Ranqueamento de Licitações Públicas a partir de Alertas de Fraude

  • Gabriel P. Oliveira UFMG
  • Bárbara M. A. Mendes UFMG
  • Camila S. Braz UFMG
  • Lucas L. Costa UFMG
  • Mariana O. Silva UFMG
  • Michele A. Brandão UFMG / IFMG
  • Anisio Lacerda UFMG
  • Gisele L. Pappa UFMG

Resumo


A detecção de fraudes é uma tarefa complexa nos diversos cenários. Este trabalho representa uma contribuição para essa tarefa ao propor uma abordagem para ranquear licitações públicas suspeitas de possuírem algum tipo de fraude. Para isso, foram elaboradas 19 trilhas de auditagem, que foram modeladas como uma rede social, e uma estratégia para considerar os alertas levantados por elas no ranqueamento. Os resultados revelam que a abordagem de ranqueamento foi capaz de identificar licitações suspeitas de fraude.

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Publicado
06/08/2023
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OLIVEIRA, Gabriel P.; MENDES, Bárbara M. A.; BRAZ, Camila S.; COSTA, Lucas L.; SILVA, Mariana O.; BRANDÃO, Michele A.; LACERDA, Anisio; PAPPA, Gisele L.. Ranqueamento de Licitações Públicas a partir de Alertas de Fraude. In: BRAZILIAN WORKSHOP ON SOCIAL NETWORK ANALYSIS AND MINING (BRASNAM), 12. , 2023, João Pessoa/PB. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2023 . p. 1-12. ISSN 2595-6094. DOI: https://doi.org/10.5753/brasnam.2023.232105.

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