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Orientador: Prof. Dr. Jesús Pascual Mena Chalco Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do ABC, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, Santo André, 2019. A área de cientometria vem a décadas estudando formas de medir e aferir, de forma robusta, a ciência sob diversos aspectos. Em particular, os assuntos mais visitados, detalham a ciência sob a perspectiva qualitativa e quantitativa utilizando informações de fontes bibliométricas. A trans-, inter-, pluri- e multidisciplinaridade em pesquisa são diferentes formas de relação ou interação entre diferentes disciplinas científicas. Atualmente estas formas de interação são desejáveis na academia e motivada pelos diferentes orgãos de ciência e tecnologia assim como de agências de fomento a pesquisa. Nesse contexto, a caracterização de pesquisadores por indicadores cientometricos de multidisciplinaridade (que corresponde ao agrupamento simultâneo de disciplinas sem obrigatoriamente representar uma forte integração), e um primeiro passo para a descoberta de conhecimento sobre a relação de disciplinas a partir de fontes de dados bibliográficas e/ou curriculares incompletas. Neste trabalho apresentamos um modelo computacional para analisar, ao longo do tempo, quão multidisciplinar tem sido o atuar científico de grupos de pesquisadores. O modelo considera as publicações contidas nos currículos dos pesquisadores e as áreas do conhecimento dos periódicos, sendo que a evolução da multidisciplinaridade e analisada através de series temporais. Estruturamos um grafo de multidisciplinaridade onde analisamos as integrações pesquisador-disciplina. Na rede de multidisciplinaridade os pesquisadores s~ao apresentados em função das áreas do conhecimento, sendo que derivamos a rede heterogênea pesquisador-disciplina em outras duas redes homogêneas: pesquisador pesquisador e disciplina-disciplina. Os resultados obtidos permitiram evidenciar que o modelo possibilita aferir o grau de multidisciplinaridade sem o uso de outras informações como por exemplo citações bibliográficas. The area of scientometrics has been studying for decades robust ways of measurement of science in several aspects. In particular, the most visited subjects detail science from a qualitative and quantitative perspective using information from bibliometric sources. The Trans-, inter-, pluri- and multidisciplinary research are dierent forms of relationship or interaction between diferent scientific disciplines. Currently, these forms of interaction are desirable in academia and motivated by dierent science and technology agencies as well as research funding agencies. In this context, the characterization of researchers by multidisciplinary scientometric indicators (which corresponds to the simultaneous grouping of disciplines without necessarily representing a strong integration), is a first step towards the discovery of knowledge about the relationship of disciplines from bibliographic data sources and/or incomplete curricula. In this work we present a computational model to analyze, over time, how multidisciplinary the scientific performance of groups of researchers has been. The model considers the publications contained in the researchers curricula and the areas of knowledge of the journals, and the evolution of multidisciplinarity is analyzed through time series. We structured a multidisciplinary graph where we analyze the researcher-discipline integrations. In the multidisciplinary network, researchers are presented in function of the areas of knowledge, and we derive the heterogeneous researcher-discipline network in two other homogeneous networks: researcher-researcher and discipline-discipline. The results showed that the model makes it possible to measure the degree of multidisciplinarity without the use of other information such as bibliographic citations.

