Tese de mestrado. Design Industrial. Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto,. 2010

Dentre as técnicas de mineração existentes encontra-se a associação, responsável por identificar relações que ocorrem no conjunto de dados. Embora a associação seja uma das técnicas mais utilizadas, a quantidade de padrões extraídos pode vir a sobrecarregar o usuário de tal maneira que encontrar algo interessante dentre a imensidão de padrões obtidos passa a ser um novo desafio. Para solucionar esse problema, uma grande parte dos trabalhos relacionados à associação está voltada a etapa de pós-processamento. Esses trabalhos geralmente propõem abordagens de pós-processamento que visam, segundo determinada estratégia, facilitar a busca pelos padrões interessantes ao domínio. Nos últimos anos, essas abordagens têm incluído no processo o conhecimento e/ou interesse do usuário sobre o domínio. Contudo, nas abordagens atualmente existentes, o usuário deve, por meio de algum formalismo descrever explicitamente seu conhecimento e/ou interesse, requerendo do usuário um tempo considerável, podendo levar, inclusive, a especificações incompletas e/ou incorretas. Além disso, na maioria das vezes, o usuário não tem ideia do que é provavelmente interessante, nem a partir de quais relações iniciar a busca. Nota-se, portanto, que um dos desafios dessas abordagens é considerar o conhecimento e/ou interesse do usuário. Além disso, é necessário considerar também o número de regras que o usuário analisará. A análise de regras feita por um especialista é custosa e, na maioria dos casos, o usuário quer explorar as regras geradas sem limitar a exploração ao conhecimento que ele já possui. Portanto, é importante que o usuário avalie o menor número de regras possível e, com base nessa avaliação, abordagens de pós-processamento consigam o auxiliar na busca pelas regras que ele poderá considerar interessante. Para tanto, é proposto neste trabalho que o pós-processamento seja tratado como um problema de classificação semissupervisionada transdutiva, uma vez que permite que o usuário rotule, considerando classes pré-definidas (por exemplo, \"Interessante\" ou \"Não Interessante\"), apenas algumas regras do conjunto a ser explorado para que todas as outras regras sejam automaticamente rotuladas. Além disso, por meio da definição dos rótulos de algumas regras, é possível capturar implicitamente o conhecimento e/ou interesse do usuário sobre o domínio. Para tanto, é necessário que as regras sejam modeladas de maneira a permitir: (a) selecionar as regras a serem rotuladas pelo usuário a fim de capturar implicitamente seu conhecimento e/ou interesse; (b) propagar os rótulos das regras já classificadas pelo usuário a todas as outras regras não rotuladas. Desse modo, neste trabalho, as regras foram modeladas via redes, uma vez que: (i) uma vasta quantidade de medidas de exploração de redes pode ser utilizada, em conjunto com as informações fornecidas pelo usuário, a fim de viabilizar o item (a); (ii) algoritmos de propagação de rótulos podem ser utilizados a fim de viabilizar o item (b). Diante do apresentado, ressalta-se que as contribuições deste trabalho estão na capacidade de se extrair o conhecimento e/ou interesse do usuário de acordo com as características da base de dados e direcionar sua exploração sem a necessidade de se definir previamente o que será explorado. Além disso, os resultados obtidos demonstram a capacidade da PARLP em direcionar o usuário para o conhecimento considerado interessante, reduzindo, para tanto, a quantidade de regras a serem exploradas. Por fim, este trabalho contribui também para demonstrar que é possível tratar o pós-processamento de regras de associação como um problema de propagação de rótulos. / One of the existing data mining techniques is association rules, responsible for identifying relationships that occur in the data set. Although the association rule is one of the most widely used techniques, the amount of extracted patterns can overload the user in such a way that finding interesting patterns among the large amount of obtained patterns becomes a challenge. To solve this problem, a large part of the association-related work is focused on the post-processing step. These works generally propose a post-processing approaches that, according to a certain strategy, aims facilitating the search for interesting patterns. Nowadays, approaches have included the user knowledge in the domain and / or interests on the process. However, in the current existing approaches, the user knowledge and/or interest must be explicitly described by some formalism, requiring a considerable time and may even lead to incomplete and / or incorrect specifications. In addition, the user has no idea what probably is interesting or which patterns to begin the searching. Notice that one of the challenges of these approaches is to consider the knowledge and / or user