Anais do Simpósio Brasileiro de Banco de Dados (SBBD)
Sociedade Brasileira de Computação - SBC
Otimização robusta de portfólios usando conjuntos de incerteza não paramétricos sobre dados financeiros
A otimização de portfólios financeiros depende da qualidade dos dados históricos e da representação adequada da incerteza nos parâmetros estimados. O modelo de Markowitz é amplamente usado como referência, mas apresenta sensibilidade a erros de estimação dos retornos esperados, comprometendo sua robustez em cenários de alta volatilidade. Este trabalho propõe um modelo robusto cujo conjunto de incerteza é construído de forma não paramétrica usando Support Vector Clustering (SVC). O modelo elimina a necessidade de hipóteses restritivas de simetria ou normalidade, e um parâmetro de regularização controla o suporte desse conjunto, funcionando simultaneamente como mecanismo de tratamento de outliers e de calibração do perfil de risco do investidor. O modelo proposto foi avaliado em contratos futuros de commodities internacionais durante um período de alta volatilidade, superando consistentemente o modelo clássico de Markowitz e a estratégia de pesos iguais, com menor volatilidade, perdas extremas reduzidas e índices Sharpe e Sortino positivos em todas as estratégias consideradas.
Do Data Warehouse à Narrativa: Uma Arquitetura HTAP para Análise de Dados de Criminalidade
Este artigo propõe a plataforma CrimeSmartScribe para análise de dados de criminalidade, com ingestão contínua e suporte a consultas em linguagem natural e dashboards interativos. A abordagem baseia-se em um modelo lógico multidimensional em ambiente híbrido transacional/analítico (HTAP) e emprega (i) visões virtuais, (ii) estratégias de geração aumentada de recuperação (RAG) e (iii) uma arquitetura multiagente para tradução texto-para-SQL e geração das respostas em tons jornalísticos com infográficos. Avaliada em dados criminais norte-americanos, a solução demonstrou robustez operacional, melhoria na tradução texto-para-SQL com o uso de RAG e alcançou altos índices de usabilidade entre usuários especialistas e não especialistas.
How Much do Reviews Really Contribute? A Study on Text-Enriched Matrix Factorization for Recommendations
Incorporating textual reviews into a Recommender System has become a prominent strategy for enriching collaborative signals with semantic information. However, the actual contribution of review-derived representations remains an open question, particularly when strong collaborative baselines are employed. In this work, we systematically investigate the impact of textual information on Matrix Factorization by introducing and comparing three enrichment strategies over a common collaborative backbone. First, we propose a learnable gating mechanism that adaptively balances collaborative and textual signals during training. This mechanism is applied to two distinct review representations: (i) aggregated topic profiles extracted from user and item histories, and (ii) full text embedding representations derived from reviews. Additionally, we explore a cross-attention mechanism that identifies and emphasizes the most informative dimensions of the textual representation before fusion with collaborative factors. We evaluate six variants: pure, enriched with topic profiles and text via gating; enriched with topics and text via gating; and enhanced with cross-attention over textual features. Experiments across multiple review-based datasets reveal that although adaptive fusion mechanisms improve representation flexibility, the marginal contribution of textual signals remains limited compared to the collaborative backbone. These findings suggest that, under typical rating-prediction settings, collaborative information continues to dominate performance, raising important considerations for the effective integration of semantic review signals into recommendation models.
Definição de Acordos de Nível de Serviço Personalizados para Treinamento de Modelos via Consultas k-Skyband
O treinamento de modelos de Aprendizado de Máquina (ML) envolve a configuração de parâmetros, hiperparâmetros e do ambiente de execução, o que resulta em tempos de execução e consumo de energia distintos. Em ambientes de nuvem, os usuários precisam definir Acordos de Nível de Serviço (SLA), escolhendo recursos computacionais com base nas características do treinamento. Neste artigo, estendemos o conceito de Personalized Service Level Agreement (PSLA), propondo o PSLA4ML, que permite especificar requisitos e obter configurações de recursos, com custos e métricas associados ao workflow de treinamento do modelo. Os PSLA4ML são gerados por meio de consultas 𝑘-Skyband, considerando múltiplas métricas, como tempo, custo financeiro , etc. A abordagem foi avaliada por meio de workflows de treinamento de modelos da família BERT, o que indica sua viabilidade.
Avaliação do Desempenho de LLMs Médios na Extração de Esquemas JSON: Um Estudo Empírico
Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) são amplamente utilizados em várias tarefas de processamento de linguagem natural, porém com alto custo computacional que limita o seu uso. Este estudo investiga o desempenho de LLMs de tamanho médio em relação ao número de parâmetros, especificamente Gemma 3-4B e Qwen 2.5-14B, na extração de esquemas de coleções JSON. O desempenho é avaliado pela corretude do esquema extraído (i.e., os documentos utilizados são válidos em relação ao esquema extraído) e o tempo total do processamento. Os resultados dos experimentos mostram que os modelos tiveram sucesso (taxa superior a 99%) em extrair esquemas JSON. Contudo, mesmo com modelos médios, o elevado custo computacional e o tempo de processamento ainda representam desafios significativos para a escalabilidade da solução em ambientes com recursos limitados.
DATAEXPLAINER: Comprehensible Agentic Data Science with Consumer-Grade Hardware
Data Science (DS), a complex field often involving advanced knowledge of statistics, mathematics, and programming, has historically been restricted to deeply knowledgeable human professionals. Recent advancements in artificial reasoning and the expanding toolset of large language models (LLMs) have challenged this paradigm. However, most LLM-based approaches for automated DS are still computationally demanding, time-consuming, and not especially easy to follow. In this work, we expand on previous advancements to present DATAEXPLAINER, a framework for automated DS that provides step-by-step solutions and surpasses the average Kaggle user while using a single consumer-grade GPU and less than 2 hours of processing.
AtlasSQL-BR: A Brazilian Portuguese Geospatial Text-to-SQL Dataset with Spatial Hierarchies
The Text-to-SQL task, which translates natural language into SQL queries, democratizes database access by enabling non-experts to query and analyze data effectively. While the field has seen significant progress, state-of-the-art models still fall short in processing geospatial queries due to a lack of diverse spatial data in existing training sets. This issue is compounded by the overwhelming dominance of English-language resources, leaving languages like Brazilian Portuguese largely underexplored. To bridge these gaps, we introduce AtlasSQL-BR, a novel, real-world geospatial Text-to-SQL dataset in Brazilian Portuguese. Built upon school census data and geographic boundary hierarchies, this dataset provides a robust benchmark for geospatial queries.
Uma Abordagem Orientada a Dados de Proveniência para Rastreabilidade de Workflows Agênticos
Com o crescente uso de agentes de IA na especificação e automação de workflows, LLMs passaram a ser responsáveis por decidir sobre tarefas e dependências de dados. Entretanto, por serem suscetíveis a alucinações, esses modelos podem comprometer a validade dos resultados, tornando essenciais o rastreamento e a análise de suas decisões. A captura desses dados é desafiadora, pois o processo decisório frequentemente não é explícito. Neste artigo, propomos uma abordagem de captura de proveniência para workflows agênticos, a fim de permitir a análise das decisões dos agentes e do impacto dessas decisões no workflow gerado. Essa captura é baseada na instrumentação de frameworks de agentes e na representação conforme o padrão W3C PROV, oferecendo maior granularidade do que os trabalhos existentes.
Integrating Stochastic Models into News Recommender Systems: A Comparative Study with Hybrid Approaches
Recommender systems are essential for handling information overload in online newspapers, where the lack of explicit feedback and the need for real-time updates limit computationally expensive methods. This work investigates how contextualization based on stochastic models that capture the sequential and uncertain nature of reading behavior improves news recommender systems. Using real access logs and a simulation environment, we evaluate these models across multiple metrics. The results show that stochastic models outperform traditional approaches, especially in personalization and diversity, and that combining them with hybrid methods yields the best performance.
Context-Aware Text Re-Ranking through Unsupervised Manifold Learning
Information Retrieval (IR) enables efficient knowledge discovery within large document collections. Despite the evolution from sparse lexical models such as BM25 to dense neural embeddings, retrieval ranking still relies predominantly on independent query–document scoring, and most re-ranking strategies require supervised relevance signals. In image retrieval, unsupervised methods that exploit manifold structure and contextual neighborhood relationships have proven highly effective, yet their transfer to text remains unexplored. This study investigates whether such rank-based contextual re-ranking techniques can enhance text retrieval without any modality-specific adaptation. We present a systematic pipeline integrating data collection, sparse and dense retrieval, contextual re-ranking, and effectiveness analysis, and conduct 972 experiments spanning three unsupervised methods across nine diverse public datasets and four retrieval models. Results measured by MAP, Precision, and Recall show consistent improvements over baseline retrievers, with relative Precision@20 gains reaching up to +19.8%. These findings support the hypothesis that unsupervised contextual re-ranking can significantly improve text retrieval effectiveness and suggest that the underlying techniques are modality-agnostic.
