UFABC-professores-CMCC

Fabricio Olivetti de França

Possui graduação em Engenharia Elétrica com ênfase em Computação pela Universidade Católica de Santos Unisantos (1998-2002), mestrado e doutorado em Engenharia Elétrica, área de concentração Computação, pela Universidade Estadual de Campinas Unicamp (20032010). Atualmente é Professor Associado na Universidade Federal do ABC, lotado no Centro de Matemática, Computação e Cognição e na Pós-Graduação em Ciência da Computação. Tem experiência na área de Inteligência Artificial, Aprendizado de Máquina e Análise de Regressão. Trabalha atualmente nos seguintes temas: regressão simbólica, programação genética, síntese de programas, e otimização multimodal. (Texto informado pelo autor)

  • http://lattes.cnpq.br/8788356220698686 (07/09/2024)
  • Rótulo/Grupo: CMCC
  • Bolsa CNPq: Nível 2
  • Período de análise: 2012-HOJE
  • Endereço: Universidade Federal do ABC, Centro de Matemática, Computação e Cognição. R. Santa Adélia, 166 Bangú 09210-170 - Santo Andre, SP - Brasil URL da Homepage: https://sites.google.com/site/fabricioolivetti/
  • Grande área: Ciências Exatas e da Terra
  • Área: Ciência da Computação
  • Citações: Google Acadêmico