interest. In addition, consider the number of rules the user will examine is necessary. The analysis of the rules by an expert is expensive and, in most cases, the user wants to explore the rules generated without limiting exploration to the knowledge he already has. Therefore, the user evaluate the fewest amount of rules possible is important and, based on this assessment, the post-processing approaches be able to assist in the search for the rules that he may consider interesting. So, in this work is proposed that the post-processing is treated as a transductive semi supervised classification problem, since it allows the user to label some rules based on two predefined classes (e.g. \"interesting\"or \"not interesting\"), in a way that just a small amount of the rule set needs to be explored and all other association rules are automatically labeled. Furthermore, you can implicitly capture the knowledge and / or user interest in the domain by labeling some rules. Thus, the rules need to be modeled to allow: (a) select the rules to be labeled by the user to implicitly capture their knowledge and / or interest; (b) propagate the rules\' labels classified by the user to all not labeled rules. To do so, the rules were modeled via networks in this work, due to: (i) a large amount of network measures can be used in conjunction with the information provided by the user, to make item (a) possible; (ii) label propagation algorithms can be used in order to make item (b) possible. Therefore, we highlight that the contributions of this work are the ability to extract knowledge and / or user interest according to database characteristics and direct the user exploration without previously defining what will be explored. In addition, the results demonstrate that the proposed approach is able to direct the user to the knowledge considered interesting, reducing the amount of rules to be explored. Finally, this work also contributes to demonstrate that treat the post-processing of association rules as a problem of propagation of labels is possible.

Este trabalho apresenta uma comparação e avaliação das arquiteturas de roteamento IP e IP sobre MPLS. Inicialmente, são apresentados alguns conceitos básicos dos protocolos IP e MPLS, e suas relações com a camada 2 do modelo OSI. Duas características foram analisadas: o processo de encaminhamento e as granularidades para engenharia de tráfego. A medição de desempenho foi feita com computadores Linux realizando a tarefa de roteamento/encaminhamento de datagramas IP em diferentes tipos de redes Ethernet. Com base nos resultados dos testes, é feita uma discussão sobre o desempenho e topologias adequadas para cada arquitetura. / This work presents a comparison and evaluation of IP and the IP over MPLS routing architectures. Initially, some basic concepts of IP and MPLS protocols and their relationship with layer 2 of OSI model are introduced. Two characteristics were analyzed: the forwarding process and traffic engineering granularity. The performance analysis was realized on Linux computers routing/forwarding IP datagramas at different types of Ethernet networks. Considering the results of the tests, a discussion about performance and suitable topologies is made for each architecture.

Dissertação(mestrado) - Universidade Federal do Rio Grande, Programa de Pós-Graduação em Educação em Ciências: Química da Vida e Saúde, Instituto de Educação, 2010. / Submitted by EDUARDO PENA (edupenaa@hotmail.com) on 2012-10-22T23:41:11Z No. of bitstreams: 1 GORDURAS TRANS NAS REVISTAS DE DIVULGAÇÃO, LIVROS DIDÁTICOS.pdf: 852128 bytes, checksum: e1454cf3bbf9b8fed8450815a01dc176 (MD5) / Approved for entry into archive by Bruna Vieira(bruninha_vieira@ibest.com.br) on 2012-12-06T19:34:31Z (GMT) No. of bitstreams: 1 GORDURAS TRANS NAS REVISTAS DE DIVULGAÇÃO, LIVROS DIDÁTICOS.pdf: 852128 bytes, checksum: e1454cf3bbf9b8fed8450815a01dc176 (MD5) / Made available in DSpace on 2012-12-06T19:34:31Z (GMT). No. of bitstreams: 1 GORDURAS TRANS NAS REVISTAS DE DIVULGAÇÃO, LIVROS DIDÁTICOS.pdf: 852128 bytes, checksum: e1454cf3bbf9b8fed8450815a01dc176 (MD5) Previous issue date: 2010 / Com base nos inúmeros estudos que vêm sendo realizados, os pesquisadores estão estabelecendo relação direta entre o consumo de gorduras-trans e os altos índices de doenças cardiovasculares, com isso percebemos a importância da repercussão desse tema nos diversos artefatos culturais. Assim, esta dissertação tem como objetivo investigar as revistas de divulgação, os livros didáticos e os rótulos de produtos alimentícios a fim de verificar os significados que tais artefatos vêm produzindo no que diz respeito às gordurastrans e o quanto eles produzem discursos com relação à alimentação e a saúde dos sujeitos. Este estudo fundamenta-se a partir do campo teórico dos Estudos culturais sob um viés pós- estruturalista, entendendo que as pedagogias que permeiam tais artefatos produzem