De-Authorizer: Uma Arquitetura Baseada em Blockchain para Revogação Descentralizada de Acesso a Dados em Redes Sociais Online
Redes Sociais Online (RSO) centralizam o controle de dados pessoais, dificultando a revogação de consentimento exigida pelo GDPR e pela LGPD . Este trabalho apresenta o De-Authorizer, uma arquitetura baseada em blockchain para revogação descentralizada de acesso a dados, auditável e centrada no usuário. A proposta preserva os modelos de monetização das RSO e integra contratos inteligentes a ACLs e OAuth 2.0. Para garantir privacidade e escalabilidade, adota-se uma arquitetura de blockchain híbrida (on-chain/off-chain). A arquitetura foi desenvolvida segundo o Design Science Research Framework. A avaliação em rede permissionada Proof of Authority, com até 70.000 usuários, atingiu 3.214 TPS e 7,75 s de latência média, demonstrando viabilidade prática.
Um Benchmark de Algoritmos de Recomendação Baseados em Sessão no Contexto do Mercado Imobiliário Brasileiro
O mercado imobiliário representa parcela significativa do PIB brasileiro, mas recomendar imóveis em larga escala impõe desafios próprios: catálogos com alta rotatividade, sessões predominantemente anônimas e interações curtas. Este trabalho propõe um benchmark para recomendação baseada em sessão, utilizando um dataset proprietário do Zap Imóveis com 17,6 milhões de interações. Quinze modelos são comparados sob ranking completo e sob amostragem negativa. Sob catálogo completo, métodos de coocorrência e fatoração superam modelos neurais; sob amostragem negativa, a ordem se inverte parcialmente. A divergência confirma, em um domínio até então não investigado, que o protocolo de avaliação pode alterar a conclusão sobre qual arquitetura é mais adequada.
Data Lakes Orientados por Metadados: um Estudo Exploratório sobre Governança e Proveniência
A crescente centralidade dos dados nas atividades organizacionais impulsionou a adoção de arquiteturas flexíveis como os data lakes, que permitem o armazenamento de dados em estado bruto para múltiplos fins analíticos. Contudo, a ausência de estratégias sistemáticas de metadados compromete a interoperabilidade e o reuso, levando frequentemente à degradação desses ambientes em data swamps onerosos e ineficientes. Este artigo investiga o papel da governança de metadados não apenas como suporte informacional, mas como driver fundamental de FinOps para a otimização do Custo Total de Propriedade (TCO). Articulando fundamentos da Ciência da Informação e da Engenharia de Dados, a pesquisa analisa o impacto de motores de consulta otimizados, como o Photon, e frameworks de alocação elástica, como o BigOPERA, na redução de custos operacionais. Os resultados sugerem que abordagens orientadas por metadados semânticos e proveniência ampliam a transparência e a confiabilidade dos dados, permitindo que otimizações técnicas atinjam seu potencial máximo de economia. Conclui-se que a integração entre governança rigorosa e eficiência de processamento é o único caminho para a evolução de data lakes em infraestruturas analíticas financeiramente sustentáveis.
Predição de Desfechos no Consumidor.gov.br: Uma Abordagem Híbrida Tabular-Textual Baseada em Aprendizado de Máquina
Falhas no atendimento geram custos operacionais, riscos legais e danos à reputação corporativa. Esta pesquisa utiliza aprendizado de máquina para prever o desfecho de reclamações no Consumidor.gov.br, investigando sua viabilidade e avaliando se a inclusão do texto da reclamação em uma abordagem híbrida tabular-textual melhora o desempenho em relação a um baseline tabular. O método combina variáveis estruturadas, embeddings jurídicos em português do Serafim-335m e análise de sentimento, utilizando o XGBoost para classificação e Qwen2 para explicar os principais temas. Os resultados indicam um F1-Macro de 0,5928, com ganho de 26,76% em relação ao baseline, evidenciando o potencial do modelo para priorização e antecipação de casos.
Constraining LLM-Based RDF Generation with Ontology-Guided Prompting in Urban Agriculture
The construction and maintenance of knowledge graphs remain labor-intensive tasks, particularly when relevant information is available primarily in semi-structured textual sources. Recent advances in large language models (LLMs) offer new opportunities for automating knowledge graph population, yet generating RDF instances that comply with ontology constraints remains challenging. This paper investigates an ontology-guided prompting strategy for generating RDF knowledge graphs from textual descriptions of horticultural cultivars. The proposed approach embeds a domain ontology together with modeling patterns derived from established semantic standards and provides explicit schema definitions, anchored instances, and few-shot RDF/Turtle examples within the prompt. The method is evaluated on a dataset of 42 cultivar webpages using SHACL-based validation, precision–recall analysis, and hallucination detection. Results show that ontology-guided prompting substantially improves structural validity and semantic accuracy while significantly reducing hallucinated assertions.
SPEAR: Um Método para Descoberta de Padrões Psicolinguísticos e Identificação de Discursos Presidenciais Destoantes
A análise computacional de textos tem ampliado a investigação de como escolhas linguísticas revelam traços de comunicação e posicionamentos políticos. No entanto, ainda há lacunas na identificação de padrões psicolinguísticos em mandatos presidenciais brasileiros e na detecção de discursos destoantes. Para enfrentar essa lacuna, este trabalho propõe o SPEAR, um método que combina extração de dimensões do LIWC, remoção de outliers via LOF e agrupamento com K-Means, seguido da reintrodução dos discursos mais destoantes. Os resultados indicam melhora consistente da qualidade dos agrupamentos em 11 mandatos analisados.
A Hybrid RAG–Text2SQL Architecture for Auditable Question Answering in Brazilian Portuguese Legal-Administrative Collections
Question answering over Brazilian Portuguese legal-administrative collections must support semantic information needs and structured intents such as counting, filtering, aggregation, and ranking. Retrieval-augmented generation (RAG) grounds answers in text, but it does not reliably execute relational operations. Standalone Text2SQL can execute auditable queries, but lacks textual grounding and explanatory coverage. This paper presents a hybrid architecture that runs semantic retrieval and a constrained Text2SQL pipeline in parallel and synchronizes both outputs into a single answer. The structured branch includes column routing, schema restriction, normalized derived columns, WHERE-hints, read-only execution policies, and decomposition for multi-intent questions. We formalize the evaluation protocol for structured and semantic queries, define the proposed metrics, and clarify the role of the LLM-based judge used for semantic assessment. On a curated TCE-GO corpus, the hybrid architecture outperforms a RAG-only baseline on structured queries while remaining competitive on semantic ones. The contribution lies in showing how semantic retrieval and constrained SQL execution can be combined for Portuguese legal-administrative QA with explicit safety, auditability, transparency, and evaluation policies.
Aprendizado por Reforço para Alocação de Rins: Uma Abordagem Baseada em Policy Gradient com Dados Reais do Sistema Brasileiro de Transplantes
Este trabalho apresenta um agente de alocação de rins baseado em Aprendizado por Reforço Profundo (DRL), visando otimizar a sobrevida no sistema brasileiro de transplantes. O modelo foi treinado e avaliado em cenários pré e durante a COVID-19, demonstrando convergência estável. Os resultados indicam que a parametrização da recompensa permite ajustar a política conforme as prioridades clínicas: a configuração C1 reduziu a taxa de mortalidade em lista de 11,32% para 8,07% (sem pandemia) e de 10,04% para 6,67% (durante a pandemia), superando o sistema atual (BRAS) em todas as métricas e diminuindo o tempo médio de espera pandémico de 476,7 para 188,9 dias. Já a configuração C2 priorizou estritamente a mortalidade em lista, reduzindo-a para os mínimos de 7,59% (sem pandemia) e 6,36% (durante a pandemia), embora com um impacto severo de aumento no tempo de espera sob condições pandémicas.
Estudo Experimental da Estimativa de Cardinalidade para Autojunções
A estimativa de cardinalidade é um dos principais fatores que contribuem para a geração de planos de consulta subótimos. A literatura recente tem se concentrado na estimativa para consultas do tipo seleção-projeção-junção, enquanto a estimativa de cardinalidade para consultas com autojunção permanece uma área ainda pouco explorada. Consultas com autojunção são amplamente utilizadas em tarefas de limpeza de dados, como a validação de restrições de negação. Nesse contexto, investigamos empiricamente as principais técnicas de estimativa de cardinalidade para consultas com autojunção sob diferentes distribuições de dados. Nossos resultados mostram que estruturas de dados probabilísticas compactas (sketches) produzem estimativas consistentemente melhores do que modelos de custo tradicionais baseados em suposições.
A armadilha da validade artificial: auditoria da perda semântica no crosswalk de metadados
A interoperabilidade em Ciência Aberta enfrenta o desafio da degradação informacional em mapeamentos de metadados. Este trabalho propõe um framework para avaliação de interoperabilidade semântica em crosswalks, fundamentado na distinção formal entre validade estrutural e fidelidade informacional, operacionalizado pela tupla ⟨S, T, C, V⟩ e pela Métrica de Lossiness Ponderada (Lw). A metodologia aplica o algoritmo de auditoria a 150 conjuntos de dados dos repositórios UFSCar, Embrapa e GBIF. Os resultados indicam que mapeamentos para padrões planos (Dublin Core) resultam em perdas de até 73,24%, concentradas em conflitos de Tipo e Semântica. Conclui-se que a validade sintática mascara falhas de reusabilidade, sendo o modelo uma ferramenta eficaz para curadores auditarem a fidelidade semântica em migrações.
