A produção científica gerada e publicada por docentes das Faculdades de Odontologia pertencentes ao SIEO e vinculados aos Programas de pós-graduação credenciados pela CAPES, é analisada neste trabalho com vistas à verificação da rede colaborativa entre autores. Objetivos: Identificar a visibilidade da produção brasileira de artigos científicos da área de Odontologia, indexada em bases de dados internacionais no período de 2000 a 2008, de autoria dos docentes dos programas de pós-graduação, atuando nas faculdades que integram o SIEO; Traçar a rede colaborativa entre os autores que publicaram artigos em co-autoria; Analisar o tipo de autoria (única ou múltipla) para publicação de artigos científicos publicados em revistas brasileiras e estrangeiras indexadas nas fontes internacionais: Medline, Web of Science e Embase; Verificar os autores que mais colaboraram entre si, a partir da rede dos autores mais produtivos de cada programa de pós-graduação e identificar a afiliação destes colaboradores. Método: a produção científica dos docentes credenciados pela CAPES, foi verificada em três bases de dados internacionais: Medline, Web of Science e Embase, no período de 2000 a 2008. Identificou-se em cada programa, o docente com maior número de trabalhos publicados neste período. A partir da sua produção foram identificados os artigos de autoria única e múltipla. As coautorias permitiram elaborar a rede colaborativa entre autores caracterizando os mais produtivos como autores nó de cada Programa. Resultados: de um total de 29 Programas de pós-graduação na área de Odontologia, das Instituições que compõe o SIEO, estão vinculados 492 docentes credenciados. De acordo com a sua produção científica, 24 deles foram selecionados como docentes nó da rede colaborativa. Do total de 1.422 artigos publicados por esses autores, a rede mostrou que apenas 8 dos trabalhos (0,5%) foram escritos por autoria única. Conclusões: as bases de dados internacionais Medline, Web of Science e Embase indexam e dão visibilidade à produção científica indexada, dos artigos de autoria dos docentes da área de Odontologia, pertencentes ao SIEO; a autoria única mostrou estar, na área Odontológica, cada vez menos frequente, dando espaço para a colaboração entre autores; foi confirmada a autoria múltipla como predominante ente docentes brasileiros dessa área; a análise das redes colaborativas entre autores mostrou ser adequada para identificar as relações existentes entre eles; quanto à distribuição geográfica, foi confirmada a maior concentração de Programas e de docentes de pós-graduação na região Sudeste; a predominância de colaboração foi identificada entre os autores dos departamentos da mesma instituição, e com menor frequência entre faculdades, universidades e outros tipos de instituição; a rede colaborativa não se estabeleceu entre autores de Programas credenciados em Faculdades diferentes. / The scientific production generated and published by professors of the Dentistry Colleges belonging to SIEO and linked to the Post Graduation programme accredited by CAPES, is analyzed in this study with the aim to verify the collaborative network between authors. Objectives: To identify the perceptibility of the Brazilian production of scientific articles in the field of Dentistry, indexed in international databases from 2000 to 2008, authored by professors of post-graduation programme, working in the colleges of the SIEO; To plot the collaborative network between the authors who published co-authored articles; to analyze the type of authorship (single or multiple) for the publication of scientific articles published in Brazilian and foreign journals indexed in international sources: MEDLINE, Web of Science and Embase; to check the most cooperating authors among each other, from the network of the most productive authors of each post graduation program and to identify the affiliation of these collaborators. Method: the scientific production of accredited CAPES professors was verified in three international databases: MEDLINE, Web of Science and Embase from 2000 to 2008. We identified in each program the professor with the highest number of papers published in this period and from this production, the publications of single or multiple authorship were identified. Through the collaborative network, it was able to verify the major collaborators of the authors \"knots\" of each program as well as the form of authorship of articles: single or multiple. Results: In 29 post graduation programme in the Dentistry major area, and from the Institutions composing the SIEO, there are 492 certified professors. According to their scientific production, 24 were selected as teachers \"knots\" of the collaborative network. Out of 1,422 published articles, the network showed that only 8 (0.5%) were written as single authorship. Conclusions: The international databases MEDLINE, Web of Science and Embase index and provide visibility to the indexed scientific production, from the articles authored by members in the field of Dentistry, belonging to SIEO; the single authorship showed to be, in Dentistry, less frequent, giving rise to co-operation among authors; collaboration resulting in multiple authorship is prevalent among Brazilian professors in the field of dentistry, where the development and dissemination of their research analysis of collaborative networks among authors, is adequate to identify the relationship between them: There is a greater concentration of programme and post graduation professors in the Southeast; the predominance of collaboration was identified among authors of the departments within the same institution, and less frequently, between colleges, universities and other institutions, the strong endogenous showed in 16.6% of the authors (the same department). A collaborative network is not established between authors of accredited programs in different faculties.