os modos de ser e viver dos sujeitos, mostrando o quanto essas pedagogias modificam e instituem as identidades e as subjetividades. Percebemos que os conhecimentos apresentados pelos artefatos são produzidos em instituições autorizadas como universidades, institutos e agências, mas nem todos os conhecimentos são considerados válidos para compor os currículos desses artefatos estabelecendo algumas relações de poder na escolha dos temas que emergem dependendo da demanda econômica sóciocultural. Assim vamos entender que os enunciados que são apresentados pelas revistas, livros didáticos e rótulos de produtos alimentícios atrelados ao discurso da ciência regula, dita e prescreve os cuidados que os sujeitos devem ter com relação á alimentação e a saúde. / Based on numerous studies which have been conducted establishing a direct relationship between trans-fat consumption and high rates of cardiovascular disease, we realize the importance of this topic and its repercussion in various cultural artifacts. Therefore, the aim of this work is to investigate advertisement magazines, didactic books and labels of food products, to verify the meanings produced by these artifacts regard to trans-fat and how they produce speech in relation to food and health of the individuals. This study is based on the theoretical field of the cultural studies under a post-structuralist view, understanding that pedagogies permeating those artifacts produce ways of live and be of the individuals, demonstrating how these pedagogies modify and determine identities and subjectivities. We realize that the knowledge presented by the artifacts are produced in authorized institutions such as universities, institutes and agencies, but not all knowledge is considered valid to compose the curriculum of these artifacts, establishing some power relations in the choice of themes that emerge depending on the economic socio-cultural demand. Therefore we will understand that statements presented in advertisement magazines, didactic books and labels of food products linked to the speeches of science regulates, determines and prescribes the care that individuals should have regarding to food consumption and health.

Nos dias atuais há uma quantidade massiva de dados textuais sendo produzida e armazenada diariamente na forma de e-mails, relatórios, artigos e postagens em redes sociais ou blogs. Processar, organizar ou gerenciar essa grande quantidade de dados textuais manualmente exige um grande esforço humano, sendo muitas vezes impossível de ser realizado. Além disso, há conhecimento embutido nos dados textuais, e analisar e extrair conhecimento de forma manual também torna-se inviável devido à grande quantidade de textos. Com isso, técnicas computacionais que requerem pouca intervenção humana e que permitem a organização, gerenciamento e extração de conhecimento de grandes quantidades de textos têm ganhado destaque nos últimos anos e vêm sendo aplicadas tanto na academia quanto em empresas e organizações. Dentre as técnicas, destaca-se a classificação automática de textos, cujo objetivo é atribuir rótulos (identificadores de categorias pré-definidos) à documentos textuais ou porções de texto. Uma forma viável de realizar a classificação automática de textos é por meio de algoritmos de aprendizado de máquina, que são capazes de aprender, generalizar, ou ainda extrair padrões das classes das coleções com base no conteúdo e rótulos de documentos textuais. O aprendizado de máquina para a tarefa de classificação automática pode ser de 3 tipos: (i) indutivo supervisionado, que considera apenas documentos rotulados para induzir um modelo de classificação e classificar novos documentos; (ii) transdutivo semissupervisionado, que classifica documentos não rotulados de uma coleção com base em documentos rotulados; e (iii) indutivo semissupervisionado, que considera documentos rotulados e não rotulados para induzir um modelo de classificação e utiliza esse modelo para classificar novos documentos. Independente do tipo, é necessário que as coleções de documentos textuais estejam representadas em um formato estruturado para os algoritmos de aprendizado de máquina. Normalmente os documentos são representados em um modelo espaço-vetorial, no qual cada documento é representado por um vetor, e cada posição desse vetor corresponde a um termo ou atributo da coleção de documentos. Algoritmos baseados no modelo espaço-vetorial consideram que tanto os documentos quanto os termos ou atributos são independentes, o que pode degradar a qualidade da classificação. Uma alternativa à representação no modelo espaço-vetorial é a representação em redes, que permite modelar relações entre entidades de uma coleção de textos, como documento e termos. Esse tipo de representação permite extrair padrões das classes que dificilmente são extraídos por algoritmos baseados no modelo espaço-vetorial, permitindo assim aumentar a performance