Arquitetura MCGML : classificando modelos desestruturados usando aprendizado de máquina em grafos

Orientador: Andrey Ricardo PimentelTese (doutorado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Exatas, Programa de Pós-Graduação em Informática. Defesa : Curitiba, 27/03/2023Inclui referênciasÁrea de concentração: Ciência da ComputaçãoResumo: Modelos e metamodelos criados usando abordagens baseadas em modelos têm relações de conformidades restritas. No entanto, houve um aumento nos formatos de dados livres de schemas ou semiestruturados, tais como as representações orientadas a documentos, as quais geralmente são persistidas como documentos JSON. Apesar de não terem um metamodelo/schema explícitos, esses documentos poderiam ser categorizados visando obter conhecimento sobre seus domínios, e conformá-los parcialmente aos seus respectivos metamodelos. Abordagens recentes estão surgindo objetivando extrair informações ou combinar soluções de modelagem com cognificação. Existe porém uma carência de abordagens que explorem a classificação de formatos semiestruturados. Esta tese aborda justamente essas limitações, apresentando a Arquitetura MCGML (Model Classification using Graph Machine Learning): uma abordagem para analisar e classificar modelos desestruturados usando Aprendizado de Máquina em Grafos. Primeiro descrevemos nossa primeira etapa de pesquisa que diz respeito ao processo de extração de elementos de um metamodelo para dentro de uma rede neural Multi-Layer Perceptron (MLP) para que a mesma possa ser treinada. Em seguida convertemos documentos JSON em um formato de entrada codificado para a MLP. Apresentaremos nesta tese, o passo a passo para classificar documentos JSON de acordo com metamodelos existentes extraídos a partir de um repositório. Em seguida apresentamos a Arquitetura MCGML com o objetivo de classificar e analisar similaridades em modelos e metamodelos através da análise de grafos e os algoritmos de Machine Learning (ML). Mostramos também uma série de experimentos para demonstrar a viabilidade da arquitetura MCGML e sua efetividade em classificar documentos.Abstract: Models and metamodels created using model-based approaches have restrict conformance relations. However, there has been an increase of semi-structured or schema-free data formats, such as document-oriented representations, which are often persisted as JSON documents. Despite not having an explicit schema/metamodel, these documents could be categorized to discover their domain and to partially conform to a metamodel. Recent approaches are emerging to extract information or to couple modeling with cognification. However, there is a lack of approaches exploring semi-structured formats classification. In this thesis, we address precisely these limitations, we present MCGML Architecture (Model Classification using Graph Machine Learning): an approach to analyze and classify unstructured models using Graph Machine Learning. First, we describe our first research stage that concerns how to extract metamodels elements into a Multi-Layer Perceptron (MLP) network to be trained. Then, we translate the JSON documents into the input format of the encoded MLP. We present the step-by-step tasks to classify JSON documents according to existing metamodels extracted from a repository. Then we present the MCGML Architecture in order to classify and analyze similarities in models and metamodels through graph analysis and Machine Learning (ML) algorithms. We have conducted a set of experiments, showing that the approach is feasible, and its effectiveness in classifying documents

Internet of Things-Aided Smart Home Off-Grid Photovoltaic-Powered

Nowadays, smart devices which can be controlled remotely by the Internet appear in the preference setting rather than the manual control to improve the standard of living. In this paper, a domotic system integrated into PV power generation has been developed on the Internet of Things (IoT). The system uses sensors for fire detection and monitoring of the temperature and relative air humidity. Based on real-time, the home automation off-grid system is developed so that makes the system cost-effective and portable

Quantitative and Qualitative Approach of Scientific Paper Popularity By Naïve Bayes Classifier

Usually, scientific research begins with the collection of data in which online social media tools can be some of the most rewarding and informative resources. The extensive measure of accessible information pulls in users from undergraduate students to postdoc. The search for scientific themes has popularized due to the availability of abundant publications that resides in scientific social networks such as Mendeley, ResearchGate etc. Articles are published on these media inform of text for knowledge dissemination, scientific support, research, updates etc, and are frequently uploaded after its publication in a proceedings or journal. In this sense, data collected from database often contains high noise and its analysis can be treated as a characterization undertaking as it groups the introduction of a content into either good or bad. In this text, we present quantitative and qualitative analysis of papers popularity in Mendeley repository by using naive Bayes Classifier

