[pt] Uma imagem monocromática pode ser interpretada como uma superfície topológica e desta forma objetos de interesse podem aparecer como picos (sharp mountains), domos (smooth hills) ou vales (V- or U-shaped). Um domo geralmente contém vários pontos de máximo locais em seu topo. Logo, fica bem caracterizado por um cluster de máximos locais. Segmentar individualmente objetos em imagens onde estes aparecem parcialmente sobrepostos ou fortemente agrupados é um problema que métodos clássicos de segmentação podem não solucionar adequadamente. Outro problema é contar objetos idênticos em imagens perviamente segmentada. Esta tarefa, quando executada manualmente, devido ao cansaço visual exige um grande esforço humano. É tediosa, demorada, além de gerar resultados subjetivos. O presente trabalho propõe um novo método para segmentação e contagem de clusters de máximos locais em uma imagem digital através uma abordagem baseada em grafos. Utilizando a informação de luminância, a imagem é representada por um grafo de adjacências e um algoritmo de mineração é utilizado para segmentar os clusters. Por fim, de acordo com características da imagem, um algoritmo de clusterização pode ser incorporado ao processo para melhorar o resultado final. A contagem dos objetos é um resultado direto do algoritmo de mineração e de clusterização, quando este último é aplicado. O método proposto é tolerante a variações no tamanho e forma dos objetos e é facilmente parametrizado para lidar com diferentes grupos de imagens provenientes de objetos distintos. Testes executados em uma base de dados com 262 imagens, composta de imagens de objetos reais (grupo 1) e de células tronco embrionárias em imagens de microscopia fluorescente (grupo 2), atestam a eficiência e qualidade do método desenvolvido no que diz respeito a segmentação e a contagem. Os resultados gerados para as imagens do grupo 1 foram validados pela autora e os do grupo 2 pelos biólogos do Instituto de Ciências Biomédicas da Universidade Federal do Rio de Janeiro. Para estas imagens foram obtidas uma F-measuare média de 85,33% e 90,88%, respectivamente. Por fim, um estudo comparativo com o algoritmo clássico de watershed foi realizado. Este alcançou uma F-measuare média de 74.02% e 78,28% para os grupos 1 e 2, respectivamente, contra 85,33% e 91,60% obtido pelo método proposto. / [en] A grayscale image can be viewed as a topological surface and this way, objects of interests may appear as peaks (sharp mountains), domes (smooth hills) or valleys (V- or U-shaped). Generally, the dome top presents more than one local maximum. Thus, it can be characterized by a local maximum cluster. Segmenting objects individually in images where they appear partially or totally fused is a problem which frequently may not be solved by a watershed segmentation or a basic morphological processing of images. Other issue is counting similar objects in images segmented beforehand. Counting them manually is a tedious and time-consuming task, and its subjective nature can lead to a wide variation in the results. This work presents a new method for segmenting and counting of local maximum clusters in digital images through a graph-based approach. Using the luminance information, the image is represented by a region adjacency graph and a graph-mining algorithm is applied to segment the clusters. Finally, according to image characteristics, a graph-clustering algorithm can be added to the process to improve the final result. The object counting step is a direct result from the mining algorithm and the clustering algorithm, when the latter is applied. The proposed method is tolerant to variations in object size and shape and can easily be parameterized to handle different image groups resulting from distinct objects. Tests made on a database with 262 images, composed of photographs of objects (group 1) and embryonic stem cells under fluorescence microscopy images (group 2), attest the effectiveness and quality of the proposed method as for segmentation and counting purpose. The images form group 1 processed by our method were checked by the author and those ones from group 2 by the specialists from the Institute of Biomedical Sciences at UFRJ. For these images we obtained an average F-measure of 85.33% and 90.88%, respectively. Finally, a comparative study with the widely used watershed algorithm was done. The watershed achieved an average F-measure of 74.02% e 78.28% for groups 1 and 2, respectively, against 85.33% e 91.60% obtained by our method.