de classificação. Além disso, a representação em redes permite representar coleções de textos utilizando diferentes tipos de objetos bem como diferentes tipos de relações, o que permite capturar diferentes características das coleções. Entretanto, observa-se na literatura alguns desafios para que se possam combinar algoritmos de aprendizado de máquina e representações de coleções de textos em redes para realizar efetivamente a classificação automática de textos. Os principais desafios abordados neste projeto de doutorado são (i) o desenvolvimento de representações em redes que possam ser geradas eficientemente e que também permitam realizar um aprendizado de maneira eficiente; (ii) redes que considerem diferentes tipos de objetos e relações; (iii) representações em redes de coleções de textos de diferentes línguas e domínios; e (iv) algoritmos de aprendizado de máquina eficientes e que façam um melhor uso das representações em redes para aumentar a qualidade da classificação automática. Neste projeto de doutorado foram propostos e desenvolvidos métodos para gerar redes que representem coleções de textos, independente de domínio e idioma, considerando diferentes tipos de objetos e relações entre esses objetos. Também foram propostos e desenvolvidos algoritmos de aprendizado de máquina indutivo supervisionado, indutivo semissupervisionado e transdutivo semissupervisionado, uma vez que não foram encontrados na literatura algoritmos para lidar com determinados tipos de relações, além de sanar a deficiência dos algoritmos existentes em relação à performance e/ou tempo de classificação. É apresentado nesta tese (i) uma extensa avaliação empírica demonstrando o benefício do uso das representações em redes para a classificação de textos em relação ao modelo espaço-vetorial, (ii) o impacto da combinação de diferentes tipos de relações em uma única rede e (iii) que os algoritmos propostos baseados em redes são capazes de superar a performance de classificação de algoritmos tradicionais e estado da arte tanto considerando algoritmos de aprendizado supervisionado quanto semissupervisionado. As soluções propostas nesta tese demonstraram ser úteis e aconselháveis para serem utilizadas em diversas aplicações que envolvam classificação de textos de diferentes domínios, diferentes características ou para diferentes quantidades de documentos rotulados. / A massive amount of textual data, such as e-mails, reports, articles and posts in social networks or blogs, has been generated and stored on a daily basis. The manual processing, organization and management of this huge amount of texts require a considerable human effort and sometimes these tasks are impossible to carry out in practice. Besides, the manual extraction of knowledge embedded in textual data is also unfeasible due to the large amount of texts. Thus, computational techniques which require little human intervention and allow the organization, management and knowledge extraction from large amounts of texts have gained attention in the last years and have been applied in academia, companies and organizations. The tasks mentioned above can be carried out through text automatic classification, in which labels (identifiers of predefined categories) are assigned to texts or portions of texts. A viable way to perform text automatic classification is through machine learning algorithms, which are able to learn, generalize or extract patterns from classes of text collections based on the content and labels of the texts. There are three types of machine learning algorithms for automatic classification: (i) inductive supervised, in which only labeled documents are considered to induce a classification model and this model are used to classify new documents; (ii) transductive semi-supervised, in which all known unlabeled documents are classified based on some labeled documents; and (iii) inductive semi-supervised, in which labeled and unlabeled documents are considered to induce a classification model in order to classify new documents. Regardless of the learning algorithm type, the texts of a collection must be represented in a structured format to be interpreted by the algorithms. Usually, the texts are represented in a vector space model, in which each text is represented by a vector and each dimension of the vector corresponds to a term or feature of the text collection. Algorithms based on vector space model consider that texts, terms or features are independent and this assumption can degrade the classification performance. Networks can be used as an alternative to vector space model representations. Networks allow the representations of relations among the entities of a text collection, such as documents and terms. This type of representation allows the extraction patterns which are not extracted by algorithms based on vector-space model. Moreover, text collections can be represented by networks composed