A systematic review of graph query language operators for graph analytics
Graph analytics has gained significant relevance in recent years, enhancing the expressiveness of graph data systems by enabling advanced analytics within declarative query systems. In this context, graph query language operators have emerged to bridge the gap between graph processing and declarative querying. However, to the best of our knowledge, no prior work surveys advances in this area. We conduct a systematic review of graph query language operators for graph analytics, outlining their evolution, and classifying studies into five categories: domain-specific solutions, graph pattern matching and querying, graph mining, temporal graph analytics, and fuzzy and approximate querying. Finally, we discuss limitations, trends, and research opportunities.
LGBTfobia em Aplicativos de Mensageria Instantânea: Uma Analise por Redes de Co-compartilhamento
A LGBTfobia no ambiente digital tem sido investigada predominantemente em plataformas abertas, onde interações explícitas facilitam a modelagem de redes. Em aplicativos de mensageria instantânea, contudo, a circulação de conteúdos ocorre de forma mais opaca, exigindo estratégias específicas de análise. Este trabalho propõe um método para modelar a dinâmica do compartilhamento de mensagens LGBTfóbicas no WhatsApp e no Telegram por meio de redes de co-compartilhamento. Utilizamos o dicionário PrejudicePT-br para selecionar as mensagens de interesse e construímos uma rede usuário–usuário com arestas ponderadas indicando o co-compartilhamento de mensagens idênticas. A estrutura resultante foi avaliada por meio de medidas globais, componentes conexas e detecção de comunidades, complementadas por uma análise qualitativa que distingue gatilhos lexicais ambíguos de termos pejorativos explícitos. Os resultados revelam um padrão global fragmentado, com um núcleo coeso sustentado por um conjunto reduzido de mensagens. O estudo oferece um pipeline replicável e evidências empíricas sobre a estrutura da circulação de conteúdo LGBTfóbico em aplicativos de mensageria instantânea.
Triptych: Integrando Dados, Código e Publicações para Pesquisa Científica
A Ciência Aberta promove a transparência, o compartilhamento e a reprodutibilidade na pesquisa. Atualmente, projetos científicos gerenciam dados, código e publicações em plataformas heterogêneas, como GitHub, OSF e arXiv. Embora ofereçam funcionalidades especializadas, o uso isolado dessas ferramentas fragmenta a gestão de artefatos, dificultando a rastreabilidade entre dados, software e resultados. Este artigo apresenta o Triptych, um arcabouço que integra dados, software e publicações por meio de uma camada de interoperabilidade capaz de conectar artefatos distribuídos de um mesmo projeto científico. Ao contrário de abordagens monolíticas, o Triptych integra as ferramentas já utilizadas pelos pesquisadores. Avaliações com especialistas indicam que ele melhora a integração e a rastreabilidade dos artefatos de pesquisa.
ITSM-BERT: Classificação de Tickets de Service Desk via Fine-Tuning do BERTimbau Integrado com Sistema GLPI
Este artigo propõe o ITSM-BERT, um modelo baseado no BERTimbau, com ajuste fino para a classificação de chamados de Service Desk em português brasileiro, utilizando dados enriquecidos. A abordagem foi avaliada com 80.879 registros reais do Tribunal de Justiça do Maranhão, comparando métodos de frequência, vetoriais e Transformers (SVM-BoW, TF-IDF, Word2Vec e BERT-SVM) por meio de testes de Friedman e de Nemenyi. Na classificação autônoma, o ITSM-BERT supera todos os baselines (F1-macro = 0,840) e atinge 0,997 com atributos semiestruturados do catálogo de serviços (+15,7 p.p.). Embora estatisticamente equivalente ao SVM-TF-IDF no cenário assistido, consolida-se como uma solução robusta para mitigar ambiguidades semânticas em descrições brutas, com potencial para ser utilizada em outras empresas e órgãos públicos que utilizam sistemas de chamados, como o GLPI.
Can LLMs Replace the DBA? Evaluating Ontology-Driven Prompting for Relational Database Tuning Tasks
Relational database tuning traditionally relies on specialized heuristics and expert intuition, making the process difficult to scale, audit, and reproduce. While recent research has explored autonomic and AI-based systems to assist Database Administrators, the emergence of Large Language Models introduces a new paradigm for automated tuning. This paper investigates the extent to which LLMs can augment or replace traditional DBA expertise in complex, knowledge-dependent tuning tasks. We evaluate tuning recommendations generated by two distinct LLMs across three model variants each, comparing zero-shot performance against ontology-driven prompting. Using a PostgreSQL environment with a TPC-H-like workload, we measure the power, throughput, and storage footprint of the recommended structures. Our results indicate that expert knowledge—whether from an experienced DBA or a formal ontology—is not merely a source of domain vocabulary. Ultimately, the ontology acts as a critical precision mechanism that codifies the ’rules of thumb’ inherent to expert tuning, effectively grounding the LLM’s generative capacity and optimizing the trade-off between performance and storage footprint.
Comparative Analysis of Language Models in the Understanding of Short Videos: A Multimodal Approach for Disinformation Detection
Short-form videos are increasingly used to spread political disinformation, but multimodal benchmarks for Brazilian Portuguese remain limited. This study evaluates whether structured multimodal evidence improves zero-shot LLM-based detection in Brazilian political videos. We combine CLIP keyframe summarization, Whisper transcription, and pyannote-audio diarization to build prompts from auditory and visual evidence. We benchmark 12 LLMs on 119 videos from the 2022–2024 Brazilian electoral cycles, comparing audio-only and multimodal settings for veracity and taxonomy classification. Results show that gemma2-9b achieves the best veracity performance (macro-F1 = 0.764), while gemma3-12b leads taxonomy classification (macro-F1 = 0.518).
Contrasting Global and Refined Views for Author Name Disambiguation in Heterogeneous Networks
Author Name Disambiguation (AND) as a clustering problem aims to correctly group publications sharing ambiguous author names into real author clusters. This work approaches the AND task using Heterogeneous Information Networks (HINs) to capture complex relationships between publications. Our method, AND-GloRe, employs a Graph Neural Network encoder trained via unsupervised contrastive learning to generate dual-view representations: a global view capturing overall relationships among publications, and a refined view capturing meta-path specific relationships. The effectiveness of our method is evaluated on the WhoIsWho datasets, achieving a pairwise F1-Score of 92.28%.
A Comparative Analysis of Generative Error Correction Strategies for Long-Form and Noisy Audio
Automatic Speech Recognition (ASR) degrades substantially under real-world acoustic conditions, motivating Generative Error Correction (GER) with Large Language Models (LLMs). This study evaluates Single-ASR and Multi-ASR GER, with and without retrieval-augmented generation (RAG) strategies, across 13,500 audio samples under controlled degradation. GER reduces overall Word Error Rate by up to 43.9%, reaching 45.6% under severe degradation, but increases error on clean audio due to over-correction. Maximal Marginal Relevance (MMR) retrieval outperforms random sampling under severe conditions, while Multi-ASR remains competitive but is more conditionsensitive. These results call for adaptive, input-aware correction strategies.
LIFE: Lifetime-Aware Fair Exposure for Time-Limited Items in Recommendation Systems
Recommendation systems play an important role by predicting users’ preferences while allocating visibility and economic opportunity to item providers. This becomes especially challenging when items have limited lifetimes (e.g., news articles, political campaigns, perishable goods, and seasonal products), because time-sensitive attention can be disproportionately captured by a small subset of items due to position bias and popularity effects. Building on the notion of fair exposure, we propose LIFE , a multi-objective post-processing approach that adjusts users’ top-k lists to balance user relevance, provider fairness, and item urgency, proportionally estimating quality over a time window while prioritizing items closer to the end of their lifetimes.
Can LLMs Solve Ordinary Differential Equations? A Comparative Analysis
Solving Ordinary Differential Equations (ODEs) requires mathematical modeling and reasoning skills that remain challenging for large language models (LLMs). This paper evaluates five LLMs, DeepSeek-R1, Claude-Haiku-4.5, Llama-3.3-70B-Instruct, Gemini-2.5-Pro, and GPT-5.2, using ten first-order ODE application problems and a task involving analogous problem generation. We propose a multi-dimensional framework assessing mathematical modeling, Python code generation, solution accuracy, and the generation of analogous problems. Results show strong modeling performance across all models (96%–98%), demonstrating their ability to translate natural language descriptions into mathematical formulations; when generating analogous problems, scores ranged from 85% to 100%, enabling direct performance comparisons against each model’s own baseline. However, performance declines in code generation tasks, exposing limitations in multi-step reasoning and execution. Claude-Haiku-4.5 achieves the highest overall score (84%), while Llama-3.3-70B-Instruct performs best in code generation. GPT-5.2 records the lowest overall performance. These findings reveal a gap between conceptual understanding and reliable end-to-end problem solving, highlighting the importance of human oversight and hybrid symbolic-numerical approaches.