[pt] Esta dissertação apresenta a proposta e o desenvolvimento de um sistema de mineração de dados inteiramente automático. O objetivo principal é criar um sistema que seja capaz de realizar a extração de informações obscuras a partir de bases de dados complexas, sem exigir a presença de um especialista técnico para configurá-lo. O sistema híbrido neuro-fuzzy hierárquico com particionamento binário (NFHB) vem apresentando excelentes resultados em tarefas de classificação de padrões e previsão, além de possuir importantes características não encontradas em outros sistemas similares, entre elas: aprendizado automático de sua estrutura; capacidade de receber um número maior de entradas abrangendo um maior número de aplicações; e geração de regras lingüísticas como produto de seu treinamento. Entretanto, este modelo ainda necessita de uma complexa parametrização inicial antes de seu treinamento, impedindo que o processo seja automático em sua totalidade. O novo modelo proposto busca otimizar a parametrização do sistema NFHB utilizando a técnica de coevolução genética, criando assim um novo sistema de mineração de dados completamente automático. O trabalho foi realizado em quatro partes principais: avaliação de sistemas existentes utilizados na mineração de dados; estudo do sistema NFHB e a determinação de seus principais parâmetros; desenvolvimento do sistema híbrido neuro-fuzzy-genético automático para mineração de dados; e o estudo de casos. No estudo dos sistemas existentes para mineração de dados buscou-se encontrar algum modelo que apresentasse bons resultados e ainda fosse passível de automatização. Várias técnicas foram estudadas, entre elas: Métodos Estatísticos, Árvores de Decisão, Associação de Regras, Algoritmos Genéticos, Redes Neurais Artificiais, Sistemas Fuzzy e Sistemas Neuro-Fuzzy. O sistema NFHB foi escolhido como sistema de inferência e extração de regras para a realização da mineração de dados. Deste modo, este modelo foi estudado e seus parâmetros mais importantes foram determinados. Além disso, técnicas de seleção de variáveis de entradas foram investigadas para servirem como opções para o modelo. Ao final, foi obtido um conjunto de parâmetros que deve ser automaticamente determinado para a completa configuração deste sistema. Um modelo coevolutivo genético hierárquico foi criado para realizar com excelência a tarefa de otimização do sistema NFHB. Desta forma, foi modelada uma arquitetura hierárquica de Algoritmos Genéticos (AG s), onde os mesmos realizam tarefas de otimização complementares. Nesta etapa, também foram determinados os melhores operadores genéticos, a parametrização dos AG s, a melhor representação dos cromossomas e as funções de avaliação. O melhor conjunto de parâmetros encontrado é utilizado na configuração do NFHB, tornando o processo inteiramente automático. No estudo de casos, vários testes foram realizados em bases de dados reais e do tipo benchmark. Para problemas de previsão, foram utilizadas séries de carga de energia elétrica de seis empresas: Cerj, Copel, Eletropaulo, Cemig, Furnas e Light. Na área de classificação de padrões, foram utilizadas bases conhecidas de vários artigos da área como Glass Data, Wine Data, Bupa Liver Disorders e Pima Indian Diabetes. Após a realização dos testes, foi feita uma comparação com os resultados obtidos por vários algoritmos e pelo NFHB original, porém com parâmetros determinados por um especialista. Os testes mostraram que o modelo criado obteve resultados bastante satisfatórios, pois foi possível, com um processo completamente automático, obter taxas de erro semelhantes às obtidas por um especialista, e em alguns casos taxas menores. Desta forma, um usuário do sistema, sem qualquer conhecimento técnico sobre os modelos utilizados, pode utilizá-lo para realizar mineração de banco de dados, extraindo informações e até mesmo conhecimento que podem auxiliá-lo em processos de tomada de decisão, o qual é o objetivo final de um processo de Knowledge Data Discovery. / [en] This dissertation presents the proposal and the development of a totally automatic data mining system. The main objective is to create a system that is capable of extracting obscure information from complex databases, without demanding the presence of a technical specialist to configure it. The Hierarchical Neuro-Fuzzy Binary Space Partitioning model (NFHB) has produced excellent results in pattern classification and time series forecasting tasks. Additionally, it provides important features that are not present in other similar systems, such as: automatic learning of its structure; ability to deal with a larger number of input variables, thus increasing the range of possible applications; and generation of linguistic rules as a result of its training process. However, this model depends on a complex configuration process before the training is performed, hindering to achieve a