of different types of entities and relations, which provide the extraction of different patterns from the texts. However, there are some challenges to be solved in order to allow the combination of machine learning algorithms and network-based representations to perform text automatic classification in an efficient way. The main challenges addressed in this doctoral project are (i) the development of network-based representations efficiently generated which also allows an efficient learning; (ii) the development of networks which represent different types of entities and relations; (iii) the development of networks which can represent texts written in different languages and about different domains; and (iv) the development of efficient learning algorithms which make a better use of the network-based representations and increase the classification performance. In this doctoral project we proposed and developed methods to represent text collections into networks considering different types of entities and relations and also allowing the representation of texts written in any language or from any domain. We also proposed and developed supervised inductive, semi-supervised transductive and semi-supervised inductive learning algorithms to interpret and learn from the proposed network-based representations since there were no algorithms to handle certain types of relations considered in this thesis. Besides, the proposed algorithms also attempt to obtain a higher classification performance and a faster classification than the existing network-based algorithms. In this doctoral thesis we present (i) an extensive empirical evaluation demonstrating the benefits about the use of network-based representations for text classification, (ii) the impact of the combination of different types of relations in a single network and (iii) that the proposed network-based algorithms are able to surpass the classification performance of traditional and state-of-the-art algorithms considering both supervised and semi-supervised learning. The solutions proposed in this doctoral project have proved to be advisable to be used in many applications involving classification of texts from different domains, areas, characteristics or considering different numbers of labeled documents.

Métodos tradicionais de aprendizado supervisionado, chamados de aprendizado monorrótulo, consideram que cada exemplo do conjunto de dados rotulados está associado a um único rótulo. No entanto, existe uma crescente quantidade de aplicações que lidam com exemplos que estão associados a múltiplos rótulos. Essas aplicações requerem métodos de aprendizado multirrótulo. Esse cenário de aprendizado introduz novos desafios que demandam abordagens diferentes daquelas tradicionalmente utilizadas no aprendizado monorrótulo. O custo associado ao processo de rotulação de exemplos, um problema presente em aprendizado monorrótulo, é ainda mais acentuado no contexto multirrótulo. O desenvolvimento de métodos para reduzir esse custo representa um desafio de pesquisa nessa área. Além disso, novos métodos de aprendizado também devem ser desenvolvidos para, entre outros objetivos, considerar a dependência de rótulos: uma nova característica presente no aprendizado multirrótulo. Há um consenso na comunidade de que métodos de aprendizado multirrótulo têm a capacidade de usufruir de melhor eficácia preditiva quando considerada a dependência de rótulos. Os principais objetivos deste trabalho estão relacionados a esses desafios: reduzir o custo do processo de rotulação de exemplos; e desenvolver métodos de aprendizado que explorem a dependência de rótulos. No primeiro caso, entre outras contribuições, um novo método de aprendizado ativo, chamado score dev, é proposto para reduzir os custos associados ao processo de rotulação multirrótulo. Resultados experimentais indicam que o método score dev é superior a outros métodos em vários domínios. No segundo caso, um método para identificar dependência de rótulos, chamado UBC, é proposto, bem como o BR+, um método para explorar essa característica. O método BR+ apresenta resultados superiores a métodos considerados estado da arte / Traditional supervised learning methods, called single-label learning, consider that each example from a labeled dataset is associated with only one label. However, an increasing number of applications deals with examples that are associated with multiple labels. These applications require multi-label learning methods. This learning scenario introduces new challenges and demands approaches that are different from those traditionally used in single-label learning. The cost of labeling examples, a problem in single-label learning, is even higher in the multi-label context. Developing methods to reduce this cost represents a research challenge in this area. Moreover, new learning methods should also be developed to, among other things, consider