O Paradoxo da Hibridização: O Impacto da Combinação de Algoritmos na Justiça e no Risco em Sistemas de Recomendação
Este trabalho investiga o impacto da hibridização ponderada em Sistemas de Recomendação sob as óticas de justiça (fairness) e sensibilidade ao risco. Empregando uma avaliação rigorosa com 20 janelas temporais deslizantes na base MovieLens, analisou-se como a combinação de modelos via regressão afeta a equidade e a robustez das sugestões. Os resultados evidenciam um fenômeno contraintuitivo: a hibridização atuou como um nivelador genérico, intensificando as disparidades de desempenho entre grupos e elevando o risco global do sistema. Tais achados demonstram que a otimização focada na minimização do erro médio sacrifica a personalização fina, prejudicando usuários com perfis complexos ou pertencentes a grupos minoritários.
Differentially Private ECG Heartbeat Classification
Automated heartbeat classification models have become crucial for modern cardiac monitoring and the early detection of cardiovascular diseases. However, these models’ tendency to memorize sensitive patient data poses a significant privacy risk. Differential Privacy (DP) has emerged as the mathematical foundation for providing formal, provable privacy guarantees during model training, effectively mitigating risks of data memorization. Despite its robustness, directly applying standard DP algorithms, such as DP-SGD, to neural networks often results in a significant drop in classification performance. We address this challenge by introducing DP-ECG-HC, a privatized architecture that leverages a Conformer-based, tokenized approach to extract morphological patterns from raw ECG signals. Experimental results on real-world ECG datasets demonstrate that DP-ECG-HC preserves robust model utility and effectively even under stringent privacy requirements, outperforming standard private deep learning baselines and achieving a superior privacy-utility trade-off.
Towards Agentic Data Engineering: A Contract-Driven System with Self-Evolving Knowledge
Data engineering suffers from long, non-repeatable cycles due to the lack of persistent domain knowledge. This work proposes a contract-driven agentic architecture that externalizes knowledge into executable specifications across sessions. A Data Explorer Agent explores databases while a Data Transformation Agent translates validated contracts into pipelines. Contracts serve as specification, validation, and documentation, forming a feedback loop of recorded, generalized, reusable results. The evaluation of the architecture across diverse databases shows knowledge accumulation and reuse, detection of data quality issues, and the completeness of data pipelines, confirming that knowledge externalization is key to reliable data engineering automation.
Information Extraction from Brazilian News Articles on Public Procurement Fraud
Combating fraud in public procurement is a critical task for oversight agencies. While journalistic coverage can offers a rich source of early warning signals, its unstructured nature hinders automated auditing. To bridge this gap, we propose an Information Extraction (IE) pipeline to extract four key entities required for administrative linkage: municipality, procurement modality, notice number, and contract object. We evaluate three extraction approaches: (1) a Hybrid-Heuristic baseline; (2) a Retrieval-Augmented Generation (RAG) framework; and (3) an End-to-End Structured Large Language Model (LLM). Results demonstrate that the structured LLM significantly outperforms modular baselines, achieving an average accuracy of 91.45% across the four attributes. Furthermore, we introduce a gold-standard dataset of 796 annotated articles. All experiments are reproducible.
Um Pipeline Data-Centric para Construção de Corpus de Reconhecimento de Entidades Nomeadas para o Domínio Trabalhista Brasileiro
Este trabalho apresenta um pipeline data-centric para construção e curadoria de corpora de Reconhecimento de Entidades Nomeadas na Justiça do Trabalho brasileira. A abordagem integra geração sintética, supervisão fraca, aprendizado ativo e validação humana, resultando em dois recursos: um corpus de treinamento com 53.324 segmentos anotados em 32 classes e um conjunto Gold Standard independente. A qualidade do corpus foi validada por ajuste fino do BERTimbau, que atingiu 98,15% de micro-F1 no Gold Standard. Em comparação com Qwen-2.5-72B, a solução especializada reduziu a latência de inferência em aproximadamente 1.500× (31 s para 0,02 s por segmento), evidenciando viabilidade operacional em infraestrutura institucional local.
SABRE: A Text-to-Database Search Architecture for Relational Databases
Relational database queries depend on SQL and prior knowledge of the schema. This work proposes SABRE, a plain-text search architecture for relational databases based on the vectorization of tuples and queries and on retrieval by semantic similarity. The evaluation used a pilot study for selecting the embedding model and experiments with the TPC-H benchmark, comparing the relational and vector modes in terms of retrieval quality, latency, and end-to-end cost. The vector approach achieved a Recall@K of 0.8459, a Precision@K of 0.8039, and an NDCG@K of 0.8886, indicating good coverage of relevant tuples and adequate ranking quality. However, SQL execution showed lower latency in 21 of the 22 queries, and the vector cost was dominated by the database search stage. The results indicate that SABRE is suitable as a complementary mechanism for semantic retrieval and candidate generation, but not as a direct substitute for exact SQL execution in analytical workloads such as TPC-H.
Avaliação Sistemática de Text-to-SQL em Português: Um Benchmark Unificado Multi-Domínio
A tarefa Text-to-SQL tem avançado significativamente com o uso de Grandes Modelos de Linguagem (LLMs), mas sua avaliação em português ainda é limitada. Este trabalho propõe um benchmark unificado que consolida quatro bases públicas de diferentes domínios e avalia seis LLMs distintos a partir das métricas EX e CM sob um protocolo experimental padronizado. Os resultados mostram que, embora os modelos superem 70% de EX no Spider, o melhor desempenho no DATASUS alcança apenas 27,5%. A discrepância entre CM e EX também evidencia limitações de generalização composicional. Esses resultados sugerem que avaliações isoladas podem superestimar a capacidade dos modelos e destacam a necessidade de benchmarks integrados e multi-domínio.
DINOHist: Fine-Tuning Self-Supervised Foundation Models for Histopathological Image Retrieval
This study investigates self-supervised learning (SSL) for feature extraction in Content-Based Histopathological Image Retrieval (CBHIR). We evaluate pre-trained, domain-specific, and fine-tuned DINOv2 models (DINOHist-S and DINOHist-B) on glomerular datasets. The analysis includes comparisons with state-of-the-art histopathology-specific models to assess domain adaptation. Results demonstrate that fine-tuning enables DINOv2 to outperform state-of-the-art specialized models, even with limited labeled data. The proposed models achieve superior effectiveness, particularly at lower-ranking positions, with statistical significance. These findings show that fine-tuned foundation models can surpass specialized approaches while reducing computational costs.
Expeditus: Database Optimization Based on Workload Analysis with Structural Query Clustering
Workload analysis is fundamental to database performance management, as heterogeneous and complex workloads require automated identification of similar query patterns. In this context, this work investigates whether SQL query clustering based on structural embeddings extracted from the workload can support more efficient database tuning strategies. As an experimental foundation, we employ the TPC-H benchmark, whose queries were transformed into vector representations using the Qwen3-Embedding-0.6B model. After dimensionality reduction with UMAP, we applied the HDBSCAN algorithm to identify structurally coherent query clusters. We then evaluated whether indexes derived from a representative query within each cluster could improve the performance of the remaining queries in the same group. The experiments resulted in seven structurally cohesive clusters, demonstrating the model’s ability to capture structural similarities across distinct queries. The results indicate that optimizing a single query can benefit other queries within the same cluster, supporting the use of structure-driven tuning strategies for complex database workloads.
Um estudo experimental sobre estratégias de coleta de dados em pipelines meteorológicos
Dados meteorológicos são essenciais para diferentes tipos de aplicações, tornando a eficiência na coleta um fator crítico em pipelines de dados. Este trabalho apresenta um estudo comparativo entre três estratégias de acesso aos dados do ECMWF: a Web API oficial, a coleta via HTTP e o acesso por objetos compatíveis com S3. O objetivo é identificar a abordagem mais eficiente em cenários de atualizações frequentes. Foram conduzidos experimentos controlados com o Apache JMeter, para avaliar métricas de tempo, throughput e consumo de recursos sob carga concorrente. Os resultados visam orientar a escolha de arquiteturas de coleta que otimizem o desempenho e a confiabilidade de pipelines meteorológicos operacionais.
Context Matters, Bias Matters Too: Assessing Fairness in Profile Embeddings in the HateBR Dataset
Offensive language detection is challenged by discourse’s contextual nature, especially in Brazilian political contexts. This work examines how domain-specific information affects classifying offensiveness toward public figures, using the HateBR corpus. We compare three BERTimbau-based approaches: a domain-agnostic baseline, a model with textual metadata injection, and a hybrid with latent profile embeddings. Results show profile embeddings outperform other approaches in accuracy and convergence, indicating the model learns target-specific patterns. However, fairness analysis reveals a trade-off: specialization increases False Positive Rate variance across profiles, suggesting the model absorbs dataset biases. Findings reinforce the need for models integrating equity and context sensitivity in online debate.
Designing and Evaluating Calibration-Driven Recommender Systems for Fairness and Explainability
Recommender systems are increasingly required to satisfy fairness and transparency constraints. However, the interaction between calibration-based fairness interventions and recommendation explainability remains insufficiently understood. This paper proposes a calibration-driven framework that extends single-category calibration to a multi-category setting, enabling a richer representation of user preferences across item dimensions. The approach integrates fairness-aware calibration with post-hoc knowledge-graph-based explanations into a unified pipeline. We evaluate both recommendation performance and explanation quality, considering alignment with user profiles, accuracy, miscalibration, and popularity bias, as well as explanation metrics such as recency, popularity, and diversity. Results show improved alignment, reduced miscalibration and popularity bias, and preserved accuracy, while explanation quality remains stable. These findings indicate that calibration-based fairness can be achieved without compromising explainability.