Orientador: Prof. Dr. Jesús P. Mena-Chalco Tese (doutorado) - Universidade Federal do ABC, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, Santo André, 2019. A sociedade contemporânea vivencia a denominada Era do Conhecimento, onde a produção, o compartilhamento e o acesso à informação nunca foram tão eficientes. Nesse contexto, a estruturação do conhecimento acadêmico-científico fornece os meios para organizar o saber formal em classes, de modo a viabilizar sua gestão e contribuir para sua disseminação. Entretanto os modelos formais de classificação do conhecimento não permitem observar as relações existentes entre as diferentes categorias, tão pouco contribuem para a identificação do fluxo desse conhecimento entre os membros de comunidades científicas. Assim, buscamos desenvolver um método computacional cujo objetivo é estruturar o conhecimento científico, considerando a estrutura hierárquica fornecida pela Genealogia Acadêmica (GA). Os métodos considerados neste trabalho abrangem (i) a prospecção de dados genealógicos, (ii) a estruturação do grafo de GA, (iii) a prospecção de registros biográficos dos acadêmicos, (iv) a inferência dos tópicos de atuação desses acadêmicos com base em suas respectivas biografias, (v) a propagação dos tópicos identificados no grafo de GA e (vi) a estruturação dos grafos de tópicos. Os métodos foram aplicados em um estudo de caso, no qual consideramos (i) os registros de doutores em matemática e áreas afins, disponibilizados pela plataforma Mathematics Genealogy Project, (ii) um conjunto de biografias referentes a esses matemáticos, disponibilizado pelo repositório Wikipedia e (iii) um dicionário de tópicos formado a partir de um glossário de áreas da matemática. Os grafos de tópicos, resultantes do estudo caso, são apresentados como objetos de estudo abrangendo abordagens distintas, sob o ponto de vista estrutural, as quais são acompanhadas de suas respectivas análises descritivas. Os resultados obtidos revelam os principais tópicos de atuação dos matemáticos, as relações observadas entre os tópicos e o respectivo ciclo de vida. Consideramos que identificar e estudar o fluxo do conhecimento científico entre gerações de pesquisadores é uma tarefa importante, ainda pouco explorada pela comunidade científica devido à inexistência de conjuntos de dados. A relevância do trabalho recai na possibilidade de descoberta de novas informações que auxiliem a identificar, estruturar e analisar os caminhos da ciência. Contemporary society experiences the so-called Knowledge Age, where production, sharing, and access to information have never been so efficient. In this context, the structuring of academic-scientific knowledge provides the means to organize formal knowledge into classes, to enable its management and contribute to its dissemination. However, the formal models of knowledge classification do not allow to observe the existing relations between the different categories, nor do they contribute to the identification of the flux of recognition among the members of scientific communities. Thus, we seek to develop a computational method whose objective is to structure the scientific knowledge, considering the hierarchical structure provided by Academic Genealogy (AG). The methods considered in this work include (i) genealogical data collection, (ii) AG graph structuring, (iii) prospecting biographical academic records, (iv) the inference of the topics of these academics performance based on their biographies, (v) the topics propagation in the AG graph and (vi) the structuring of the graphs of topics. The methods were applied in a case study, in which we considered (i) the records of doctors in mathematics and related areas available from the Mathematics Genealogy Project platform, (ii) a set of biographies referring to these mathematicians, available from the repository Wikipedia and (iii) a dictionary of topics formed from a glossary of areas. The topic graphs, resulting from the case study, are presented as study objects covering structurally distinct approaches, which are accompanied by their respective descriptive analyzes. The results reveal the main topics of action of mathematicians, the relationships observed between the topics and their life cycle. We consider that identifying and studying the flow of scientific knowledge between generations of researchers is an important task, still little explored by the scientific community due to the lack of data sets. The relevance of the work lies in the possibility of discovering new information to help identify, structure, and analyze the paths of science.

Orientadora: Profa. Dra. Debora Maria Rossi de Medeiros Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do ABC, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, 2019 Veículos de publicação de artigos científicos fornecem um grande volume de informação sobre assuntos específicos. Para facilitar a busca do leitor, é comum que esses repositórios forneçam gratuitamente, além do resumo (abstract), um conjunto de frases pontuais que contém os pontos principais de um artigo, chamados de highlights. Essas frases normalmente são fornecidas manualmente pelos autores do artigo, por isso temos como objetivo gerar automaticamente esses highlights. Interpretamos a tarefa de escolher highlights de um artigo como um trabalho de sumarização automática de textos. O objetivo da sumarização automática é reduzir um texto para uma forma curta enquanto os pontos principais são mantidos. Este trabalho propõe uma abordagem para representar frases de um texto em um espaço cartesiano de características e investiga técnicas para identificar, neste espaço, as frases mais importantes. Foram consideradas técnicas de agrupamento, otimização baseada em população e classificação de dados. Os resultados com classificação de frases em highlights e frases comuns foram os mais promissores. Alguns experimentos apresentaram acurácia acima de 80%. Isso reforça a hipótese que a representação de frases em um espaço cartesiano permite selecionar as frases mais relevantes de um artigo. Scientific papers repositories provide a large amount of information about specific subjects. In order to facilitate the readers search, it is common for those repositories to provide a reduced version of papers for free. Examples of those are the research highlights, key sentences that contain the papers main topics. Usually, the papers authors provide those sentences by hand and, because of that, we have the objective of generating automatically those highlights. We interpreted the task of selecting highlights in a paper as a task of automatic text summarization. Automatic summarization has the objective of reducing a text to a short form while maintaining the main points. This work proposes an approach that represents sentences from a text in a features Cartesian space and investigates techniques to identify, in this space, the most important sentences. We considered clustering techniques, population-based optimization and data classification. The results of sentences classification in highlights and common sentences were the most promising. Some experiments presented accuracy over 80%. This reinforces the hypothesis that representing the sentences in a cartesian space enables the identification of the most relevant sentences in an article.