totally automatic system. The model proposed in this Dissertation tries to optimize the NFHB system parameters by using the genetic coevolution technique, thus creating a new automatic data mining system. This work consisted of four main parts: evaluation of existing systems used in data mining; study of the NFHB system and definition of its main parameters; development of the automatic hybrid neuro-fuzzy-genetic system for data mining; and case studies. In the study of existing data mining systems, the aim was to find a suitable model that could yield good results and still be automated. Several techniques have been studied, among them: Statistical methods, Decision Trees, Rules Association, Genetic Algorithms, Artificial Neural Networks, Fuzzy and Neuro- Fuzzy Systems. The NFHB System was chosen for inference and rule extraction in the data mining process. In this way, this model was carefully studied and its most important parameters were determined. Moreover, input variable selection techniques were investigated, to be used with the proposed model. Finally, a set of parameters was defined, which must be determined automatically for the complete system configuration. A hierarchical coevolutive genetic model was created to execute the system optimization task with efficiency. Therefore, a hierarchical architecture of genetic algorithms (GAs) was created, where the GAs execute complementary optimization tasks. In this stage, the best genetic operators, the GAs configuration, the chromossomes representation, and evaluation functions were also determined. The best set of parameters found was used in the NFHB configuration, making the process entirely automatic. In the case studies, various tests were performed with benchmark databases. For forecasting problems, six electric load series were used: Cerj, Copel, Eletropaulo, Cemig, Furnas and Light. In the pattern classification area, some well known databases were used, namely Glass Data, Wine Data, Bupa Liver Disorders and Pima Indian Diabetes. After the tests were carried out, a comparison was made with known models and with the original NFHB System, configured by a specialist. The tests have demonstrated that the proposed model generates satisfactory results, producing, with an automatic process, similar errors to the ones obtained with a specialist configuration, and, in some cases, even better results can be obtained. Therefore, a user without any technical knowledge of the system, can use it to perform data mining, extracting information and knowledge that can help him/her in decision taking processes, which is the final objective of a Knowledge Data Discovery process.

[pt] Com os avanços de novas tecnologias de desenvolvimento de software, a mineração de texto tem ganho protagonismo na área de Engenharia de Requisitos (ER), já que a rede (Web) possibilita o acesso a grandes quantidades de informação. A utilização de técnicas de visualização ganha importância nesse sentido, porque permite agilizar a descoberta de conhecimento com visualizações adequadas. Neste trabalho disponibiliza-se uma estratégia para que o engenheiro de requisitos consiga acessar às visualizações desenvolvidas por pesquisas no uso de mineração para elicitação de requisitos. Uma revisão da literatura possibilitou a proposta de classificação de tarefas de mineração e visualizações associadas, especialmente na ER. Esta classificação constitui a base de conhecimento de um software (Biblioteca Digital) que organiza e filtra informações de acordo com a inter-relação entre tarefas e categorias, mostrando as pesquisas que sustentam cada relação. Para a avaliação da estratégia, com foco no software, foi executado uma avaliação que mostra o potencial da abordagem para agilizar a obtenção de conhecimentos por parte do engenheiro de requisitos. / [en] With advances in new technologies available for software development, text mining has grown in importance in the area of Requirements Engineering (ER) due to the availability of large amounts of information on the Web. The use of visualization techniques gains importance in this regard, since it allows the speedup of knowledge discovery with appropriate visualizations. This work provides a strategy for the requirements engineer to gain access, in an organized manner, to results of research in text mining with visualization in ER. For implementation, the classification of mining tasks and the visualizations categories in ER were summarized from the literature. This classification forms the knowledge base of a software (Digital Library) that organizes and filters information according to the interrelation between tasks and categories, showing the research that supports each relationship. For the evaluation of the strategy, with a focus on software, an evaluation was carried out that shows the potential of the approach to expedite the knowledge engineer s requirements.