Gaussian Rank-Based Neighborhood Degree for Graph Neural Networks in Image Classification
The exponential growth of data has intensified the gap between the availability of unlabeled data and the high cost of manual annotation. Graph Neural Networks (GNNs) have emerged as a promising solution, as they exploit relational structures and learn from both labeled and unlabeled data, performing semi-supervised learning. A crucial component of many of these models is degree-based normalization, which influences message propagation but typically assumes uniform importance among neighboring nodes. In image classification, graphs are usually constructed from feature similarity, where treating all neighbors equally may overlook important variations in relevance. Motivated by this gap, we propose GRaNDe (Gaussian Rank-based Neighborhood Degree). This novel degree measure integrates neighborhood ranking with Gaussian distance weighting to better capture node importance. Experiments on five public image classification datasets show accuracy improvements and competitive or favorable results compared to state-of-the-art methods. The code and supplementary materials are publicly available at grande.lucasvalem.com.
Detecção Automatizada de Desinformadores em Grupos Públicos do WhatsApp Utilizando Redes Neurais para Grafos
Nos últimos anos, a disseminação de desinformação por meio das plataformas digitais tem comprometido a saúde pública, a estabilidade social e até mesmo os processos democráticos. No contexto brasileiro, o aplicativo de mensagens WhatsApp é reconhecidamente uma das principais fontes de disseminação de desinformação. Este trabalho propõe uma abordagem para a detecção automatizada de desinformadores no WhatsApp, tratando o problema como uma tarefa de classificação de usuários com base em suas interações na rede. Para isso, os usuários e suas conexões são modelados como um grafo. Em seguida, uma arquitetura de rede neural explora o grafo previamente construído para capturar padrões estruturais associados à propagação de desinformação. Neste trabalho, os modelos GCN, GCNII, GraphSAGE, GAT e APPNP são avaliados por meio da validação cruzada estratificada, utilizando as métricas de acurácia, precisão, revocação, F1-score e AUC-ROC. Os resultados mostram que as GNNs capturam padrões topológicos relevantes para a identificação de desinformadores, o que indica seu potencial para o combate à desinformação em ambientes digitais.
Addressing Data Scarcity: Augmentation Strategies in Text-to-SQL
This work explores data augmentation as a strategy to overcome the scarcity of training data for Text-to-SQL translation models in low-resource domains. Six synthetic data generation strategies were applied to a novel dataset containing questions and SQL queries on Brazilian educational and geographic data. Experiments fine-tuning the LLM Mistral 7B demonstrated that using synthetic training data yields superior performance compared to using only original data. Furthermore, combining two augmented datasets allowed for even greater performance gains across several standard literature metrics, in addition to enabling the model to translate queries of greater structural complexity that were not handled by the models without augmented data.
Severe Name Homonymy: A Learning to Rank Approach for Civil Registry Entity Linking
This study addresses the challenge of transforming string-based kinship references into explicit entity relationships within large-scale civil registries. In scenarios where a record provides only the name of a relative (e.g., a mother’s name), identifying the correct unique identifier among numerous homonymous candidates constitutes a complex Known-Item Search problem. We propose a supervised Learning to Rank framework designed to disambiguate and rank these candidates by integrating kinship-based relational features, conditional probability signals, demographic indicators, and BERT-based semantic similarity. The approach was evaluated on a large-scale private dataset from Brazil and four public datasets: IPUMS (covering USA, Norway, and Iceland) and Wikidata. Experimental results demonstrate that our method provides a robust solution for identity resolution under high name ambiguity, achieving a Recall@5 above 0.90 across all evaluated datasets and enabling the construction of accurate entity links in civil databases.
How Query Violations Relate to Relevance in Product Search
The concept of relevance has underpinned the research in Information Retrieval since its early days. Specifically, in eCommerce search, where queries typically involve attributes that express constraints, relevance is affected by how well those constraints are satisfied. However, the relationship between relevance and constraint violations was overlooked in existing research. In this work, we analyze 5,000 queries and 50,000 query-product pairs to investigate whether query-intent violation constitutes a ranking signal related to, but distinct from, graded relevance. Our results show that violation is related to, but not reducible to, graded relevance. We further show that simple violation-aware features substantially reduce query violations and remain competitive with, or even slightly improve upon, strong baselines on retrieval quality metrics.
Large Language Model como Suporte à Tarefa de Entity Matching
Fundamental para a integração de dados, a tarefa de Entity Matching visa identificar registros que referenciam a mesma entidade no mundo real. Modelos pré-treinados dominam o estado da arte, mas enfrentam limitações quanto à necessidade de grandes volumes de dados rotulados, enquanto que Large Language Models (LLMs) demonstram capacidade superior de generalização, sem a necessidade de grandes volumes, apesar do alto custo computacional. Diante deste cenário, o presente trabalho propõe uma abordagem híbrida para equilibrar o melhor dos dois mundos de modelos, realizando novas classificações com os LLMs apenas em amostras em que o modelo pré-treinado apresente baixa confiança, gerando um aumento de até 8% de F1-Score nos resultados.
Entity Linking in Invoices: Reducing Large Language Model Calls by Using Knowledge-Guided Heuristic Filtering
Accurately identifying invoice items is crucial for procurement auditing, but challenging due to noisy, non-standardized descriptions. Large Language Models (LLMs) alone solve this problem with limited performance, and entail high computational costs and privacy concerns. Thus, we propose a hybrid entity linking framework that combines index-based retrieval to match entity surface names in a knowledge base, knowledge-guided heuristic filtering of EL candidates, and an on-premise LLM to solve only persistent ambiguities. Evaluated on Brazilian medicine invoices, our filters reduced LLM inferences by 49.60% and tokens per call by 42.4%. Using qwen2.5:7b, our approach achieved 84.48% accuracy, outperforming a filterless baseline by over 21%.
A Systematic Analysis of Methods for Uncertainty Quantification in Distribution-based Recommender Systems
Recommender systems (RS) have become necessary tools for personalizing content and services across digital platforms, yet their confidence estimation remains a critical concern. Confidence estimation in RS aims to answer how confident the model is in its predictions. Despite the advances, integrating confidence into RS models often degrades performance, with outcomes strongly dependent on both dataset characteristics and architectural suitability. To investigate these issues, we conducted a comprehensive empirical study over established distribution-based confidence-aware models, OrdRec, CPMF, CBPMF, LBD, PRGAT, and PRLIGHTGCN. We further performed systematic capacity ablations on deeper models. The methodology combined expected calibration error, confidence-error correlation, rating distribution comparisons, and capacity-vs-performance ablation. Our results show that integrating confidence estimation does not consistently improve and can degrade point-estimate performance in recommendation models. Increasing model capacity fails to yield gains and can negatively impact performance, even in the training set, indicating optimization and data constraints. Moreover, calibration quality is not reliably aligned with predictive accuracy. These models may exhibit meaningful confidence–error correlation while remaining poorly calibrated in absolute terms.
Composable Prompt Modularization in Text-to-SQL Agents: A Practical Approach
Text-to-SQL agents often rely on monolithic prompts that combine instructions and examples into a single block, making them difficult to maintain, less interpretable, and more prone to structural errors. To address these limitations, this work proposes a Composable Prompt Modularization approach that decomposes prompts into semantic components for question classification and Text-to-SQL generation, leveraging large language models within a modular prompting pipeline. We conduct a case study involving an intelligent assistant for the public sector. The results show that the modular architecture is a competitive alternative to monolithic prompting, achieving up to 95.39% execution accuracy and strong structural alignment, with average component-matching scores of 0.954. The findings reveal a trade-off between prompting strategies: while the monolithic prompt is slightly more efficient when fewer examples are available (Top-k = 3), the modular approach makes better use of additional context, improving execution accuracy by 0.66 percentage points at Top-k = 5 (94.74% vs. 94.08%). In the context of public transparency, where the availability of information enables citizens to interpret, validate, and audit data, the modular approach appears particularly well-suited.
Detecção de Comunidades entre os Membros da Câmara dos Deputados do Brasil durante o Período de 2019 a 2023: Uma abordagem Utilizando Redes Complexas
Este trabalho analisa o alinhamento político na Câmara dos Deputados do Brasil entre 2019 e 2023, atualizando empiricamente a metodologia de redes complexas proposta por Brito et al. (2020). Foram modeladas redes anuais com deputados como nós e arestas ponderadas representando similaridade de votação. Após a extração da espinha dorsal da rede por meio do Filtro de Disparidade, as comunidades foram detectadas utilizando o algoritmo de Leiden. Os resultados indicam uma discrepância entre a fragmentação partidária formal e a organização comportamental: embora mais de 20 partidos estivessem representados na Câmara, os padrões de votação se organizaram em um número substancialmente menor de comunidades efetivas. A topologia observada é compatível com um eixo governo-oposição, com o principal partido de oposição aparecendo como o grupo mais isolado topologicamente em diferentes períodos: o PT entre 2019 e 2022, e o PL em 2023. O estudo contribui com uma caracterização empírica e visual do período pós-2018, especialmente da polarização eleitoral de 2022 e da reconfiguração observada após a mudança de governo em 2023.