Orientador: Prof. Dr. Jesús Pascual Mena-Chalco Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do ABC, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, Santo André, 2018. Muitos problemas são modelados usando grafos. Quando o problema possui uma componente temporal, podemos usar um grafo temporal para modelá-lo. Diferentemente de grafos estáticos, grafos temporais acomodam naturalmente eventos que acontecem em sequência temporal. Nós supusemos que a formulação de um objeto que descreve a influência de um integrante de uma rede temporal sobre os outros integrantes permite uma melhor compreensão da dinâmica da rede. Usando a teoria dos grafos temporais, criamos um objeto chamado território causal que descreve quais integrantes de um grafo temporal são influenciados por um outro. Também descrevemos um objeto chamado conflito de tempo que representa uma inconsistência temporal em dados carregados de bases de dados e analisamos uma base de dados de bancas de mestrado e de doutorado em busca de influências e conflitos de tempo. O território causal mostrou-se versátil, permitindo seu uso em diversas aplicações. Acreditamos que o território causal pode ser usado para identificar os principais influenciadores em uma rede. Many problems are modeled using graphs. When a problem has a temporal component, we can use a temporal graph to model it. Differently from static graphs, temporal graphs naturally accommodate events that happen in a temporal sequence manner. We hypothesised that, by creating an object which describes the influence of a member of a network onto others, we can better comprehend the dynamics of the network. Using the theory of temporal graphs, we created an object called causal territory that describes which members of a temporal graph are influenced by another one. We also described an object called time conflict that represents a temporal inconsistency of the data loaded from a database and we analysed a database of master and doctorate committees in search of influences and time conflicts. The causal territory showed to be versatile, allowing its use in various applications. We believe causal territories can be used to identify major influencers in a network.

Orientador: Prof. Dr. Ronaldo Pratti Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do ABC, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, 2017. O efeito de hubness, juntamente com a maldição de dimensionalidade, vem sendo estudado, sob diferentes oticas, nos ultimos anos. Os estudos apontam que este problema esta presente em varios conjuntos de dados do mundo real e que a presença de hubs (tendencia de alguns exemplos aparecem com frequencia na lista de vizinhos mais proximos de outros exemplos) traz uma serie de consequencias indesejaveis, como por exemplo, afetar o desempenho de classificadores. Em tarefas de mineração de texto, o problema depende tambem da maneira escolhida pra representar os documentos. Sendo assim o objetivo principal dessa dissertação é avaliar o impacto da formação de hubs em diferentes representações textuais. Ate onde vai o nosso conhecimento e durante o período desta pesquisa, não foi posivel encontrar na literatura um estudo aprofundado sobre as implicaçõess do efeito de hubness em diferentes representações textuais. Os resultados sugerem que as diferentes representações textuais implicam em corpus com propensão menor para a formação de hubs. Notou-se também que a incidencia de hubs nas diferentes representações textuais possuem in uencia similar em alguns classificadores. Analisamos tambem o desempenho dos classifcadores apos a remoção de documentos sinalizados como hubs em porçõess pre-estabelecidas do tamanho total do data set. Essa remoção trouxe, a alguns algoritmos, uma tendencia de melhoria de desempenho. Dessa maneira, apesar de nem sempre efetiva, a estrategia de identifcar e remover hubs com uma vizinhança majoritariamente ruim pode ser uma interessante tecnica de pre-processamento a ser considerada, com o intuito de melhorar o desempenho preditivo da tarefa de classificação. The hubness phenomenon, associated to the curse of dimensionality, has been studied, from diferent perspectives, in recent years. These studies point out that the hubness problem is present in several real-world data sets and, as a consequence, the hubness implies a series of undesirable side efects, such as an increase in misclassifcation error in classification tasks. In text mining research, this problem also depends on the choice of text representation. Hence, the main objective of the dissertation is to evaluate the impact of the hubs presence in diferent textual representations. To the best of our knowledge, this is the first study that performs an in-depth analysis on the efects of the hub problem in diferent textual representations. The results suggest that diferent text representations implies in diferent bias towards hubs presence in diferent corpus. It was also noticed that the presence of hubs in dierent text representations has similar in uence for some classifiers. We also analyzed the performance of classifiers after removing documents agged as hubs in pre-established portions of the total data set size. This removal allows, to some algorithms, a trend of improvement in performance. Thus, although not always efective, the strategy of identifying and removing hubs with a majority of bad neighborhood may be an interesting preprocessing technique to be considered in order to improve the predictive performance of the text classification task.