[pt] Novos métodos de fatoração de matrizes introduzem restrições às matrizes decompostas, permitindo tipos únicos de análise. Uma modificação significativa é a fatoração de matrizes binárias para matrizes binárias. Esta técnica pode revelar subconjuntos comuns e mistura de subconjuntos, tornando-a útil em uma variedade de aplicações, como análise de cesta de mercado, modelagem de tópicos e sistemas de recomendação. Apesar das vantagens, as abordagens atuais enfrentam um trade-off entre precisão, escalabilidade e explicabilidade. Enquanto os métodos baseados em gradiente descendente são escaláveis, eles geram altos erros de reconstrução quando limitados para matrizes binárias. Por outro lado, os métodos heurísticos não são escaláveis. Para superar isso, essa tese propõe um procedimento de pós-processamento para discretizar matrizes obtidas por gradiente descendente. Esta nova abordagem recupera o erro de reconstrução após a limitação e processa com sucesso matrizes maiores dentro de um prazo razoável. Testamos esta técnica a muitas aplicações, incluindo um novo pipeline para descobrir e visualizar padrões em processos petroquímicos em batelada. / [en] Novel methods for matrix factorization introduce constraints to the decomposed matrices, allowing for unique kinds of analysis. One significant modification is the binary matrix factorization for binary matrices. This technique can reveal common subsets and mixing of subsets, making it useful in a variety of applications, such as market basket analysis, topic modeling, and recommendation systems. Despite the advantages, current approaches face a trade-off between accuracy, scalability, and explainability. While gradient descent-based methods are scalable, they yield high reconstruction errors when thresholded for binary matrices. Conversely, heuristic methods are not scalable. To overcome this, this thesis propose a post-processing procedure for discretizing matrices obtained by gradient descent. This novel approach recovers the reconstruction error post-thresholding and successfully processes larger matrices within a reasonable timeframe. We apply this technique to many applications including a novel pipeline for discovering and visualizing patterns in petrochemical batch processes.

[pt] O presente trabalho se propôs a efetuar uma investigação resumida do mercado de mineração de criptomoedas no Brasil e analisar a viabilidade econômica da implantação de uma fazenda de mineração de Bitcoins em território brasileiro. O estudo foi realizado em três etapas, onde foram abordadas análises determinísticas baseadas em possíveis cenários, observação da sensibilidade do investimento em relação as principais variáveis do problema e por último a utilização de métodos estocásticos visando estimar o risco do investimento, em razão do ambiente de incerteza. Os resultados demonstram que este é um investimento de altíssimo risco e que não existe viabilidade econômica em minerar Bitcoin no Brasil, com cotação do abaixo de US$ 10.065. O estudo aponta o custo da energia elétrica como o mais expressivo, seguido do investimento nos equipamentos de mineração e sugere que a operação seja estabelecida em países com menor custo de eletricidade, clima mais baixo e menores taxas de importação e de imposto de renda. / [en] This work carries out a brief investigation of cryptocurrencies mining market in Brazil and to analyze the economic viability of the investment in a Bitcoin mining farm in Brazil. The study was carried out in three stages, where deterministic analyzes were based on possible scenarios, observation of the sensitivity of the investment relative to the main variables of the problem and finally the use of stochastic methods to estimate the investment risk under uncertainty. The study points to the cost of electricity as the most significant, followed by investment in mining equipment and suggests that the operation be established in countries with lower electricity costs, lower climate and lower import and income tax rates.

[pt] Com rápido crescimento nos últimos anos, o mercado de telecomunicações está ficando cada vez mais saturado. Como a comunicação tradicional por meio de serviços de voz já é amplamente utilizada, as operadoras têm enfrentado dificuldades em atrair novos usuários. Neste cenário, as operadoras têm direcionado cada vez mais esforços nas ações de cross-selling para rentabilizar sua base de clientes, oferecendo e estimulando o uso de novos serviços. Nesta pesquisa, serão utilizados dados existentes no banco de dados de uma operadora de telefonia móvel do mercado brasileiro para testar um modelo que facilita a identificação dos clientes mais propensos à contratação de novos serviços. Os dados foram tratados por meio de técnicas de mineração de dados e árvore de decisão. Os resultados sugerem que, com base na modelagem proposta, ações de cross-selling podem ser otimizadas com o aumento da taxa de retorno e, conseqüentemente, redução no custo das abordagens e menos desgaste da base de clientes com contatos irrelevantes. / [en] Due to its fast growth in recent years, the wireless market is becoming increasingly saturated. Since traditional communication through voice services is already widely used by most individuals, wireless carriers are facing difficulties in finding and attracting new users for such services. Given this scenario, enterprises are turning their attention to cross-selling campaigns to monetize their client base, offering and stimulating the use of new services. In this research, an existent data set from a Brazilian mobile telecom carrier was used to test a model that could facilitate the identification of current customers more likely to be interested in acquiring new services. The data were analyzed and modeled via data mining and decision tree. The results suggest that, if the proposed model is used, cross-selling campaigns could be optimized, achieving an increased rate of return, reduction in the cost of contacts and less wear of the client base with irrelevant offers.

