CV Lattes
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Universidade de São Paulo (USP). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) (Instituição Sede da última proposta de pesquisa) País de origem: Brasil
Possui graduação em Bacharelado em Informática pelo Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (2005), mestrado em Ciências de Computação e Matemática Computacional pelo Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (2008) e doutorado em dupla titulação pelo Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da Universidade de São Paulo (USP) e pela Université de Bourgogne (uB) - França (2012). Realizou pós-doutorado no Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação da Universidade de São Paulo em São Carlos no período de 2012 à 2016. Como parte do seu doutorado em dupla titulação, realizou dois estágios de seis meses na Université de Bourgogne/França. Atualmente faz MBA em Inteligência Artificial e Big Data. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Banco de Dados, atuando principalmente nos seguintes temas: big data, modelagem de dados, engenharia de dados, banco de dados multimídia, consultas por similaridade, otimização de consultas e álgebra por similaridade. (Fonte: Currículo Lattes)
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Os Sistemas de Gerenciamento de Bases de Dados Relacionais (SGBDR) foram criados para o armazenamento de grandes volumes de dados, visando garantir que os dados possam ser recuperados de maneira eficiente. Três técnicas são empregadas pelos SGBDR atuais para executar os comandos de consulta com elevada eficiência: reescrita de consultas, estruturas de indexação e reestruturação dos dados.…
A complexidade dos dados armazenados em grandes bases de dados aumenta cada vez mais, criando a necessidade de novas operações de consulta. Uma classe de operações que tem apresentado interesse crescente são as chamadas Consultas por Similaridade, sendo as mais conhecidas as consultas por Abrangência e por k-Vizinhos mais Próximos. Tanto as consultas tradicionais (baseadas nos operadores…
Os operadores convencionais para comparação de dados por igualdade e por relação de ordem total não são adequados para o gerenciamento de dados complexos, como por exemplo os dados multimídia (imagens, áudio, textos longos), séries temporais, seqüências genéticas, etc. Para comparar dados desses tipos, o grau de similaridade entre suas instâncias é em geral o fator mais importante, sendo …
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