Orientador: Prof. Dr. Fabrício Olivetti de França Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do ABC, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, 2017. Um dos tópicos estudados em Ciência das Redes é o de detecção de comunidades, que são sub-redes com características que se destacam dentro de seu conjunto. Diversos algoritmos de detecção de comunidades foram criados, se diferenciando na natureza da comunidade estimada. Esta dissertação tem como objetivo principal analisar diferentes algoritmos de detecção de comunidades da literatura para criação de um modelo de escolha de algoritmos de detecção de comunidade a partir das características da rede. Para isso, três hipóteses. Foram testadas: i) os melhores algoritmos de detecção de comunidade se complementam em relação à redes em que obtém seu melhor desempenho; ii) o desempenho de cada algoritmo de detecção de comunidade esta ligada diretamente _a propriedade da rede. iii) uma vez que as propriedades da rede são mensuradas, é possível fazer uma escolha dos melhores algoritmos de detecção de comunidade para essa rede. Para a primeira hipótese foram testados sete algoritmos do estado da arte e avaliados seus desempenhos individuais sobre redes artifiais, em termos da métrica de Informação Mutua Normalizada (NMI). Veríamos a existência de um conjunto de algoritmos que obtiveram o maior NMI para determinados tipos de redes e nenhum outro algoritmo obteve esse mesmo valor, concluindo que a escolha adequada do algoritmo de acordo com as características da rede é importante. Para a segunda hipótese foram testados modelos de regressão com o objetivo de verificar a possibilidade de estimar o desempenho de cada algoritmo baseado nas caracteristicas da rede. Verifcamos que a maioria dos modelos foram superiores aos da base de referencia utilizados, principalmente ao remover as redes infectaveis. Para a terceira hipótese foram testados algoritmos de classicação com o objetivo de escolher um ou mais algoritmos de acordo com a características da rede. Verificamos que o desempenho dos modelos obtidos pelos algoritmos foram superiores aos da base de referencia, com algumas ressalvas. One of the topics studied in Network Science is the community detection, that are subnetworks with features that stand out as a whole. Many algorithms were developed for the detection of communities, difering in the nature of the estimated community. This dissertation has as its main objective, the analysis of diferent community detection algorithms from the literature to create models to help choosing the best algorithms given the features from the network. For this purpose, three hypotheses were tested: i) whether the best algorithms for detecting communities complement each other in relation to the networks in which they obtain better performance; ii) whether the performance of each community detection algorithm is directly associated with the network property, and iii) once the network properties are measured, whether it is possible to choose the best community detection algorithms for this network. For the first hypothesis, seven stateof- the-art algorithms were tested and their individual performances in articial networks were evaluated in terms of the NMI metric. We verifed the existence of a set of algorithms that obtained the highest NMI for certain types of networks and no other algorithm obtained that same value, concluding that the proper choice of the algorithm according to the network features is important. For the second hypothesis, regression models were tested to verify the possibility of estimate the performance of each algorithm based on the features of the network. We verifed that most of the models were superior to the baseline used, mainly in the removal of infeasible networks. For the third hypothesis, the classifcation algorithms were tested to choose one or more algorithms according to the network features. We veried that the performance of the models obtained by the algorithms was higher than those of the baseline, with some caveats.