As pessoas têm acesso a uma vasta gama de informações devido a grande oferta e aos recursos da Internet, porém despendem muito tempo na busca do que realmente é interessante ou útil para elas. A dificuldade de encontrar a informação correta é aumentada quando a informação disputa a atenção de uma pessoa com uma série de outras informações não tão relevantes. Procurando minimizar esta dificuldade e auxiliar no acesso a informação interessante, são aplicados desde sistemas de recuperação de informação até sistemas de filtragem de informação. Os sistemas de recuperação são amplamente difundidos na Internet através dos motores de busca (por exemplo, google.com, av.com, citeseer.ist.psu.edu), porém um problema neste tipo de aplicação constitui-se na necessidade do usuário apresentar os termos (palavras-chave) que são relevantes para a consulta. filtragem de informação, tendo como representante os Sistemas de Recomendação, surge como uma nova abordagem que procura liberar o usuário da exigência de criar consultas com palavras-chave, ou seja, a filtragem baseada em conteúdo procura casar o perfil do usuário e o conteúdo dos itens a serem recomendados, e então, oferecer alguns destes itens aos usuários. Por fim, surgiram sistemas que não se baseavam na análise do conteúdo dos itens, mas sim na reputação de um item junto aos outros usuários, ou seja, o usuário recebe a recomendação de um item que pode ser do seu interesse frente à colaboração de outros usuários que avaliaram o item. A questão maior nesta abordagem está no quanto a opinião de um usuário que avaliou um item é relevante para servir como colaboração na elaboração da recomendação para outro usuário. Esta tese constitui-se em uma proposta para modelar e incluir a relevância da opinião do usuário no processo de recomendação colaborativa, ou seja, apresenta uma abordagem de Sistemas de Recomendação para recomendar itens baseando-se em informação adicional − definida como relevância da opinião do usuário − além das típicas informações utilizadas na grande maioria dos Sistemas de Recomendação. Esta inclusão da relevância da opinião constitui-se em uma alternativa para que o usuário alvo da recomendação consiga identificar qual a importância de um determinado item recomendado frente à relevância de opinião dos recomendadores. A idéia apresentada é a de que pessoas com maior relevância de opinião poderiam melhor avaliar e recomendar itens. / Nowadays, people have access to a huge amount of information due to the Internet's resources. However they spend too much time searching for interesting, adequate or useful information. The difficulty to find worthwhile information increases when interesting things dispute the user's attention. Information retrieval and information filtering systems are applicable in order to minimize search difficulties, aiming to aid the user in the search for worthwhile information. Information retrieval systems are widely spread in the Internet through search engines (e.g., google.com, av.com, citeseer.ist.psu.edu). However there is a problem in this kind of application, which consists in compelling the user to know the terms (keywords) that are relevant for the search. Recommender Systems are an information filtering solution. They present a different approach that frees the user from creating queries with keywords. It means that the system tries to match the user's profile (historical interests) with the content of items to be recommended, and then offers these items to the user (recommendee). In parallel, an alternative approach to item recommendation was proposed, this one based on the offering of items based on other users’ opinion, i.e. the user receives an item recommendation based on the evaluation of other users (collaborative filtering or social filtering). However, a different question is raised here − how much the opinion of a user who evaluated an item is relevant to be employed in the recommendation process applying a collaborative method? This thesis presents a new approach to model and include in the collaborative recommendation process additional information named Recommender's Rank, which represents the relevance of the user's opinion and complements the typical information used in the large majority of Recommender Systems. This approach is an alternative to aid the user to identify the importance of a recommended item based on other users' opinions, as people with higher relevance of opinion are more likely to better evaluate and recommend items.