Language Models and Detection Strategies for Political Disinformation in Brazil: A Comparative Applied Study
The rapid spread of online political disinformation has increased the need for scalable detection beyond manual fact-checking. This study evaluates textual disinformation detection in Brazilian Portuguese by comparing BERTimbau-based supervised models with open-source LLMs under zero-shot, Chain-of-Thought, and RAG settings. Four public corpora were used for training, validation, and retrieval, while an external political dataset supported out-of-distribution testing. Results show that gemma2:9b in zero-shot achieved the best macro-F1 (0.950), outperforming BERTimbau+SVM (0.837). BM25-based RAG reached macro-F1 = 0.923 with grounded decisions. Overall, performance depends on inference strategy, architecture, and corpus characteristics.
Integração entre SPARQL e Business Intelligence: Um Driver para Visualização de Dados RDF no Metabase
A visualização interativa de dados RDF via SPARQL permanece um desafio para ferramentas de Business Intelligence (BI). Este trabalho apresenta o desenvolvimento de um driver para o Metabase, implementado em Clojure, que permite a consulta direta a endpoints SPARQL e a exploração desses dados em modelos tabulares. Diferentemente das ferramentas existentes, baseadas em bibliotecas web e que exigem conhecimento técnico, a proposta integra dados RDF a uma plataforma de BI consolidada. A solução utiliza a estratégia de tabelas de propriedades particionadas por classes, realizando a descoberta automática de metadados e conversão de tipos XSD. Testes realizados em endpoints públicos, como DBpedia e Wikidata, demonstram a viabilidade de criar visualizações de barras, linhas, dispersão e mapas, tanto via consultas nativas quanto de forma visual. Os resultados indicam a viabilidade técnica de visualizar e explorar dados RDF em uma plataforma de BI.
Rampart: Reproducible Benchmarking of Data Processing Paradigms with Automated Anti-Leakage Verification
The growing adoption of data-processing engines for machine-learning pipelines has increased the need for rigorous benchmarks that ensure validity and reproducibility. However, many studies still lack mechanisms to prevent data leakage. Rampart is presented as an open-source framework executing the same walk-forward validation pipeline across three data-processing paradigms while enforcing anti-leakage invariants. Rampart treats prediction equivalence as a validity clause for cross-paradigm latency comparisons and produces bitwise-reproducible executions. Evaluated on two public time-series panels, the framework reveals a scale-dependent latency crossover and supports inclusion of new paradigms with low engineering overhead.
WARMA: A Window-Based Autoregressive Moving Average Model for Non-Stationary Time Series
Many time-series models assume stationarity. Analysts therefore often apply global transformations such as differencing. Although these transformations can be effective, they also change the mean, variance, and covariance simultaneously, making the original series harder to interpret. We present WARMA, a model that combines window-based preprocessing with ARMA modeling. The model operates locally over sliding windows. WARMA first adjusts the mean and then the variance, so the preprocessing remains interpretable in terms of steps. Experiments on synthetic and real economic-financial series show that WARMA reaches stationarity in at most two steps and delivers forecasting accuracy comparable to that of ARIMA while providing a more localized view of the preprocessing effect.
Following the Wave or Riding Alone? A Decade of Thematic Evolution at SBBD vs. VLDB
Does SBBD mirror the global database research agenda or cultivate a distinct, locally shaped identity? We study this using large-scale topic modeling of a decade of publications: 489 SBBD and 3,036 VLDB full-text papers from 2016–2025. Applying BERTopic with multilingual embeddings and LLM-assisted label refinement, we extract 31 SBBD and 35 VLDB topics and align them semantically. We observe three patterns: (1) convergence, with 58% of SBBD topics matching VLDB topics, notably in data management, privacy, and NLP; (2) temporal lag, with SBBD adopting mainstream trends 1–4 years after their VLDB peak; and (3) divergence, with 13 SBBD-only topics highlighting a strongly applied, Brazil-centric identity. We conclude with a forward-looking research agenda for SBBD structured around five strategic directions.
Desafios de Text-to-SQL em Domínio Especializado: um Estudo no Contexto de Gestão de Estoque Farmacêutico
Avanços em grandes modelos de linguagem (LLMs) ampliaram o uso de interfaces de linguagem natural para bancos relacionais, mas aplicações de Text-to-SQL em domínios especializados seguem desafiadoras devido a esquemas ambíguos, regras de negócio e conhecimento operacional implícito. Apresentamos uma abordagem para gestão de estoque farmacêutico hospitalar que combina LLM local, RAG sobre o esquema e engenharia iterativa de prompts. Em 20 perguntas representativas, a solução gerou 90% das consultas exequíveis, com 12 totalmente alinhadas ao ground truth. Os achados reforçam que o desempenho depende tanto do modelo quanto da curadoria do esquema e do conhecimento de domínio.
Uma Abordagem Baseada em Grafos de Conhecimento para Consulta a Bancos de Dados Relacionais em Linguagem Natural
Embora os Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) tenham impulsionado avanços em interfaces em linguagem natural para bancos de dados, a tarefa NL2SQL ainda sofre com ambiguidades semânticas e consultas complexas. Neste trabalho, propomos o uso de Grafos de Conhecimento (GCs) como representação semântica de um esquema relacional, integrados a LLMs para apoiar a geração de consultas SQL. A abordagem inclui a construção automática de GCs, estratégias de Prompt Engineering e um mecanismo de refinamento automático baseado em falhas de execução. Em uma avaliação preliminar sobre um subconjunto de 36 domínios do benchmark Spider, a abordagem alcançou 95,34% de acurácia de execução. Os resultados indicam o potencial da integração GCs-LLMs para aumentar a robustez em NL2SQL.
Filtering in Preprocessing for Anomaly Detection in Time Series
Filtering is often adopted as a preprocessing step in time series pipelines, although its impact on anomaly detection remains unclear. We evaluate 14 filters with an ARIMA-based detector on the GECCO Industrial Challenge 2018 and Yahoo! Webscope S5 benchmarks. Filtering improves F1-Score in only 25.36% of the runs; in the remaining 74.64%, it either fails to improve performance or degrades it. The results reveal a trade-off between stability and potential gains. Adaptive filters are more consistent, whereas decomposition-based filters can yield larger gains but also more frequent degradation. Within this ARIMA-based protocol, filtering does not behave uniformly across series and should be treated as a context-dependent engineering choice.
Detecção Adaptativa de Pontos de Mudança em Séries Temporais com Autoencoder e Supervisão Estatística
A detecção de pontos de mudança em séries temporais associadas a sistemas de controle é dificultada pela não estacionariedade dos sinais e por mudanças naturais de regime. Este artigo propõe o Waypoint, um método que separa representação e decisão estatística ao combinar um autoencoder não supervisionado com um supervisor baseado em CUSUM e na estratégia Cross-Tc. O supervisor valida mudanças e governa o retreinamento após a confirmação de um novo regime. A avaliação com dados reais do 3W Dataset mostra redução de falsos positivos em relação ao GLR e desempenho competitivo sob tolerância temporal. A principal contribuição está em introduzir o Waypoint como uma abordagem adaptativa para detecção de pontos de mudança que integra aprendizado de representação, decisão estatística e controle de retreinamento após a confirmação de mudança.
Análise de Competitividade no E-Commerce Brasileiro via Correlação Cruzada em Séries Temporais de Preços
O comércio eletrônico brasileiro movimentou R$196,1 bilhões em 2023, impulsionado por estratégias de precificação dinâmica, como o price matching. No entanto, ainda são escassas abordagens quantitativas reprodutíveis para explorar padrões de influência temporal, como liderança e resposta, entre plataformas. Este trabalho combina correlação cruzada e janelas deslizantes como ferramenta exploratória para analisar esses padrões em séries temporais de preços. O estudo analisa dados reais de 30 produtos em 21 plataformas ao longo de 500 dias (441 mil registros). Os resultados revelam correlações não estacionárias, evidenciando comportamento sazonal e episódios compatíveis com liderança de preço.
Aplicação de métodos baseados em concept drift para previsão de gols no futebol profissional
Prever gols em tempo real é uma tarefa difícil e relevante no esporte. Neste trabalho, investigamos se detectores de drift não supervisionados conseguem antecipar gols. Para isso, modelamos séries de passes como um problema de drift virtual e avaliamos Page-Hinkley, KSWIN e ADWIN em dados StatsBomb (La Liga 2015/2016) com uma variante assimétrica do SoftED que valoriza alarmes antecipados. O Page-Hinkley obteve o maior MCC, sugerindo que a detecção de drift é uma alternativa viável e interpretável para alertas táticos em tempo real no futebol.