Produção bibliográfica

Produção técnica

Produção artística

Orientações em andamento

Supervisões e orientações concluídas

Projetos de pesquisa

Prêmios e títulos

Participação em eventos

Organização de eventos

Lista de colaborações

Produção bibliográfica

Produção técnica

Produção artística

Orientações em andamento

Supervisões e orientações concluídas

Projetos de pesquisa

  • Total de projetos de pesquisa (7)
    1. 2022-2022. Regressão Simbólica com Restrição de Forma da Função
      Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Fabricio Olivetti de França - Coordenador. Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Bolsa.
      Membro: Fabricio Olivetti de França.
    2. 2020-Atual. Observatório de Conflitos na Internet
      Descrição: Tecnologias de informação e comunicação, em particular, a Internet, reconfiguraram profundamente a dinâmica de conflitos na sociedade contemporânea em diferentes níveis. Neste sentido, o presente projeto ambiciona construir um Observatório de Conflitos na Internet, capaz de consolidar-se como uma referência nacional e internacional de pesquisas na área. Para tanto, propõe a realização de uma ampla pesquisa, de caráter interdisciplinar e estruturada em quatro etapas, visando: I) construir um arcabouço teórico consistente para definir e identificar conflitos na Internet; II) construir metodologias e sistemas computacionais capazes de observar, sistematicamente, a dinâmica dos conflitos na rede; III) analisar e sistematizar os dados referentes aos conflitos na Internet; IV) contribuir propositivamente para o desenho de políticas públicas capazes de potencializar os efeitos produtivos dos conflitos na Internet e ampliação do debate sobre a temática de estudo do Observatório.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (3) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (1) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (12) . Integrantes: Fabricio Olivetti de França - Integrante / Carlos Alberto Kamienski - Coordenador / Denise Hideko Goya - Integrante / Claudio Luis de Camargo Penteado - Integrante / Carlos da Silva dos Santos - Integrante / EMERSON URIZZI CERVI - Integrante / Eva Maria Campos Dominguez - Integrante / Flávio Eduardo Aoki Horita - Integrante / Marcus Abílio Gomes Pereira - Integrante / Mirtha Lina Fernández Venero - Integrante / Rafaela Vilela da Rocha Campos - Integrante / Victor Marchezini - Integrante. Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
      Membro: Fabricio Olivetti de França.
      Descrição: https://observa.pesquisa.ufabc.edu.br/ Tecnologias de informação e comunicação, em particular, a Internet, reconfiguraram profundamente a dinâmica de conflitos na sociedade contemporânea em diferentes níveis. Neste sentido, o presente projeto ambiciona construir um Observatório de Conflitos na Internet, capaz de consolidar-se como uma referência nacional e internacional de pesquisas na área. Para tanto, propõe a realização de uma ampla pesquisa, de caráter interdisciplinar e estruturada em quatro etapas, visando: I) construir um arcabouço teórico consistente para definir e identificar conflitos na Internet; II) construir metodologias e sistemas computacionais capazes de observar, sistematicamente, a dinâmica dos conflitos na rede; III) analisar e sistematizar os dados referentes aos conflitos na Internet; IV) contribuir propositivamente para o desenho de políticas públicas capazes de potencializar os efeitos produtivos dos conflitos na Internet e ampliação do debate sobre a temática de estudo do Observatório.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (5) / Doutorado: (2) . Integrantes: Denise Hideko Goya - Integrante / Claudio Luiz de Camargo Penteado - Integrante / Fabrício Olivetti de França - Integrante / Carlos Kamienski - Coordenador / Rafaela Vilela da Rocha - Integrante / Carlos da Silva dos Santos - Integrante / Flávio Horita - Integrante. Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro. Número de produções C, T & A: 6
      Membro: Denise Hideko Goya.
      Descrição: http://pesquisa.ufabc.edu.br/observa Tecnologias de informação e comunicação, em particular, a Internet, reconfiguraram profundamente a dinâmica de conflitos na sociedade contemporânea em diferentes níveis. Neste sentido, o presente projeto ambiciona construir um Observatório de Conflitos na Internet, capaz de consolidar-se como uma referência nacional e internacional de pesquisas na área. Para tanto, propõe a realização de uma ampla pesquisa, de caráter interdisciplinar e estruturada em quatro etapas, visando: I) construir um arcabouço teórico consistente para definir e identificar conflitos na Internet; II) construir metodologias e sistemas computacionais capazes de observar, sistematicamente, a dinâmica dos conflitos na rede; III) analisar e sistematizar os dados referentes aos conflitos na Internet; IV) contribuir propositivamente para o desenho de políticas públicas capazes de potencializar os efeitos produtivos dos conflitos na Internet e ampliação do debate sobre a temática de estudo do Observatório. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Doutorado: (1) . Integrantes: Carlos Alberto Kamienski - Coordenador / Claudio Penteado - Integrante / Fabricio Olivetti de França - Integrante / Denise Goya - Integrante / Flávio Horita - Integrante / Carlos Santos - Integrante / Rafaela Vilela da Rocha - Integrante. Financiador(es): (FAPESP) Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