Quantitative Analysis Powered by Naïve Bayes Classifier Algorithm to Data-Related Publications Social-Scientific Network

Quantitative evaluation of a dataset can play an important role in pattern recognition of technical-scientific research involving behavior and dynamics in social networks. As an example, are the adaptive feature weighting approaches by naive Bayes text algorithm. This work aims to present an exploratory data analysis with a quantitative approach that involves pattern recognition using the Mendeley research network; to identify logics given the popularity of document access. To better analyze the results, the work was divided into four categories, each with three subcategories, that is, five, three, and two output classes. The name for these categories came up due to data collection, which also presented documents with open access, dismembering proceedings, and journals for two more categories. As a result, the performance for the test examples showed a lower error rate related to the subcategory two output classes in the criterion of popularity by using the naive Bayes algorithm in Mendeley

Translation and cultural adaptation of Charing Cross Venous Ulcer Questionnaire

BACKGROUND: The translation and cultural adaptation are steps that will allow an instrument created in a particular language and culture might be used in another cultural context. The Charing Cross Venous Ulcer Questionnaire (CCVUQ) is a quality of life questionnaire in English for patients with venous ulcers that need to be translated and culturally adapted to be used in Brazil. OBJECTIVE: To translate and culturally adapt to the Brazilian the CCVUQ. METHODS: The process consisted of two translations and two back translations performed by freelance translators, evaluation of versions, followed by the development of consensus version and pre-test commented. RESULTS: In the process of translating some words and expressions were changed in its literal aspect. Pre-test evaluation indicated changes were needed for better understanding of the respondent. The average time to respond to the questionnaire was 5 minutes and 23 seconds. CONCLUSION: The Portuguese version of the Charing Cross Venous Ulcer Questionnaire was translated and adapted for use in Brazilian population.CONTEXTO: A tradução e a adaptação cultural são etapas que permitirão que um instrumento criado em determinado idioma e cultura possa ser usado em outro contexto cultural. O Charing Cross Venous Ulcer Questionnaire (CCVUQ) é um questionário de qualidade de vida em portadores de úlceras venosas que para ser utilizado no Brasil é necessária a execução do processo de adaptação transcultural. OBJETIVO: Traduzir e adaptar culturalmente para a população brasileira o CCVUQ. MÉTODOS: O processo consistiu em duas traduções e duas retrotraduções realizadas por tradutores independentes, da avaliação das versões, seguida da elaboração de versão consensual e de pré-teste comentado. RESULTADOS: No processo de tradução, algumas palavras foram modificadas no seu aspecto literal. A análise posterior dos resultados do pré-teste apontou necessidades de modificações de alguns termos para melhor compreensão do respondente. O tempo médio de aplicação do questionário foi de 5 minutos e 23 segundos. CONCLUSÃO: A versão na língua portuguesa do Charing Cross Venous Ulcer Questionnaire foi traduzida e adaptada para uso na população brasileira.Universidade Federal de São Paulo (UNIFESP)UNCISALEstácio Faculdade de Alagoas curso de FisioterapiaEnfermeira da Hemodiálise do Hospital Antonio TarginoHospital Regional de Trauma de Campina Grande Unidade de Terapia Intensiva InfantilClínica de Enfermagem Especializada em CurativosUNIFESP, EPM, São PauloSciEL

Redes socias científicas e inteligência artificial – uma revisão sistemática aplicada a reconhecimento de padrões / Scientific social networks and artificial intelligence - a systematic review applied to recognition of standards

O presente artigo busca realizar uma Revisão Sistemática com o intuito de verificar estudos na área de Reconhecimento e Padrões com Redes Sociais Científicas envolvendo estudos dos cientistas. O método de Revisão Sistemática foi escolhido devido a sua consolidação metodológica em realizar buscas de forma mais rigorosa em bases de dados. Como resultado, nove artigos foram encontrados, sendo que apenas dois deles apresentaram um trabalho relacionado com a questão central de pesquisa

Redes socias científicas e inteligência artificial – uma revisão sistemática aplicada a reconhecimento de padrões / Scientific social networks and artificial intelligence - a systematic review applied to recognition of standards

O presente artigo busca realizar uma Revisão Sistemática com o intuito de verificar estudos na área de Reconhecimento e Padrões com Redes Sociais Científicas envolvendo estudos dos cientistas. O método de Revisão Sistemática foi escolhido devido a sua consolidação metodológica em realizar buscas de forma mais rigorosa em bases de dados. Como resultado, nove artigos foram encontrados, sendo que apenas dois deles apresentaram um trabalho relacionado com a questão central de pesquisa

Estudo inicial sobre a evolução do novo CORONAVÍRUS (SARS-COV-2) no estado do Pará (Brasil), no período entre 17/03/2020 e 06/04/2020.