the label dependency: a new characteristic present in multi-label learning problems. Furthermore, there is a consensus in the community that multi-label learning methods are able to improve their predictive performance when label dependency is considered. The main aims of this work are related to these challenges: reducing the cost of the labeling process; and developing multi-label learning methods to explore label dependency. In the first case, as well as other contributions, a new multi-label active learning method, called score dev, is proposed to reduce the multi-labeling processing costs. Experimental results show that score dev outperforms other methods in many domains. In the second case, a method to identify label dependency, called UBC, is proposed, as well as BR+, a method to explore this characteristic. Results show that the BR+ method outperforms other state-of-the-art methods

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Ciências da Saúde, 2008. / Submitted by Larissa Ferreira dos Angelos (ferreirangelos@gmail.com) on 2009-09-21T18:03:36Z No. of bitstreams: 2 2008_PaulaBagnoLemos.pdf: 940904 bytes, checksum: 4fd7404e0aab185940fb2d5244bd98dd (MD5) 2008_PaulaBagnoLemos.pdf: 940904 bytes, checksum: 4fd7404e0aab185940fb2d5244bd98dd (MD5) / Approved for entry into archive by Tania Milca Carvalho Malheiros(tania@bce.unb.br) on 2009-09-22T15:47:00Z (GMT) No. of bitstreams: 2 2008_PaulaBagnoLemos.pdf: 940904 bytes, checksum: 4fd7404e0aab185940fb2d5244bd98dd (MD5) 2008_PaulaBagnoLemos.pdf: 940904 bytes, checksum: 4fd7404e0aab185940fb2d5244bd98dd (MD5) / Made available in DSpace on 2009-09-22T15:47:00Z (GMT). No. of bitstreams: 2 2008_PaulaBagnoLemos.pdf: 940904 bytes, checksum: 4fd7404e0aab185940fb2d5244bd98dd (MD5) 2008_PaulaBagnoLemos.pdf: 940904 bytes, checksum: 4fd7404e0aab185940fb2d5244bd98dd (MD5) Previous issue date: 2008 / Este estudo investigou a composição de ácidos graxos de 11 alimentos fontes de AGT consumidos por indivíduos adultos moradores do Distrito Federal e a contribuição dos diferentes isômeros trans na composição destes alimentos. Avaliou também a variabilidade inter-produtos em relação ao conteúdo de AGT. Todos os alimentos apresentaram AGT, sendo os isômeros trans do 18:1 os principais. Dentre os alimentos analisados, margarina hidrogenada (8,85g/100g de alimento), biscoito recheado (4,13g/100g de alimento) e mistura para bolo (1,88g/100g de alimento) apresentaram maiores conteúdos de AGT, enquanto pão de hambúrguer (0,12g/100g de alimento), leite (0,14g/100g de alimento) e batata frita de serviços de alimentação (0,26g/100g de alimento) apresentaram conteúdos menores. Índices nutricionais indicaram baixo valor nutricional em relação à composição lipídica da mistura para bolo, biscoito recheado, requeijão e leite, e melhor valor nutricional dos azeites, margarina interesterificada e batata frita. Os alimentos contendo gordura vegetal parcialmente hidrogenada (GVH) apresentaram maior teor de AGT, 18:1,9t e 18:1,10t que os alimentos contendo gordura animal de ruminantes (p≤0,02). A salsicha foi o único alimento que apresentou variação inter produto no conteúdo de AGT (p≤0,02). Cerca de 60% dos itens analisados apresentaram conteúdos maiores de AGT nas análises que os declarados nos rótulos. Os resultados deste trabalho indicaram baixa variação inter-produtos no conteúdo de AGT dos produtos analisados. Os produtos à base de GVH continuam sendo fontes importantes de trans. __________________________________________________________________________________________ ABSTRACT / This study investigated the fatty acid composition of 11 foods sources of trans fatty acids (TFA) consumed by the adult population of Federal District and the contribution of the different trans isomers in the composition of these foods. This study also evaluated the inter-product variability of the TFA levels. All food showed TFA, with the 18:1 trans being the major isomers. Hydrogenated margarine (8.85g/100g food), sandwich cookies (4.13g/100g), and cake mixture (1.88g/100g) showed the highest levels of TFA, while hamburger bread (0.12g/100g), cow’s milk (0.14g/100g) and french fries (0.26g/100g) showed the lowest amounts. Nutritional ratios indicated low nutritional values related to lipid composition of cake mixture, sandwich cookies, milk and cream cheese, and better nutritional values of olive oils, interesterified margarine and french fries. The foods containing partially hydrogenated vegetable fats (HVF) had higher levels of 18:1,9t and 18:1,10t than foods containing ruminant fats (p≤0.02). The hot dog sausages were the only food with inter-product variability in the TFA content (p≤0.02). About 60% of the items analyzed showed higher TFA contents than that in the labels. The results indicated low interproduct variability of the content of TFA among the food analyzed. The products using HVF continues to be the principal sources of TFA.