      Membro: Carlos Alberto Kamienski.
    3. 2018-2020. Generalização e Aplicações do Tipo de Dado Algébrico Interação-Transformação
      Descrição: O Tipo de Dado Algébrico Interação-Transformação é uma nova representação para o problema de regressão simbólica que restringe o espaço de busca para compreender apenas expressões simples e válidas. Foi criado como um meio termo entre a simplicidade de modelos lineares e o poder de aproximação de modelos caixa-preta. Este projeto tem o objetivo de generalizar essa representação para outras aplicações, expandir seu espaço de busca e empregar os algoritmos relacionado em aplicações reais.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (1) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (1) . Integrantes: Fabricio Olivetti de França - Coordenador. Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
      Membro: Fabricio Olivetti de França.
    4. 2018-Atual. [CAPES-Print UFABC] Data Science
      Descrição: Data science is an interdisciplinary research field that comprises scientific methods, systems, and processes used to gain insights and to understand a phenomenon of interest using data in distinct formats, i.e., structured, semi-structured, or unstructured. This research area emerged as a consequence of the advancements in information technologies (e.g., GPS, wearable equipment, and hard sensors) leading to an increase in the volume of available data, the so-called Big Data. The data processing and analysis are supported by techniques and theories from different domains like mathematics, computer science, statistics, information science, and, in particular, machine learning, pattern recognition, data mining, graph theory, and data visualization. Nevertheless, several challenges remain, from the use of existing methodologies in new domain contexts (e.g., social media analysis for weather forecasting) to the development of new approaches for dealing with existing problems (e.g., text mining using deep learning). This project aims to establish an interdisciplinary research network of international collaboration to address some challenges in the following stages of data science cycle: 1) Pre-processing and representation, including data integration, multidimensional databases, complex networks, text and multimedia mining, interoperability of different information systems and Internet-of-things; 2) Features engineering, in order to extract the relationship among the features through the neural network and symbolic regression; 3) Creation of regression and classification models through semi and supervised learning; 4) Combinatory and numerical optimization for feature selection; 5) Model validation through the interpretability of the generated model and applications to real world scenarios; 6) Challenges associated with the use of a large amount of data, as well as the use of parallel and distributed computing for high-performance systems. These studies will be applied to political science and sentiment analysis in social networks, text and multimedia mining, educational data mining, smart cities and agriculture, urban resilience against natural disasters, scientometrics, systems biology, Neurocomputing, brain-computer interface, neuromorphic computing, aided image and video segmentation, and robotics... Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Fabricio Olivetti de França - Integrante / David Correa Martins Jr. - Coordenador / Thiago Ferreira Covões - Integrante / Ronaldo Cristiano Prati - Integrante / João Paulo Góis - Integrante / Carlos Alberto Kamienski - Integrante / Itana Stiubiener - Integrante / Harlen Costa Batagelo - Integrante / Jesus Mena-Chalco - Integrante / Flávio Eduardo Aoki Horita - Integrante / Denise Hideko Goya - Integrante / GUILHERME MOTA - Integrante / RAPHAEL YOKOINGAWA DE CAMARGO - Integrante / Wagner Tanaka Botelho - Integrante / edson pinheiro pimentel - Integrante / Francisco Javier Ropero Pelaez - Integrante / Rodrigo Moreira Bacurau - Integrante / Saul de Castro Leite - Integrante / Denis Gustavo Fantinato - Integrante / Paulo Henrique Pisani - Integrante / Emilio de Camargo Francesquini - Integrante / Vladimir Moreira Rocha - Integrante / Valerio Ramos Batista - Integrante / Fabio Marques Simões de Souza - Integrante / Marina Sparvoli de Medeiros - Integrante. Financiador(es): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - Auxílio financeiro.
      Membro: Fabricio Olivetti de França.
      Descrição: Data science is an interdisciplinary research field that comprises scientific methods, systems, and processes used to gain insights and to understand a phenomenon of interest using data in distinct formats, i.e., structured, semi-structured, or unstructured. This research area emerged as a consequence of the advancements in information technologies (e.g., GPS, wearable equipment, and hard sensors) leading to an increase in the volume of available data, the so-called Big Data. The data processing and analysis are supported by techniques and theories from different domains like mathematics, computer science, statistics, information science, and, in particular, machine learning, pattern recognition, data mining, graph theory, and data visualization. Nevertheless, several challenges remain, from the use of existing methodologies in new domain contexts (e.g., social media analysis for weather forecasting) to the development of new approaches for dealing with existing problems (e.g., text mining using deep