
Aperfeiçoamento/Especialização 1
Graduação12


Total
Dados complementares23

Participação em bancas examinadoras13
Participação em bancas de comissões julgadoras2
Participação em eventos3
Orientações em andamento5
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Última atualização do CV em 23/05/2023 - 22:18