Este estudo tem como principal objetivo pensar sobre como a construção das visualidades, materializadas nos rótulos de Cachaça litográficos do Paraná, refletem e refratam os acontecimentos históricos, as práticas culturais, as relações de trabalho, as transições tecnológicas e as constituições de estereótipos de gênero, ocorridos durante as décadas de 1930 a 1950. A estrutura do trabalho abrange três momentos: o primeiro relaciona-se ao mapeamento e ao inventário, e posterior catalogação do acervo da Casa da Memória; o segundo, ligado aos trabalhadores e às oficinas litográficas do Paraná, foi realizado a partir de pesquisas bibliográficas e entrevistas com envolvidos no processo litográfico; e o último, constitui-se da análise dos rótulos, orientadas a partir de uma abordagem teórica inspirada em Raymond Williams, Stuart Hall e Jesús Martín-Barbero. Como ferramenta de análise utiliza-se uma proposta semiótica de base peirceana. Os rótulos foram classificados em quatro temáticas: representações de gênero, natureza (paisagens rurais e animais), tecnologia e os tipográficos. Todos foram fichados e, a partir desse material, foram desenvolvidos os textos das análises. Alguns resultados obtidos foram: a inalteração das visualidades dos rótulos, apontando que as imagens compartilhadas pela sociedade têm um processo de transformação que nem sempre coincide com a transformação tecnológica; o processo de transição tecnológica alterou a divisão dos trabalhos nas oficinas; a influência dos meios de comunicação de massa (cinema, rádio e periódicos) nas representações elaboradas pelos litógrafos; e a capacidade dos rótulos em indicar interações, modificações e circulações das tecnologias na sociedade. / This study aims to think about the construction of the visualities, materialized in lithographic Cachaça labels, reflect and refract the historical events, cultural practices, labor relations, technological transitions, the normative gender stereotypes constitutions occurred during the 1930s to 1950s. The structure of the study is divided in three stages: one related to mapping, inventory and subsequent cataloging the material collected; the second on the workers and lithographic workshops of Paraná conducted from bibliographical research and interviews with involved in the lithographic process, and the latter, consists of the analysis of the labels, oriented from a theoretical approach inspired by Raymond Williams, Stuart Hall and Jesús Martín-Barbero. As an analysis tool is used a semiotic proposal of Peirce ́s background. The labels are divided into four themes: gender representations (female and male), nature (rural landscapes and animals), technology and typographic. All are blacklisted and, from this material, the texts of analysis are developed. Some results were: no changes of the visualities labels, pointing out that the images shared by society have a transformation process that does not always coincide with technological change; the technological transition process does not modify the division of work in the workshops; the influence of the mass media (cinema, radio and periodicals); and the ability of the labels to indicate interactions, modifications and circulations of technology in society.

Este estudo tem como principal objetivo pensar sobre como a construção das visualidades, materializadas nos rótulos de Cachaça litográficos do Paraná, refletem e refratam os acontecimentos históricos, as práticas culturais, as relações de trabalho, as transições tecnológicas e as constituições de estereótipos de gênero, ocorridos durante as décadas de 1930 a 1950. A estrutura do trabalho abrange três momentos: o primeiro relaciona-se ao mapeamento e ao inventário, e posterior catalogação do acervo da Casa da Memória; o segundo, ligado aos trabalhadores e às oficinas litográficas do Paraná, foi realizado a partir de pesquisas bibliográficas e entrevistas com envolvidos no processo litográfico; e o último, constitui-se da análise dos rótulos, orientadas a partir de uma abordagem teórica inspirada em Raymond Williams, Stuart Hall e Jesús Martín-Barbero. Como ferramenta de análise utiliza-se uma proposta semiótica de base peirceana. Os rótulos foram classificados em quatro temáticas: representações de gênero, natureza (paisagens rurais e animais), tecnologia e os tipográficos. Todos foram fichados e, a partir desse material, foram desenvolvidos os textos das análises. Alguns resultados obtidos foram: a inalteração das visualidades dos rótulos, apontando que as imagens compartilhadas pela sociedade têm um processo de transformação que nem sempre coincide com a transformação tecnológica; o processo de transição tecnológica alterou a divisão dos trabalhos nas oficinas; a influência dos meios de comunicação de massa (cinema, rádio e periódicos) nas representações elaboradas pelos litógrafos; e a capacidade dos rótulos em indicar interações, modificações e circulações das tecnologias na sociedade. / This study aims to think about the construction