Orientadora: Profa. Dra. Juliana Cristina Braga Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do ABC, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, 2016.

Orientadora: Profa. Dra. Letícia Rodrigues Bueno Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do ABC, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, 2016. Na area academica existem diferentes pesquisadores que foram e ainda são influentes para a ciência. Um aspecto importante no estudo de nivel individual de pesquisadores é a sua senioridade e a sua inatividade. A senioridade, tambem entendida como idade acadêmica é definida pelo tempo, em anos, de atuação acadêmica. Já a inatividade acadêmica está relacionada com a diminuição gradual de atuação acadêmica. Existem estudos que comumente consideram para a estimação da senioridade o período de tempo desde o primeiro ano da primeira produção do pesquisador. A inatividade é comumente estimada como o periodo de tempo desde a ultima produção acadêmica. Ambas as métricas podem ser utilizadas para a comparação de pesquisadores em períodod de tempo semelhantes, sobre as perspectivas de produções bibliográficas (periódicos, livros e capitulos de livros) e de orientações acadêmicas concluidas (mestrado, doutorado e pos-doutorado). As abordagens anteriormente consideradas não permitem caracterizar de forma apropriada os pesquisadores, pois baseiam-se em informações que representam a primeira e a última produção, não levando em conta a forma e a frequência de produção nem a ausência de informações (falta de registros no currículo). Neste trabalho criamos um método para analisar as informações curriculares de pesquisadores com o objetivo de mensurar de forma quantitativa a evolução da senioridade e a evolução da inatividade. Essas informações podem ser explorada a fim de determinar a senioridade academica efetiva e a categoria de inatividade acadêmica. A relevância do trabalho recai na caracterizaçõa da atuação de pesquisadores na produção acadêmica e nas orientaçõess de teses e dissertações. Para esta dissertação consideramos como estudos de casos os conjuntos de pesquisadores associados às àreas de Pesquisa Operacional e os Bolsistas de Produtividade em Pesquisa. Os resultados obtidos demonstram que além destas medidas estarem bem correlacionadas com o n'vel de bolsa dos pesquisadores, há uma leve tendência de que quanto maior a senioridade, maior é a categoria de inatividade. In the academic field, there are diferent researchers that are influential in science. Two important aspects in researchers individual studies are the seniority and the inactivity measures. The seniority, i.e. the academic age, is the quantity of years of scholarly production, and the academic inactivity is related to the gradual decrease of scholarly production. Some studies commonly consider the period of time from the year of the rst scholarly production in order to estimate the seniority. In contrast, the inactivity is commonly estimated as the period of time from the last academic production. Both metrics can be used to compare researchers in similar periods and in dierent aspects, such as bibliographic production (journals, books and book chapters) and academic advising (master's, doctoral and post-doctoral). In this work, we have created a method to analyze the curricular information of researchers in order to measure the evolution of seniority and the evolution of inactivity. This information can be employed to determine the eective academic is focused on the characterization of the researchers' performance in scholarly production. For this project, we observed dierent case study sets of researchers associated with Operational Research and Productivity Research Fellows. The results show that those measures are correlated to the scholarship level of the researchers.

Orientador: Prof. Dr. Alexandre Noma Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do ABC, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, 2016. A classificação supervisionada consiste em utilizar uma base de dados rotulada para avaliar o desempenho de um determinado classifcador. Mensurando tal desempenho, podemos inferir se, para o problema abordado, tal classifcador poderá ser empregado ou não. Métodos classicos de classificação utilizam um unico classifcador para a analise de um problema. Uma forma de melhorar o desempenho da classificação é empregar técnicas que misturam classifcadores, sejam com base em seus resultados ou nas caracteristicas intrinsecas que cada classicador possui. Neste trabalho, foram empregados os métodos Votação e Adaboost para combinar classifcadores e utilizando base de dados rotuladas provenientes de imagens satelitais extraídas da regi~ao da Amazonia Legal para classificar a cobertura do solo. Resultados obtidos mostraram que o algoritmo SVM por si so consegue resultados de classificação em torno dos 90% em casos gerais. Para casos especifios, a empregabilidade do Adaboost resultou em um acrescimo de, aproximadamente, 10% na taxa de acurácia para um tipo de classe em comparação o com o melhor resultado dos métodos tradicionais. Supervised classification is based on using a labeled database to evaluate a given classifer's performance. Measuring such performance, it is possible to infer if, for the problem addressed, such a classifer can be employed or not. Classical classification methods use a single classier to analyze a problem. One way to improve classifcation's performance is to employ techniques that mix classifers, based on their results or by each classifer's intrinsic characteristics. In this paper, the methods Voting and Adaboost were used to combine classifers and using labeled data bases from satellite's images extracted from the Legal Amazon region to classify the soil cover. Results obtained showed that the SVM algorithm alone achieves classifcation results around 90 % in general cases. For specific cases, the employability of Adaboost resulted in an increase of approximately 10 % in the accuracy rate for a class type compared to the best result of the traditional methods.