learning). This project aims to establish an interdisciplinary research network of international collaboration to address some challenges in the following stages of data science cycle: 1) Pre-processing and representation, including data integration, multidimensional databases, complex networks, text and multimedia mining, interoperability of different information systems and Internet-of-things; 2) Features engineering, in order to extract the relationship among the features through the neural network and symbolic regression; 3) Creation of regression and classification models through semi and supervised learning; 4) Combinatory and numerical optimization for feature selection; 5) Model validation through the interpretability of the generated model and applications to real world scenarios; 6) Challenges associated with the use of a large amount of data, as well as the use of parallel and distributed computing for high-performance systems. These studies will be applied to political science and sentiment analysis in social networks, text and multimedia mining, educational data mining, smart cities and agriculture, urban resilience against natural disasters, scientometrics, systems biology, Neurocomputing, brain-computer interface, neuromorphic computing, aided image and video segmentation, and robotics.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Edson Pinheiro Pimentel - Coordenador / Joao Paulo Gois - Integrante / Wagner Tanaka Botelho - Integrante / STIUBIENER, ITANA - Integrante / David Corrêa Martins Junior - Integrante / Fabricio Olivetti de França - Integrante / Denis Gustavo Fantinato - Integrante. Financiador(es): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - Auxílio financeiro.
      Membro: Edson Pinheiro Pimentel.
      Descrição: Data science is an interdisciplinary research field that comprises scientific methods, systems, and processes used to gain insights and to understand a phenomenon of interest using data in distinct formats, i.e., structured, semi-structured, or unstructured. This research area emerged as a consequence of the advancements in information technologies (e.g., GPS, wearable equipment, and hard sensors) leading to an increase in the volume of available data, the so-called Big Data. The data processing and analysis are supported by techniques and theories from different domains like mathematics, computer science, statistics, information science, and, in particular, machine learning, pattern recognition, data mining, graph theory, and data visualization. Nevertheless, several challenges remain, from the use of existing methodologies in new domain contexts (e.g., social media analysis for weather forecasting) to the development of new approaches for dealing with existing problems (e.g., text mining using deep learning). This project aims to establish an interdisciplinary research network of international collaboration to address some challenges in the following stages of data science cycle: 1) Pre-processing and representation, including data integration, multidimensional databases, complex networks, text and multimedia mining, interoperability of different information systems and Internet-of-things;2) Features engineering, in order to extract the relationship among the features through the neural network and symbolic regression; 3) Creation of regression and classification models through semi and supervised learning; 4) Combinatory and numerical optimization for feature selection; 5) Model validation through the interpretability of the generated model and applications to real world scenarios; 6) Challenges associated with the use of a large amount of data, as well as the use of parallel and distributed computing for high-performance systems. These studies will be applied to political science and sentiment analysis in social networks, text and multimedia mining, educational data mining, smart cities and agriculture, urban resilience against natural disasters, scientometrics, systems biology, Neurocomputing, brain-computer interface, neuromorphic computing, aided image and video segmentation, and robotics.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: David Corrêa Martins Junior - Coordenador / Fabricio Olivetti de França - Integrante / MOTA, GUILHERME O. - Integrante / CAMARGO, RAPHAEL YOKOINGAWA DE - Integrante / Wagner Tanaka Botelho - Integrante / Jesus Pascual Mena-Chalco - Integrante / João Paulo Gois - Integrante / Flavio Eduardo Aoki Horita - Integrante / Carlos Alberto Kamienski - Integrante / Harlen Costa Batagelo - Integrante / Ronaldo Cristiano Prati - Integrante / Denise Hideko Goya - Integrante / Edson Pinheiro Pimentel - Integrante / Francisco Javier Ropero Pelaez - Integrante / Thiago Ferreira Covões - Integrante / Itana Stiubiener - Integrante / Saul de Castro Leite - Integrante / Denis Gustavo Fantinato - Integrante / Paulo Henrique Pisani - Integrante / Rodrigo Moreira Bacurau - Integrante / Emilio de Camargo Francesquini - Integrante / Vladimir Moreira Rocha - Integrante / Valerio Ramos Batista - Integrante / Fabio Marques Simões de Souza - Integrante / Marina Sparvoli de Medeiros - Integrante. Financiador(es): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - Auxílio financeiro.
      Membro: David Corrêa Martins Junior.
    5. 2016-2017. The role of social media in comparative elections: Turkey and Brazil
      Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Fabricio Olivetti de França - Integrante / Denise Hideko Goya - Integrante / Claudio Luis de Camargo Penteado - Coordenador.