of the visualities, materialized in lithographic Cachaça labels, reflect and refract the historical events, cultural practices, labor relations, technological transitions, the normative gender stereotypes constitutions occurred during the 1930s to 1950s. The structure of the study is divided in three stages: one related to mapping, inventory and subsequent cataloging the material collected; the second on the workers and lithographic workshops of Paraná conducted from bibliographical research and interviews with involved in the lithographic process, and the latter, consists of the analysis of the labels, oriented from a theoretical approach inspired by Raymond Williams, Stuart Hall and Jesús Martín-Barbero. As an analysis tool is used a semiotic proposal of Peirce ́s background. The labels are divided into four themes: gender representations (female and male), nature (rural landscapes and animals), technology and typographic. All are blacklisted and, from this material, the texts of analysis are developed. Some results were: no changes of the visualities labels, pointing out that the images shared by society have a transformation process that does not always coincide with technological change; the technological transition process does not modify the division of work in the workshops; the influence of the mass media (cinema, radio and periodicals); and the ability of the labels to indicate interactions, modifications and circulations of technology in society.

Métodos tradicionais de aprendizado supervisionado, chamados de aprendizado monorrótulo, consideram que cada exemplo do conjunto de dados rotulados está associado a um único rótulo. No entanto, existe uma crescente quantidade de aplicações que lidam com exemplos que estão associados a múltiplos rótulos. Essas aplicações requerem métodos de aprendizado multirrótulo. Esse cenário de aprendizado introduz novos desafios que demandam abordagens diferentes daquelas tradicionalmente utilizadas no aprendizado monorrótulo. O custo associado ao processo de rotulação de exemplos, um problema presente em aprendizado monorrótulo, é ainda mais acentuado no contexto multirrótulo. O desenvolvimento de métodos para reduzir esse custo representa um desafio de pesquisa nessa área. Além disso, novos métodos de aprendizado também devem ser desenvolvidos para, entre outros objetivos, considerar a dependência de rótulos: uma nova característica presente no aprendizado multirrótulo. Há um consenso na comunidade de que métodos de aprendizado multirrótulo têm a capacidade de usufruir de melhor eficácia preditiva quando considerada a dependência de rótulos. Os principais objetivos deste trabalho estão relacionados a esses desafios: reduzir o custo do processo de rotulação de exemplos; e desenvolver métodos de aprendizado que explorem a dependência de rótulos. No primeiro caso, entre outras contribuições, um novo método de aprendizado ativo, chamado score dev, é proposto para reduzir os custos associados ao processo de rotulação multirrótulo. Resultados experimentais indicam que o método score dev é superior a outros métodos em vários domínios. No segundo caso, um método para identificar dependência de rótulos, chamado UBC, é proposto, bem como o BR+, um método para explorar essa característica. O método BR+ apresenta resultados superiores a métodos considerados estado da arte / Traditional supervised learning methods, called single-label learning, consider that each example from a labeled dataset is associated with only one label. However, an increasing number of applications deals with examples that are associated with multiple labels. These applications require multi-label learning methods. This learning scenario introduces new challenges and demands approaches that are different from those traditionally used in single-label learning. The cost of labeling examples, a problem in single-label learning, is even higher in the multi-label context. Developing methods to reduce this cost represents a research challenge in this area. Moreover, new learning methods should also be developed to, among other things, consider the label dependency: a new characteristic present in multi-label learning problems. Furthermore, there is a consensus in the community that multi-label learning methods are able to improve their predictive performance when label dependency is considered. The main aims of this work are related to these challenges: reducing the cost of the labeling process; and developing multi-label learning methods to explore label dependency. In the first case, as well as other contributions, a new multi-label active learning method, called score dev, is proposed to reduce the multi-labeling processing costs. Experimental results show that score dev outperforms other methods in many domains. In the second case, a method to identify label dependency, called UBC, is proposed, as well as BR+, a method to explore this characteristic. Results show that the BR+ method outperforms other state-of-the-art methods