[pt] Sepse é considerada uma carga na saúde e na economia global. No Brasil, a sepse é a principal causa de morte em Unidades de Terapia Intensiva, bem como uma das principais causas de mortalidade hospitalar tardia. Nesta tese, inicialmente apresenta-se um relatório epidemiológico brasileiro de sepse contemplando 10 anos utilizando dados do Sistema Único de Saúde (SUS). Em seguida, mostra-se um estudo que apoia os estabelecimentos de saúde na avaliação e otimização de seus protocolos clínicos de sepse usando técnicas de mineração de processos. Um protocolo clínico consiste em um plano de cuidados bem definido, que inclui uma ordem clara e tempo para a execução de intervenções com resultados esperados. Durante a execução deste estudo, identificou-se a falta de técnicas de mineração de processos para a otimização de protocolos clínicos. Assim, neste trabalho foi proposta, implementada e testada uma nova técnica de mineração de processos que auxilia usuários na otimização de seus processos. Esta técnica foi aplicada para a melhoria de protocolos clínicos. A técnica desenvolvida (Multi-CAT) identifica e destaca um conjunto de atividades e subsequências que promovem resultados positivos ou negativos, considerando múltiplos critérios simultâneos. A técnica foi aplicada com sucesso em um protocolo clínico de sepse, na qual foram adquiridas mais recomendações de otimização do que foi previamente obtido em análise manual. Conclui-se que a técnica desenvolvida apresenta grande potencial para auxiliar na otimização de processos com bom desempenho. No cenário de testes mais complexo, com 58 atividades, 50.000 casos e 14.451 variantes, Multi-CAT utilizou 2,04 minutos para executar a análise. Para finalizar, a ferramenta foi validada em dois processos distintos, indicando potencial para ser aplicada em outras áreas de negócio. / [en] Sepsis is considered a worldwide health and economic burden. In Brazil, sepsis is the major cause of death in Intensive Care Units, as well as, one of the main causes of late hospital mortality. In this thesis, we first provide a 10 years population-level epidemiology report of sepsis in Brazil, using data from the Brazilian Unified Health System. Secondly, we present a research study that supports health care facilities in the evaluation and optimization of their sepsis clinical pathways (CP) using process mining techniques. A CP consists of a well-defined care plan, which includes a clear order and time for the execution of interventions with expected outcomes. During the execution of this study, it became clear for us the lack of existing process mining techniques for the optimization of CPs. Thus, we proposed, implemented and tested a novel process mining technique that supports users to improve their processes and we applied it for CP improvement. Our developed technique (Multi-CAT) identifies and highlights a set of activities and sub-sequences that provide positive or negative outcomes considering multiple simultaneous criteria. We successfully applied our technique in a real sepsis CP, and we acquired more optimization insights that we got in our previous manual analysis. We conclude that Multi-CAT has high potential to help in the optimization of processes with a good performance. In the most complex test scenario, with 58 activities, 50,000 cases and 14,451 variants, Multi-CAT took 2.04 minutes to execute the analysis. Finally, the tool was validated in two different processes, indicating potential capability to be applicable to other business areas.