      Membro: Fabricio Olivetti de França.
    6. 2014-2015. Disputas eleitorais no ciberespaço: estudo das redes sociais de internet nas eleições presidenciais de 2014 no Brasil
      Descrição: O projeto de pesquisa tem como objetivo estudar o comportamento dos usuários das Redes Redes Sociais de Internet (RSI) no contexto das eleições presidenciais de 2014, por meio do desenvolvimento de ferramentas computacionais de estudo de redes complexas. A rápida popularização das Redes Sociais de Internet tem produzido importantes transformações nas relações sociais, criando novas formas de sociabilidade mediadas por computadores. Nesse novo espaço de interação, diversos temas são debatidos por seus usuários que possuem um papel ativo na produção, transmissão e circulação de informações, tornando o processo comunicacional mais fluído e dinâmico. Em época eleitoral, o tema da política invade a vida cotidiana das pessoas e também ganham destaque dentro das RSI. Os militantes, os simpatizantes, as campanhas dos candidatos e mesmo o cidadão comum utilizam esse espaço de interatividade para promover um confronto de informações e contrainformações. Visando compreender o comportamento dos usuários de RSI, a pesquisa pretende desenvolver uma ferramenta computacional de extração e análise de informações de redes sociais voltada para estudar como elas são apropriadas por seus usuários durante a disputa eleitoral. Essa ferramenta tem a finalidade de caracterizar os usuários mais influentes, identificar a participação de grupos políticos e os temas mais populares. Por meio de um viés interdisciplinar, o projeto tem a intenção de contribuir nos estudos sobre comportamento eleitoral e marketing político dentro de uma nova configuração social na qual o ciberespaço se torna um campo de disputa política da Sociedade da Informação.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (1) . Integrantes: Fabricio Olivetti de França - Integrante / Denise Hideko Goya - Integrante / Claudio Luis de Camargo Penteado - Coordenador / Bruno Crepaldi Ambrózio - Integrante. Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
      Membro: Fabricio Olivetti de França.
      Descrição: O projeto de pesquisa tem como objetivo estudar o comportamento dos usuários das Redes Redes Sociais de Internet (RSI) no contexto das eleições presidenciais de 2014, por meio do desenvolvimento de ferramentas computacionais de estudo de redes complexas. A rápida popularização das Redes Sociais de Internet tem produzido importantes transformações nas relações sociais, criando novas formas de sociabilidade mediadas por computadores. Nesse novo espaço de interação, diversos temas são debatidos por seus usuários que possuem um papel ativo na produção, transmissão e circulação de informações, tornando o processo comunicacional mais fluído e dinâmico. Em época eleitoral, o tema da política invade a vida cotidiana das pessoas e também ganham destaque dentro das RSI. Os militantes, os simpatizantes, as campanhas dos candidatos e mesmo o cidadão comum utilizam esse espaço de interatividade para promover um confronto de informações e contrainformações. Visando compreender o comportamento dos usuários de RSI, a pesquisa pretende desenvolver uma ferramenta computacional de extração e análise de informações de redes sociais voltada para estudar como elas são apropriadas por seus usuários durante a disputa eleitoral. Essa ferramenta tem a finalidade de caracterizar os usuários mais influentes, identificar a participação de grupos políticos e os temas mais populares. Por meio de um viés interdisciplinar, o projeto tem a intenção de contribuir nos estudos sobre comportamento eleitoral e marketing político dentro de uma nova configuração social na qual o ciberespaço se torna um campo de disputa política da Sociedade da Informação.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (3) / Mestrado acadêmico: (2) . Integrantes: Denise Hideko Goya - Integrante / Claudio Luiz de Camargo Penteado - Coordenador / Fabrício Olivetti de França - Integrante. Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro. Número de produções C, T & A: 5
      Membro: Denise Hideko Goya.
    7. 2013-Atual. NUVEM - Núcleo Estratégico de Universos Virtuais, Entretenimento e Mobilidade
      Descrição: O Núcleo Estratégico de Universos Virtuais, Entretenimento e Mobilidade (NUVEM) tem o objetivo de produzir novos conhecimentos, formar recursos humanos de alto nível e gerar soluções inovadoras e interdisciplinares em áreas relacionadas com as Tecnologias de Informação e Comunicação (TICs) e suas interações com demandas da sociedade, como melhoria da qualidade de vida dos cidadãos e sustentabilidade.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Fabricio Olivetti de França - Coordenador / Gustavo Sousa Pavani - Integrante / Ronaldo Cristiano Prati - Integrante / João Paulo Góis - Integrante / Carlos Alberto Kamienski - Integrante / Claudio Penteado - Integrante / Itana Stiubiener - Integrante / Helio Waldman - Integrante / André Guilherme Balan - Integrante / Celso Setsuo Kurashima - Integrante / Denise Hideko Goya - Integrante / Fabiana Soares Santana - Integrante / Harlen Costa Batagelo - Integrante / Jesus Mena-Chalco - Integrante / João Henrique Kleinschmidt - Integrante / Juliana Cristina Braga - Integrante / Luiz Henrique Bonani - Integrante / Sergio Amadeu de Oliveira - Integrante.
      Membro: Fabricio Olivetti de França.