Orientador: Prof. Dr. Jesús Pascual Mena-Chalco Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do ABC, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, 2015. A busca pela origem de indivíduos apresenta-se como uma tentativa recorrente em obter respostas que expliquem o presente, com base no passado e permitam traçar os caminhos do futuro. A origem de um indivíduo esta ligada à algum tipo de relacionamento que possibilite identicar outro que o precedeu. Este modelo de estruturação de grupos sociais é objeto de estudo da genealogia. A genealogia acadêmica utiliza os relacionamentos de orientação entre professores (orientadores) e alunos (orientados) para criar a estrutura social que, comumente, é representada por um grafo de genealogia. O grafo descreve seus vértices como orientadores e orientados e suas arestas direcionadas descrevem as orientações acadêmicas existentes entre eles. Nesta dissertação de mestrado busca-se caracterizar os vértices de um grafo de genealogia considerando somente seus relacionamentos de orientação acadêmica. A caracterização dos vértices é realizada por meio do desenvolvimento e/ou adaptação de um conjunto de métricas topológicas. O conjunto é composto por 22 métricas, sendo 13 de composição descendente ((i) largura, (ii) número de folhas, (iii) profundidade, (iv) fecundidade, (v) fecundidade ponderada, (vi) maior largura, (vii) índice h genealógico, (viii) impacto, (ix) distância média, (x) média dos menores caminhos, (xi) pagerank inverso, (xii) pagerank inverso ponderado e (xiii) balanceamento pela fecundidade), 8 de composição ascendente ((xiv) fecundidade inversa, (xv) fecundidade média do território inverso, (xvi) fecundidade ponderada média do território inverso, (xvii) número de origens, (xviii) largura inversa, (xix) profundidade inversa, (xx) pagerank e (xxi) pagerank ponderado) e 1 de composição mista ((xxii) balanceamento global ). Acreditamos que todas as métricas propostas possam servir de insumo para analisar computacionalmente qualquer grafo de genealogia. Em particular, as métricas propostas foram calculadas para o conjunto de doutores em matemática cadastrados na plataforma do Mathematics Genealogy Project (MGP), que em Abril de 2014 contava com mais de 178 mil registros de 185 países, e permitiu realizar análises para: (i) observar características especícas dos vértices do grafo, (ii) estudar o efeito da abrangência das métricas (janela) na caracterização dos vértices e (iii) classicar os vértices em função dos conjuntos de valores de suas métricas. The search for the origin of individuals is presented as a recurrent attempt to get answers to explain the present, based on the past and to retrace the paths of the future. The origin of a subject is linked to some kind of relationship that allows identify others that preceded it. The academic genealogy uses the orientation relationships between professors (advisors) and students (advisees) to create a social structure that, commonly, is represented by a genealogy graph. The graph describes its vertices as advisors/advisees and the directed edges describe their existing academic guidelines between them. In this master thesis we present a characterization of a genealogy graph considering only their academic guindance relationships. The characterization of the vertices is performed through the development and / or adaptation of a set of topological metrics. The set consists of 22 metrics. The first 13 descending composition metrics are related with: (i) width, (ii) leaf number, (iii) depth, (iv) fecundity, (v) weighted fecundity, (vi) max width, (vii) genealogical h-index, (viii) impact, (ix) average distance (x) average of the shortest paths, (xi) reverse pagerank, (xii) reverse pagerank weighted and (xiii) balanced fecundity. Eight ascending composition metrics related with: (xiv) reverse fecundity, (xv) fecundity of the reverse territory, (xvi) weighted average fecundity of the reverse territory, (xvii) number of origins, (xviii) reverse width, (xix) reverse depth, (xx) pagerank and (xxi) weighted pagerank. Finally, one mixed composition metrics called (xxii) overall balance. We believe that all proposed metrics can serve as input to analyze genealogy graphs. The proposed metrics were calculated for all PhDs in mathematics registered on Mathematics Genealogy Project (MGP), which in April 2014 had more than 178,000 records from 185 countries, and allowed to perform analysis in order: (i) to observe specic characteristics of the graph vertices, (ii) to study the eect of coverage metrics (i.e, window size) in the characterization of vertices and, (iii) to classify the vertices according to the sets of values of their metrics.