Quando Comentários e Notas Discordam: Implicações para Sistemas de Recomendação Baseados em Reviews
Este trabalho investiga a relação entre notas e comentários no contexto de recomendação, avaliando inconsistências entre essas duas formas de interação, o potencial de notas inferidas a partir do texto e o impacto efetivo dos comentários em modelos Review-Aware Recommender Systems (RARs). Para isso, avaliamos três modelos estado-da-arte em três coleções amplamente utilizadas e empregamos a versão zero-shot do BERT para converter comentários em valores numéricos na mesma escala das notas originais. Os resultados mostram que há discrepâncias relevantes entre nota e comentário, que notas inferidas a partir do texto podem recuperar mais itens relevantes e que os RARs avaliados permanecem fortemente dependentes da nota original.
Extração Clínica em Texto Livre: Uma Análise Orientada pela Complexidade Semântica
Este trabalho investiga a extração automatizada de informações clínicas a partir de notas médicas não estruturadas em português, considerando quatro fases de complexidade semântica crescente: scores e tempos clínicos, medicamentos na alta, comorbidades e complicações. Comparamos métodos determinísticos, modelos generativos com prompt engineering, versões com fine-tuning e com reasoning. Os resultados mostram que a adequação do método depende da natureza da variável: tarefas mais simples podem ser resolvidas por abordagens léxicas, enquanto as mais ambíguas exigem modelos mais robustos. Esses achados reforçam a importância de analisar, conjuntamente, desempenho e custo computacional na estruturação de dados clínicos.
Predição de Lesões no Futebol Profissional com ACWR e Aprendizado de Máquina
A intensificação do calendário no futebol profissional tem aumentado a incidência de lesões, com impactos no desempenho esportivo e prejuízos econômicos, especialmente para clubes de elite. Diante disso, este trabalho visa explorar modelos de aprendizado de máquina capazes de prever tais lesões, utilizando dados de dispositivos GPS e o indicador de proporção de carga de trabalho aguda e crônica. O modelo de aprendizado de máquina com o melhor resultado desse estudo conseguiu prever lesões com um F1 score de 93,3%.
GerModel: Gestão de Modelos em Dados em Fluxo com Conceitos Recorrentes
Fluxos meteorológicos de alta frequência apresentam não estacionariedade e concept drift recorrente, o que dificulta a manutenção de modelos preditivos. Este trabalho formula esse cenário como um problema de gestão de modelos em fluxo, no qual se decide entre retreinamento completo e reutilização de modelos históricos. Para isso, apresenta-se a GerModel, uma abordagem preliminar baseada no Population Stability Index (PSI) para selecionar e reutilizar modelos históricos em previsão horária de precipitação. A avaliação usa dados do aeroporto de Miami entre 2001 e 2025, com processamento mensal, e compara a GerModel com o retreinamento completo após mudança. No cenário avaliado, os resultados sustentam que a abordagem pode constituir alternativa viável, com F1 competitivo, alto reuso e menor custo computacional.
Avaliação de Técnicas de Imputação em Séries Temporais Curtas no Contexto da Atenção Primária à Saúde
A qualidade dos dados é fundamental para a eficácia de soluções com a aplicação de Aprendizado de Máquina, sendo a ausência de valores um problema ainda mais crítico em séries temporais pequenas. Nesse sentido, na Atenção Primária à Saúde, este problema ainda é recorrente devido à falta de uniformidade das fontes de dados, à não obrigatoriedade de certas informações (a depender da região) e à falta de treinamento dos usuários no uso das ferramentas. Portanto, este estudo compara sete métodos de imputação aplicados a dados de atendimentos das unidades da Atenção Primária à Saúde das cidades de Tacaratu e Bom Conselho (Pernambuco), destacando menor erro nos modelos MICE e Random Forest, respectivamente.
We Keep Evaluating LLMs, But Are We Learning Anything?
Large language model (LLM) research has become increasingly dominated by benchmark-oriented evaluations that measure performance on predefined tasks and datasets. While such evaluations are useful for tracking progress, they often provide limited scientific insight into how these systems reason, generalize, fail, or support real-world applications. In this article, we argue that LLM research should move beyond incremental leaderboard improvements and adopt a broader scientific agenda inspired by the historical evolution of machine learning research. Drawing analogies with established research areas in machine learning, we propose a set of guidelines for conducting more rigorous and impactful LLM research. These guidelines include investigating internal reasoning mechanisms, developing calibration and uncertainty estimation methods, addressing bias and fairness systematically, studying generalization to novel domains, exploring benchmark-free evaluation paradigms, improving methodological transparency, and, more ambitiously, using LLMs as instruments for scientific discovery rather than merely as objects of evaluation.
The Missing Pieces in Classical and Modern Data Error Classification
Data quality research has produced extensive catalogs of data error types and data quality problems. However, gaps remain when contrasting classical taxonomies with recent consolidated surveys. This paper identifies three categories of data errors that are insufficiently captured in both foundational and contemporary works: ambiguous abbreviation values, intra-tuple dependency violations based on reference semantics, and cross-source unit inconsistencies. We provide formal definitions for each error type, illustrate them with representative examples, and discuss practical considerations for their detection in real-world scenarios. Our contributions help bridge classical data quality literature with modern data integration challenges, supporting a more comprehensive assessment of data quality in heterogeneous environments.
Understanding Storage Trade-offs for Containerized Dataflows Across the Computing Continuum
Dataflows model and execute workloads in scientific and data-intensive domains by representing applications as tasks linked by data dependencies. This structure supports scheduling, execution, and reproducibility. Many dataflows process large datasets in distributed environments such as HPC clusters and cloud platforms. However, tasks often have heterogeneous computational and data requirements, motivating the use of the computing continuum, where workloads migrate across environments. Containers enable portable execution across heterogeneous infrastructures, but storage strategies for data sharing remain insufficiently explored. This paper evaluates multiple storage approaches, analyzing how data size, granularity, and role influence performance and efficiency.
Recuperação de documentos para enriquecimento de dados tabulares
Técnicas de descoberta de dados focam principalmente na descoberta de dados por meio de palavras-chave, busca por similaridade entre tabelas ou consultas estruturadas. Tais abordagens pouco exploram a conexão entre tabelas e documentos de texto, que pode viabilizar o enriquecimento de dados tabulares a partir de fontes textuais. Neste trabalho, propomos o problema table-to-documents: dada uma tabela como entrada e uma coleção de documentos em um data lake, recuperar os top-k documentos mais relevantes para essa tabela. Nossas contribuições incluem: uma base de dados adaptada à esse problema; uma solução inicial que explora diversas representações tabela-documento; e a avaliação experimental dessa solução.
As the number of domain-specific language models grows at a fast pace, managing multiple specialized models becomes a challenge. Model fusion is an alternative that combines models to improve robustness. However, fusion workflows involve steps such as model selection, merging strategies, evaluation, and repeated iterations. Selecting the best combination of source models requires understanding the full data derivation path. In this paper, we present FusionProv, an approach compliant with the W3C PROV recommendation that captures provenance from fusion workflows to support traceability and analytics. We evaluate FusionProv in a hate-speech detection application that leverages fused language models.
Provenance Graph Integration in Scientific Machine Learning Multi-workflows
Scientific Machine Learning (SciML) multi-workflows consist of multiple independent workflows, often implemented as fragmented Jupyter Notebooks, which hinder provenance tracking and limit end-to-end querying and reproducibility. In this paper, we present a real-world SciML multi-workflow that advances methods for capturing and integrating provenance in SciML applications. The proposed approach combines scientific domain modeling of multi-workflows as prospective provenance, provenance capture mechanisms, and shared execution identifiers to enable the construction of an end-to-end provenance graph. We demonstrate the approach through queries over the integrated provenance graph of a multi-workflow seismic binary data segmentation application, highlighting its potential for long-term provenance management.
Rumo a Duas Décadas de Publicações em Banco de Dados: Uma Análise dos Artigos do JIDM
O Journal of Information and Data Management (JIDM), criado em 2010, é o principal periódico brasileiro dedicado à área de Banco de Dados (BD). Este artigo analisa a comunidade científica associada ao JIDM no período de 2010 a 2025, considerando três eixos: produtividade, redes de coautoria e tópicos de pesquisa. A metodologia combina análise bibliométrica e análise de redes de colaboração entre pesquisadores e instituições. Os resultados indicam um núcleo estável de autores recorrentes, com concentração moderada da produção e presença crescente de Mineração de Dados e de Aprendizado de Máquina entre os tópicos publicados. Esses achados contribuem para a compreensão da evolução da área de BD no país e podem subsidiar decisões editoriais futuras do periódico.
Schema Aware Conversational Data Collection
This paper proposes a conversational approach to structured data collection using an automated agent that addresses limitations of traditional form-based methods. Guided by a predefined schema of attributes, types, and constraints, the agent conducts dialogues to clarify ambiguities, complete missing information, and validate data in real time while minimizing the number of interactions. To support this, we developed a Python library enabling rapid creation of applications that proactively request user input. Using this library, we built a chatbot evaluated through user-based experiments in a culinary habits case study. Results show the approach effectively validates constraints, supports semantic inference, and guides users to provide complete and consistent data.
Two-Layer RAG for Value Grounding and Schema Linking in LLM-Based Text-to-SQL Systems
Large Language Models translate natural language into SQL. In environments with dynamic schemas, models hallucinate column names and filter values absent from the target database. We present a two-layer Retrieval-Augmented Generation architecture that addresses schema linking and value grounding within an orchestration pipeline. The structural layer retrieves validated SQL examples via cosine similarity over dense embeddings, while the semantic layer extracts entities from the user query and matches them against real column values through a MinHash-then-Embedding cascade. The architecture improved Execution Accuracy from 23.6% to 42.5%. By successfully grounding filter values, the semantic layer reduced the Empty Result Rate from 26.4% to 7.5%.