Prêmios e títulos

  • Total de prêmios e títulos (0)

    Participação em eventos

    • Total de participação em eventos (12)
      1. 2016 49th Hawaii International Conference on System Sciences (HICSS). The Influence of Retweeting Robots During Brazilian Protests. 2016. (Congresso).
      2. 2016 49th Hawaii International Conference on System Sciences (HICSS). The People Have Spoken: Conflicting Brazilian Protests on Twitter. 2016. (Congresso).
      3. 2016 IEEE World Congress on Computational Intelligence. Evolving a generalized strategy for an action-platformer video game framework. 2016. (Congresso).
      4. Complex Networks VI: Proceedings of the 6th Workshop on Complex Networks CompleNet 2015. A Flexible Fitness Function for Community Detection in Complex Networks. 2015. (Congresso).
      5. 2013 IEEE Congress on Evolutionary Computation. Extending features for multilabel classification with swarm biclustering. 2013. (Congresso).
      6. 2013 IEEE Congress on Evolutionary Computation. Identifying overlapping communities in complex networks with multimodal optimization. 2013. (Congresso).
      7. Machine Learning and Applications (ICMLA), 2013 12th International Conference on. Operation Planning of Hydroelectric Systems: Application of Genetic Algorithms and Differential Evolution. 2013. (Congresso).
      8. 2012 Eleventh International Conference on Machine Learning and Applications (ICMLA). Scalable Overlapping Co-Clustering of Word-Document Data. 2012. (Congresso).
      9. IEEE Congress on Evolutionary Computation. Membro do Program Committee (revisor). 2012. (Congresso).
      10. International Conference on Hybrid Artificial Intelligence Systems. Membro do Program Committee (revisor). 2012. (Congresso).
      11. International Conference on Intelligent Data Engineering and Automated Learning. Membro do Program Committee (revisor). 2012. (Congresso).
      12. World Congress on Nature and Biologically Inspired Computing. Membro do Program Committee (revisor). 2012. (Congresso).

    Organização de eventos

    • Total de organização de eventos (1)
      1. DE FRANCA, FABRICIO OLIVETTI; DA SILVA MIRAS DE ARAUJO, KARINE ; Fantinato, Denis ; VARGAS, P. A. ; Eiben, AE. EvoMan: Game-playing Competition. 2020. Concurso