Esta tese envolve duas áreas de conhecimento, nomeadamente a de modelagem de dados para Sistemas de Gerecnciamento de Bases de Dados, e a de desenvolvimento de Máquinas de Bases de Dados. Devido a isso, esta tese apresenta-se também dividida em duas partes. Na primeira parte analisam-se os modelos já existentes e a partir das deficiências que apresentam para aplicações como Base de Dados para Engenharia, define-se o Modelo de Representação de Objetos. Na segunda parte são analisados arquiteturas de Máquinas de Base de Dados existentes e faz-se a proposta de uma nova arquitetura dedicada, para suportar uma implementação capaz de aproveitar o paralelismo que o modelo apresentado permite. Nas duas partes faz-se um levantamento de trabalhos relevantes que existem nas respectivas áreas, e mostra-se como as soluções apresentadas satisfazem as necessidades inerentes de cada parte / This work deals with two research areas: the data modeling for Database Management Systems; and the development of Database Machines. This work is divided in two parts. The first one analyzes already existent data models, and based on the characteristics required from engineering database applications, the Object Representation Model is defined. The second part analyzes existing database machines architectures and proposes a new one intended to support the intrinsic parallelism of the algorithms developed to implement the presented data model. A survey of relevant results obtained in both areas is included and a thorough discussion concludes the work