O presente artigo apresenta o estudo inicial sobre a evolução do novo coronavírus (SARS-CoV-2) no estado do Pará, desde a confirmação do primeiro infectado no dia 18/03/2020 até o dia 06/04/2020.O estudo apresenta também um modelo matemático para estimar o número de infectados até o dia 06/05/2020. Os resultados mostram que o modelo é confiável para predições de curto prazo, cuja evolução pode ser de 1 infectado em 18/03/2020 a 761 infectados em 18/04/2020.This paper presents the initial study on the evolution of Coronavirus (SARS-CoV-2) in the state of Pará, from the confirmation of the first infected on 18/03/2020 until 06/04/2020. The study also presents a mathematical model for estimating the number of infected by 06/05/2020. The results show that the model is reliable for short-term predictions, whose evolution can be from 01 infected on 03/18/2020 to 761 infected on 18/04/2020

Arquitetura MCGML : classificando modelos desestruturados usando aprendizado de máquina em grafos

Orientador: Andrey Ricardo PimentelTese (doutorado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Exatas, Programa de Pós-Graduação em Informática. Defesa : Curitiba, 27/03/2023Inclui referênciasÁrea de concentração: Ciência da ComputaçãoResumo: Modelos e metamodelos criados usando abordagens baseadas em modelos têm relações de conformidades restritas. No entanto, houve um aumento nos formatos de dados livres de schemas ou semiestruturados, tais como as representações orientadas a documentos, as quais geralmente são persistidas como documentos JSON. Apesar de não terem um metamodelo/schema explícitos, esses documentos poderiam ser categorizados visando obter conhecimento sobre seus domínios, e conformá-los parcialmente aos seus respectivos metamodelos. Abordagens recentes estão surgindo objetivando extrair informações ou combinar soluções de modelagem com cognificação. Existe porém uma carência de abordagens que explorem a classificação de formatos semiestruturados. Esta tese aborda justamente essas limitações, apresentando a Arquitetura MCGML (Model Classification using Graph Machine Learning): uma abordagem para analisar e classificar modelos desestruturados usando Aprendizado de Máquina em Grafos. Primeiro descrevemos nossa primeira etapa de pesquisa que diz respeito ao processo de extração de elementos de um metamodelo para dentro de uma rede neural Multi-Layer Perceptron (MLP) para que a mesma possa ser treinada. Em seguida convertemos documentos JSON em um formato de entrada codificado para a MLP. Apresentaremos nesta tese, o passo a passo para classificar documentos JSON de acordo com metamodelos existentes extraídos a partir de um repositório. Em seguida apresentamos a Arquitetura MCGML com o objetivo de classificar e analisar similaridades em modelos e metamodelos através da análise de grafos e os algoritmos de Machine Learning (ML). Mostramos também uma série de experimentos para demonstrar a viabilidade da arquitetura MCGML e sua efetividade em classificar documentos.Abstract: Models and metamodels created using model-based approaches have restrict conformance relations. However, there has been an increase of semi-structured or schema-free data formats, such as document-oriented representations, which are often persisted as JSON documents. Despite not having an explicit schema/metamodel, these documents could be categorized to discover their domain and to partially conform to a metamodel. Recent approaches are emerging to extract information or to couple modeling with cognification. However, there is a lack of approaches exploring semi-structured formats classification. In this thesis, we address precisely these limitations, we present MCGML Architecture (Model Classification using Graph Machine Learning): an approach to analyze and classify unstructured models using Graph Machine Learning. First, we describe our first research stage that concerns how to extract metamodels elements into a Multi-Layer Perceptron (MLP) network to be trained. Then, we translate the JSON documents into the input format of the encoded MLP. We present the step-by-step tasks to classify JSON documents according to existing metamodels extracted from a repository. Then we present the MCGML Architecture in order to classify and analyze similarities in models and metamodels through graph analysis and Machine Learning (ML) algorithms. We have conducted a set of experiments, showing that the approach is feasible, and its effectiveness in classifying documents