    Lista de colaborações

    • Colaborações endôgenas (7)
      • Fabricio Olivetti de França ⇔ Denise Hideko Goya (10.0)
        1. PENTEADO, C. L. C. ; GOYA, D. H. ; FRANÇA, F. O.. Discursive conflicts around the impeachment of Dilma Rousseff (Brazil) on Twitter. Perpectivas da Contemporaneidade. v. 1, p. 49-67, issn: 2184-9021, 2021.
        2. de França, Fabrício Olivetti ; Goya, Denise Hideko ; DE CAMARGO PENTEADO, CLAUDIO LUÍS. User profiling of the Twitter Social Network during the impeachment of Brazilian President. SOCIAL NETWORK ANALYSIS AND MINING. v. 8, p. 5, issn: 1869-5450, 2018.
        3. Penteado, C. L. C. ; GOYA, D. H. ; DE FRANCA, FABRICIO OLIVETTI. O DEBATE POLÍTICO NO TWITTER NAS ELEIÇÕES PRESIDENCIAIS DE 2014 NO BRASIL. Em Debate (Belo Horizonte). v. 6, p. 47-54, issn: 2176-4883, 2014.
        4. de Souza Carvalho, Cássia ; de França, Fabrício Olivetti ; GOYA, DENISE HIDEKO ; de Camargo Penteado, Claudio Luis. Brazilians Divided: Political Protests as Told by Twitter. Transactions on Large-Scale Data- and Knowledge-Centered Systems XXVII. 1ed. Em: . : Springer. 2016.p. 1-18.
        5. Kamienski, Carlos ; Mazim, Lucas ; Penteado, Claudio ; GOYA, DENISE ; Di Genova, Daniel ; DE FRANÇA, FABRÍCIO ; Ramos, Diogo ; Horita, Flávio. A Polarization Approach for Understanding Online Conflicts in Times of Pandemic: A Brazilian Case Study. Em: Hawaii International Conference on System Sciences (HICSS), v. 1, p. 1-10, 2021.
        6. DE FRANCA, FABRICIO ; DOS SANTOS, CARLOS ; PENTEADO, CLAUDIO ; Goya, Denise ; MAZIM, LUCAS ; KAMIENSKI, CARLOS ; DI GENOVA, DANIEL ; RAMOS, DIOGO. Dynamics of Conflicts on the Twitter Social Network: a case study on the use of chloroquine in Brazil. Em: Hawaii International Conference on System Sciences, v. 1, p. 1-10, 2021.
        7. de França, Fabrício Olivetti ; GOYA, DENISE ; PENTEADO, CLAUDIO CAMARGO. Analysis of the Twitter Interactions during the Impeachment of Brazilian President. Em: Hawaii International Conference on System Sciences, v. 1, 2018.
        8. CARVALHO, CASSIA DE SOUZA ; FRANCA, FABRICIO OLIVETTI DE ; GOYA, DENISE HIDEKO ; PENTEADO, CLAUDIO LUIS DE CAMARGO. The People Have Spoken: Conflicting Brazilian Protests on Twitter. Em: 2016 49th Hawaii International Conference on System Sciences (HICSS), v. 49, p. 1986-1995, 2016.
        9. OLIVEIRA, ERIC TADEU CAMACHO DE ; FRANCA, FABRICIO OLIVETTI DE ; GOYA, DENISE HIDEKO ; PENTEADO, CLAUDIO LUIS DE CAMARGO. The Influence of Retweeting Robots During Brazilian Protests. Em: 2016 49th Hawaii International Conference on System Sciences (HICSS), v. 49, p. 2068-2076, 2016.
        10. Penteado, C. L. C. ; GOYA, D. H. ; DE FRANÇA, F.O.. Disputas eleitorais no ciberespaço: estudo do Twitter nas eleições presidenciais de 2014 no Brasil. Em: III congreso internacional en comunicación politica y estrategias de campaña, v. 0, p. 2-18, 2014.

      • Fabricio Olivetti de França ⇔ Carlos Alberto Kamienski (2.0)
        1. Kamienski, Carlos ; Mazim, Lucas ; Penteado, Claudio ; GOYA, DENISE ; Di Genova, Daniel ; DE FRANÇA, FABRÍCIO ; Ramos, Diogo ; Horita, Flávio. A Polarization Approach for Understanding Online Conflicts in Times of Pandemic: A Brazilian Case Study. Em: Hawaii International Conference on System Sciences (HICSS), v. 1, p. 1-10, 2021.
        2. DE FRANCA, FABRICIO ; DOS SANTOS, CARLOS ; PENTEADO, CLAUDIO ; Goya, Denise ; MAZIM, LUCAS ; KAMIENSKI, CARLOS ; DI GENOVA, DANIEL ; RAMOS, DIOGO. Dynamics of Conflicts on the Twitter Social Network: a case study on the use of chloroquine in Brazil. Em: Hawaii International Conference on System Sciences, v. 1, p. 1-10, 2021.