[pt] Existem diferentes teorias com relação à origem do processo de globalização, porém temos que este fenômeno vem modificando as relações comerciais e o ambiente de negócios nas últimas décadas em diversas indústrias. No caso da indústria mundial de mineração, a globalização alterou o ambiente competitivo, fazendo com que os seus (players), buscassem novas formas de obter vantagem competitiva. Nesse cenário, a Vale, que até então não desenvolvia atividades industriais fora do Brasil, limitando suas iniciativas de internacionalização às exportações da sua produção de minério de ferro e pelotas, passou a ampliar a sua atuação no mercado externo, seja através de pesquisas minerais ou do estabelecimento de plantas industriais em diversos países do mundo. Ao atuar de forma globalizada, a Vale passa a enfrentar novas ameaças e ter acesso a novas oportunidades para maximizar os seus resultados. Nesse sentido, esta pesquisa tem como objetivo avaliar se as alianças e outras ligações internacionais estratégicas (ex: fusões e aquisições) estabelecidas pela Vale estão contribuindo para que a empresa reduza as ameaças e aproveite as oportunidades que surgiram com a globalização de suas atividades, utilizando-se de uma perspectiva pertinente à teoria de redes (network Theory). Com base na metodologia de estudo de caso com triangulação de métodos, os dados da pesquisa foram coletados por meio de investigação documental/telematizada, levantamentos de percepções com auxílio de questionário predominantemente estruturado e de entrevistas complementares. A interpretação e análise dos dados basearam-se no referencial teórico, fundamentado em revisão de literatura pertinente à área de estudo, com auxílio do modelo SNA de Macedo-Soares (2002), tanto na ótica (tradicional) quanto (relacional). Os resultados da pesquisa evidenciaram implicações positivas das alianças internacionais estratégicas da Vale, no nível da indústria, ou seja, indicaram que estas contribuíram para que a empresa potencializasse oportunidades e minimizasse ameaças do seu ambiente competitivo. Essa pesquisa confirmou a importância da análise (relacional) ao avaliar as implicações estratégicas, sugerindo a realização de novas pesquisas na área. / [en] There are different theories about the origin of the globalization process, but this phenomenon has been changing trade relations and business environment in recent decades in various industries. In the case of the global mining industry, globalization has changed the competitive environment, making their (players) seek new ways to gain competitive advantage. In this scenario, Vale, which had not developed industrial activities outside Brazil, limiting their internationalization efforts to export its production of iron ore and pellets, now expand its business in foreign markets, either through research or minerals establishing manufacturing plants in several countries. By acting like a globalized firm, Vale is facing new threats and have access to new opportunities to maximize their results.Thus, this study aims to assess whether the strategic international alliances and other linkages (e.g. Murder and Aquisictions) established by Vale are contributing to the company to reduce threats and seize opportunities that emerged with the globalization of its activities, using a perspective relevant to the network theory. Based on the methodology of case study and supported by triangulation of methods strategy, the research data were collected through documental / telematic investigations, surveys of perceptions with the aid of highly-structured questionnaire and additional interviews. The interpretation and analysis of data were based on theoretical, supported by a review of relevant literature in the study area, with the aid of SNA model of Macedo Soares (2002), both from the (traditional) and (relational) perspective.The results of this study showed the positive implications of Vale’s international strategic alliances, on the industry level, indicating that it have been contributing for Vale to optimize opportunities and to minimize threats of its competitive environment. This study confirmed the importance of the (relational) analysis in the strategic implications assessment, suggesting further research in the area.

[pt] Clusterização desempenha um papel importante em data mining, sendo útil em muitas áreas que lidam com a análise exploratória de dados, tais como recuperação de informações, extração de documentos e segmentação de imagens. Embora sejam essenciais em aplicações de data mining, a maioria dos algoritmos de clusterização são métodos ad-hoc. Eles carecem de garantias na qualidade da solução, que em muitos casos está relacionada a uma convergência prematura para um mínimo local no espaço de busca. Neste trabalho, abordamos o problema de clusterização a partir da perspectiva de otimização, onde propomos um algoritmo genético híbrido para resolver o problema Minimum Sum-of-Squares Clustering (MSSC, em inglês). A meta-heurística proposta é capaz de escapar de mínimos locais e gerar soluções quase ótimas para o problema MSSC. Os resultados mostram que o método proposto superou os resultados atuais da literatura – em termos de qualidade da solução – para quase todos os conjuntos de instâncias considerados para o problema MSSC. / [en] Clustering plays an important role in data mining, being useful in many fields that deal with exploratory data analysis, such as information retrieval, document extraction, and image segmentation. Although they are essential in data mining applications, most clustering algorithms are adhoc methods. They have a lack of guarantee on the solution quality, which in many cases is related to a premature convergence to a local minimum of the search space. In this research, we address the problem of data clustering from an optimization perspective, where we propose a hybrid genetic algorithm to solve the Minimum Sum-of-Squares Clustering (MSSC) problem. This meta-heuristic is capable of escaping from local minima and generating near-optimal solutions to the MSSC problem. Results show that the proposed method outperformed the best current literature results - in terms of solution quality - for almost all considered sets of benchmark instances for the MSSC objective.