Orientador: Prof. Dr. André Guilherme Ribeiro Balan Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do ABC, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, 2014. A fotografia é uma atividade em grande crescimento e desenvolvimento, não apenas entre prossionais, mas também para a sociedade como um todo. Espera-se que a imagem tomada de uma determinada cena seja tão real quanto possível, e, por sua vez, que os equipamentos existentes sejam capazes de obter e visualizar essas imagens, o mais el possível da cena que está sendo registrada. O trabalho desenvolvido e apresentado nesta dissertação busca fazer o levantamento e estudo de técnicas que manipulem imagens HDR (High Dynamic Range), ou seja, imagens que possuem grande quantidade de informações da cena que representa, a m de torná-las visualizáveis com todos os detalhes nela contidos de maneira mais real possível ou de forma artística. A manipulação necessária para tais imagens é realizada por meio do mapeamento das imagens HDR para imagens LDR (Low Dynamic Range). O mapeamento das imagens HDR pode ser realizado com operadores de tone mapping e, como abordado nesta dissertação, com a decomposição multiescala. A decomposição multiescala oferece resultados de alta qualidade, tornando se um método de grande importância para o área de Processamento de Imagens, pelo fato de dividir a imagem de entrada em camadas e manipulá-las individualmente, para depois restaurá-la. Neste trabalho são avaliados métodos de ltragem não linear e operadores de tone mapping que melhor se adequam ao processo de decomposição multiescala e ao método de decomposição multiescala juntamente com a aplicação de compressão das camadas obtidas no processo de decomposição, a m de obter imagens reais com aprimoramento e destaque de seus detalhes. Adicionalmente, é proposto um novo operador de tone mapping local baseado no operador local de Reinhard, com as mesmas características e, com ajuste de parâmetro, que obtém resultados mais robustos que o operador local de Reinhard. Com isso, novos parâmetros ou métodos são propostos para aumentar a qualidade das imagens obtidas. Photography is an activity in huge growth and development, not only among professionals, but also to society as a whole. It is expected that an image taken of a certain scene be as real as possible and, for its turn, that the existing equipment could obtain and visualize those images as accurately as the scene being recorded. The work developed and presented in this dissertation seeks to do a survey and a study of techniques which manipulate HDR (High Dynamic Range) images, in other words, of images that have large amount of information of a scene that is represented, in order to turn the images viewable with all the details they have as accurately as possible or in an artistic format. The required manipulation of those images is held by the mapping from HDR images to LDR (Low Dynamic Range) images. The HDR images mapping can be done with tone mapping operators and, as discussed in this dissertation, with the multiscale decomposition.The multiscale decomposition oers high quality results, being a method of great relevance to the Image Processing area, by the fact that it divides the input image in layers and manipulates these individually, to restore the image, after that. In this work, the non-linear lter methods and tone mapping operators that best t the multiscale decomposition process and multiscale decomposition method along with the application of layers compression, are evaluated to obtain real images with improvement and details highlighted. Besides that, a new tone mapping operator is proposed, based on the Reinhard local operator, with the same characteristics and with parameter settings, which gives more robust results than the Reinhard local operator. Thus, new parameters or methods are suggested to increase the obtained image quality.

Orientador: João Paulo Gois Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do ABC. Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, 2013

Orientador: Ronaldo Cristiano Prati Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do ABC. Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, 2013