      • Fabricio Olivetti de França ⇔ Debora Maria Rossi de Medeiros (2.0)
        1. RUAS, TERRY ; PORTO FERREIRA, CHARLES HENRIQUE ; GROSKY, WILLIAM ; de França, Fabrício Olivetti ; ROSSI DE MEDEIROS, DÉBORA MARIA. Enhanced word embeddings using multi-semantic representation through lexical chains. INFORMATION SCIENCES. v. 532, p. 16-32, issn: 0020-0255, 2020.
        2. FERREIRA, CHARLES HENRIQUE PORTO ; DE FRANCA, FABRICIO OLIVETTI ; MEDEIROS, DEBORA R.. Combining Multiple Views from a Distance Based Feature Extraction for Text Classification. Em: 2018 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC), p. 1, 2018.

      • Fabricio Olivetti de França ⇔ Emilio de Camargo Francesquini (2.0)
        1. Fernandes, Matheus Campos ; DE FRANCA, FABRICIO OLIVETTI ; Francesquini, Emilio. Origami: (un)folding the Abstraction of Recursion Schemes for Program Synthesis. Genetic and Evolutionary Computation. 1ed. Em: . : Springer Nature Singapore. 2024.p. 263-281.
        2. FERNANDES, MATHEUS CAMPOS ; DE FRANÇA, FABRÍCIO OLIVETTI ; FRANCESQUINI, EMÍLIO. HOTGP - Higher-Order Typed Genetic Programming. Em: GECCO '23: Genetic and Evolutionary Computation Conference, p. 1091, 2023.

      • Fabricio Olivetti de França ⇔ Flávio Eduardo Aoki Horita (2.0)
        1. KAMIENSKI, CARLOS ; DE CAMARGO PENTEADO, CLAUDIO LUIS ; GOYA, DENISE ; ROCHA, RAFAELA V. ; DE SOUZA, LUCAS MAZIM ; DI GENOVA, DANIEL VITOR BERALDO ; RAMOS, DIOGO FORNAZIERO SEGURA ; DE FRANCA, FABRICIO OLIVETTI ; HORITA, FLAVIO ; DOS SANTOS, CARLOS DA SILVA. Measuring Network Polarization and Political Sectarianism During the 2020 Pandemic. IEEE TRANSACTIONS ON COMPUTATIONAL SOCIAL SYSTEMS. v. 1, p. 1-16, issn: 2329-924X, 2022.
        2. Kamienski, Carlos ; Mazim, Lucas ; Penteado, Claudio ; GOYA, DENISE ; Di Genova, Daniel ; DE FRANÇA, FABRÍCIO ; Ramos, Diogo ; Horita, Flávio. A Polarization Approach for Understanding Online Conflicts in Times of Pandemic: A Brazilian Case Study. Em: Hawaii International Conference on System Sciences (HICSS), v. 1, p. 1-10, 2021.

      • Fabricio Olivetti de França ⇔ Carlos da Silva dos Santos (1.0)
        1. DE FRANCA, FABRICIO ; DOS SANTOS, CARLOS ; PENTEADO, CLAUDIO ; Goya, Denise ; MAZIM, LUCAS ; KAMIENSKI, CARLOS ; DI GENOVA, DANIEL ; RAMOS, DIOGO. Dynamics of Conflicts on the Twitter Social Network: a case study on the use of chloroquine in Brazil. Em: Hawaii International Conference on System Sciences, v. 1, p. 1-10, 2021.

      • Fabricio Olivetti de França ⇔ Ronaldo Cristiano Prati (1.0)
        1. PRATI, RONALDO C. ; DE FRANCA, FABRICIO OLIVETTI. Extending features for multilabel classification with swarm biclustering. Em: 2013 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC), p. 2964, 2013.




    Data de processamento: 16/11/2024 16:20:29