Esta tese apresenta novos metodos baseados na teoria dos fractais e em tecnicas de mineração de dados para dar suporte ao monitoramento agrícola em escala regional, mais especicamente areas com plantações de cana-de-açucar que tem um papel importante na economia brasileira como uma alternativa viavel para a substituição de combustíveis fósseis. Uma vez que o clima tem um grande impacto na agricultura, os agrometeorologistas utilizam dados climáticos associados a índices agrometeorológicos e mais recentemente dados provenientes de satélites para apoiar a tomada de decisão. Neste sentido, foi proposto um método que utiliza a dimensão fractal para identicar mudanças de tendências nas séries climáticas juntamente com um módulo de análise estatística para definir quais atributos são responsáveis por essas alterações de comportamento. Além disso, foram propostos dois métodos de medidas de similaridade para auxiliar na comparação de diferentes regiões agrícolas representadas por múltiplas variáveis provenientes de dados meteorológicos e imagens de sensoriamento remoto. Diante da importância de se estudar os extremos climáticos que podem se intensicar dado os cenários que preveem mudanças globais no clima, foi proposto o algoritmo CLIPSMiner que identifica padrões relevantes e extremos em séries climáticas. CLIPSMiner também permite a identificação de correlação de múltiplas séries considerando defasagem de tempo e encontra padrões de acordo com parâmetros que podem ser calibrados pelos usuários. A busca por padrões de associação entre séries foi alcançada por meio de duas abordagens distintas. A primeira delas integrou o cálculo da correlação de dimensão fractal com uma técnica para tornar os valores contínuos das séries em intervalos discretos e um algoritmo de regras de associação gerando o método Apriori-FD. Embora tenha identificado padrões interessantes em relação a temperatura, este método não conseguiu lidar de forma apropriada com defasagem temporal. Foi proposto então o algoritmo CLEARMiner que de forma não-supervisionada minera padrões em uma série associando-os a padrões em outras séries considerando a possibilidade de defasagem temporal. Os métodos propostos foram comparados a técnicas similares e avaliados por um grupo composto por meteorologistas, agrometeorologistas e especialistas em sensoriamento remoto. Os experimentos realizados mostraram que a aplicação de técnicas de mineração de dados e fractais contribui para melhorar a análise dos dados agrometeorológicos e de satélite auxiliando no trabalho de pesquisadores, além de se configurar como uma ferramenta importante para apoiar a tomada de decisão no agronegócio / This thesis presents new methods based on fractal theory and data mining techniques to support agricultural monitoring in regional scale, specifically regions with sugar canefields. This commodity greatly contributes to the Brazilian economy since it is a viable alternative to replace fossil fuels. Since climate in uences the national agricultural production, researchers use climate data associated to agrometeorological indexes, and recently they also employed data from satellites to support decision making processes. In this context, we proposed a method that uses the fractal dimension to identify trend changes in climate series jointly with a statistical analysis module to define which attributes are responsible for the behavior alteration in the series. Moreover, we also proposed two methods of similarity measure to allow comparisons among different agricultural regions represented by multiples variables from meteorological data and remote sensing images. Given the importance of studying the extreme weather events, which could increase in intensity, duration and frequency according to different scenarios indicated by climate forecasting models, we proposed the CLIPSMiner algorithm to identify relevant patterns and extremes in climate series. CLIPSMiner also detects correlations among multiple time series considering time lag and finds patterns according to parameters, which can be calibrated by the users. We applied two distinct approaches in order to discover association patterns on time series. The first one is the Apriori-FD method that integrates an algorithm to perform attribute selection through applying the correlation fractal dimension, an algorithm of discretization to convert continuous values of series into discrete intervals, and a well-known association rules algorithm (Apriori). Although Apriori-FD has identified interesting patterns related to temperature, this method failed to appropriately deal with time lag. As a solution, we proposed CLEARMiner that is an unsupervised algorithm in order to mine the association patterns in one time series relating them to patterns in other series considering the possibility of time lag. The proposed methods were compared with similar techniques as well as assessed by a group of meteorologists, and specialists in agrometeorology and remote sensing. The experiments showed that applying data mining techniques and fractal theory can contribute to improve the analyses of agrometeorological and satellite data. These new techniques can aid researchers in their work on decision making and become important tools to support decision making in agribusiness

O objectivo principal da presente dissertação é avaliar a aplicabilidade da Extracção de Conhecimento em Bases de Dados a uma base de dados académica tomando como estudo de caso a Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto. A metodologia seguida consistiu na aplicação de algumas técnicas de prospecção de dados (classificação a análise de ligações) aos dados relativos aos últimos cinco anos lectivos. A análise incidiu sobre as interdependências entre disciplinas e o perfil dos alunos baseado no desempenho no primeiro ano. A partir de modelos gerados (Árvores e regras de decisão, e regras de associação) conseguem-se verificar interdependências entre disciplinas e a importância relativa que estas têm no sucesso escolar de um ou mais anos, fornecendo informação útil para apoio aos orgãos de gestão em medidas correlativas, como aconselhamento aos alunos, detecção precoce de problemas de insucesso e previsões para os anos lectivos seguintes.

Tese de mestrado integrado. Engenharia Informática e Computação. Universidade do Porto. Faculdade de Engenharia. 2010

Estágio realizado na TRANSDEV e orientado pelo Eng.º Carlos Gomes / Tese de mestrado integrado. Engenharia Informátca e Computação. Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto. 2008

Estágio realizado no CERN e orientado Eva Sanchez-Corral Mena / Tese de mestrado integrado. Engenharia Informática e Computação. Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto. 2008

Estágio realizado na CaetanoBus - Departamento de Desenvolvimento e orientado pelo Eng.º Mário Dias Filipe Fernandes / Tese de mestrado integrado. Engenharia Mecânica. Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto. 2008

Estágio realizado na UCB-ISS e orientado pelo Prof. Doutor Norbert Kuhn / Tese de mestrado integrado. Engenharia Informática e Computação. Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto. 2008

Tese de doutoramento. Engenharia Informática. Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto. 2009