Headless Flash Disk Tree: Uma Estrutura Dinâmica em SSD para Dados Unidimensionais
Com a transição do uso de discos rígidos para unidades de estado sólido, tornou-se necessário desenvolver novas estruturas de dados que considerem as suas características. Para mitigar os efeitos de restrições como o “apagar antes de escrever”, foram projetadas estruturas de dados capazes de reduzir seu impacto. Nesse contexto, este artigo apresenta a Headless Flash Disk Tree, uma estrutura dinâmica para dados unidimensionais que seguem relação de ordem total, e que melhora o desempenho de operações de inserção e consulta. A avaliação foi realizada usando um conjunto de dados real, e os resultados mostraram que a proposta é até 16% mais rápida que as concorrentes para inserir dados e até 8% mais rápida para realizar consultas.
Predição de Relevância em Licitações Públicas com Modelos Híbridos Baseados em Texto e Metadados
A triagem manual de editais públicos é um processo custoso devido ao grande volume de documentos e ao forte desbalanceamento entre oportunidades relevantes e irrelevantes. Este trabalho propõe uma abordagem híbrida para predição de relevância utilizando técnicas de Processamento de Linguagem Natural e aprendizado de máquina aplicadas a metadados e ao texto dos documentos. O sistema utiliza o BERTimbau quando informações textuais estruturadas estão disponíveis e, caso contrário, um fluxo alternativo baseado em embeddings documentais e Random Forest. Experimentos realizados em bases históricas reais contendo milhares de editais públicos anotados avaliaram o sistema sob a perspectiva de ranqueamento de documentos. Em média, os 20% documentos mais bem posicionados concentraram aproximadamente 75% dos editais relevantes, enquanto os 50 primeiros documentos do ranking alcançaram 72% de recall. Esses resultados demonstram o potencial da abordagem proposta para apoiar a triagem automática em compras públicas.
Strong Matchers, Weak Architecture: Towards Confidence Guided Global Consistency in LLM-based Record Linkage
Record Linkage produces transitive inconsistencies that existing LLM-based methods address locally or by construction, but none optimizes at partition level. We investigate whether LLM confidence scores carry sufficient signal to drive global partition optimization in clean-clean multi-source settings. On MusicBrainz, scores discriminate true from false matches among predicted matches (mean 0.936 vs. 0.729). A global ILP exploiting scores as edge weights resolves all 42 inconsistent components by removing 52 edges (98.1% true false positives) fewer than greedy alternatives and with an optimality guarantee. These results motivate LLM confidence scores as input to partition-level optimization, with efficient approximations as future work.
Hard Sample Mining to Identify Challenging Samples for Breast Cancer Tumor Classification
Deep learning has greatly advanced image classification in medical imaging, aiding the early detection of breast tumors. However, training deep learning models still presents challenges related to model efficiency and biases in data distribution. Breast tumor images highlight these challenges due to their complex tissue structures and overlapping cells. Hard Sample Mining (HSM) has emerged as a promising approach, focusing on selecting representative samples by ranking them based on loss or similarity. This work presents an experimental analysis of the effects of HSM on a binary breast tumor classification task using the BreakHis dataset. The results shows the method’s potential for sample ranking in training set pruning.
Evaluating supervised concept drift detection for online imputation on wearable data streams with changing missing mechanisms
Wearable data streams often contain missing values, for which there is uncertainty about the cause of the missingness. Further, this missingness may also change throughout the stream processing. Our study evaluates the effectiveness of concept drift detectors applied in a supervised manner for online imputation on heart rate data streams collected from wearable devices. Experiments were conducted under changing missing mechanisms scenarios, utilizing the Hoeffding Adaptive Tree regressor alongside three concept drift detectors for monitoring model error: Page-Hinkley, Kolmogorov-Smirnov Windowing, and Adaptive Windowing. We also compared it with baselines Hoeffding Tree and mean imputation. Our results show that supervised concept drift detection yields worse performance than non-aware concept drift approaches. This indicates that supervised detectors may be insufficient to address data distribution changes caused by missing values, highlighting the need for further research.
Um Pipeline de Visão Computacional para Análise de Achados Hiperecogênicos em Ultrassonografia Renal
A interpretação de ultrassonografias renais depende de inspeção visual subjetiva e da delimitação anatômica do rim. Este artigo propõe um pipeline de visão computacional que primeiro segmenta o rim e depois analisa regiões hiperecogênicas suspeitas próximas às pirâmides renais. Os modelos foram retreinados com as imagens originais da base kidneyUS e aplicação de CLAHE no pré-processamento. Em um teste deduplicado de 70 imagens, a U-Net atingiu Dice de 0,9290, IoU de 0,8722 e precisão de 0,9236, obtendo o maior Dice entre as arquiteturas avaliadas. Aplicado a 4.479 imagens externas, esse modelo gerou 3.534 pseudomáscaras candidatas, ainda pendentes de revisão humana e ausentes das métricas apresentadas.
Uma Ontologia para Suporte a Agricultura Orgânica e Agroecológica em Áreas Urbanas
Populações urbanas vulneráveis enfrentam barreiras ao acesso a alimentos orgânicos, o que torna a agricultura urbana e periurbana uma estratégia relevante. Neste contexto, propõe-se uma ontologia inicial para modelar plantas e cultivares, organizando o conhecimento sobre espécies, requisitos ambientais e práticas de cultivo. Como artefato conceitual, visa apoiar sistemas de planejamento de hortas urbanas e é avaliada preliminarmente por meio de um estudo de caso que demonstra seu potencial como infraestrutura semântica.
A Comparative Evaluation of IP Geolocation Services for Brazilian Data Enrichment
IP geolocation information is fundamental for enhancing analytical datasets, supporting applications such as recommendation systems, investigation, service personalization, among others digital fields. However, there are several geolocation discovery free online services as database enrichment tools. This work evaluate several of those services, aiming to define the most reliable service for the Brazilian network context, and compares their performance across IPv4 and IPv6. The ground truth set is extracted from Ripe Atlas’s brazilians devices. The experiment shows that BigData Cloud is the best service and have better results with IPv6 results. Despite the inherent limitation in obtaining reliable IP-based geolocation data, these findings help practitioners select more reliable services for geolocation enrichment of Brazilian IP datasets.
Consulta Eficiente aos K-Vizinhos mais Próximos com Seleção Inteligente de Nó em Árvores Métricas
A consulta K-Vizinhos Mais Próximos (KNN) é um método amplamente usado em mineração e aprendizado de máquina. Para viabilizar a sua aplicação em volumes de dados que excedem a memória RAM, utilizam-se estruturas de acesso métricas que reduzem seu custo computacional. Esta proposta introduz o algoritmo KNN Neural que altera o algoritmo clássico utilizando uma rede neural para inferir o nó inicial e determinar o valor do raio de corte. Os experimentos mostram uma redução média de até 60% no tempo de execução em relação ao KNN clássico.
Enhancing Tool Orchestration and Planning for Agentic RAG Systems: A Case Study
Traditional RAG faces bottlenecks in industrial environments. To address these limitations, this paper proposes an Agentic RAG architecture that decouples high-level strategic orchestration from technical execution through an LLM Supervisor and domain-specialized sub-agents. Using a proprietary dataset, we evaluate the efficacy of System 1 and System 2 reasoning paradigms alongside tool integration. Our experimental results demonstrate that ReWOO combined with Few-Shot execution guidance achieves a maximum success rate of 93.33%. Furthermore, we introduce an evaluation methodology which reveals that the ToolVerifier module is essential for complex planning. This study establishes that modular planning and robust verification are critical for reliability in knowledge-intensive industrial applications.
Data-Centric Evaluation of Image Segmentation Under Dataset Composition Shift
Lung segmentation in chest X-ray images is a key step in computer-aided diagnosis, but segmentation quality often degrades under domain shift, particularly in unseen conditions. This work investigates the impact of dataset composition on U-Net-based models trained and evaluated across two public datasets. A basic U-Net and encoder-based variants (ResNet-34, ResNet-50, and VGG-16) are compared under different protocols. Results indicate that segmentation performance is highly sensitive to dataset composition and evaluation protocol, especially in pathological samples. These findings suggest that pathological variability is a major factor in degradation and highlight the importance of data-centric evaluation for reliable benchmarking in medical image analysis.
Efficiency-First Bioacoustic Audio Event Detection Under Resource-Constrained Systems
Passive acoustic monitoring enables wildlife biodiversity assessment and precision livestock management, yet accurate detectors remain difficult to deploy on resource-limited systems. We present a controlled evaluation of AST, SSAMBA, and MAMBASPEC on two IoT-relevant bioacoustic datasets (aSwine, AnuraSet). MAMBASPEC matches AST within 0.7 pp ROC-AUCw on AnuraSet with 80× fewer parameters and 1,617× fewer FLOPs, while SSAMBA achieves statistically indistinguishable ROC-AUCw at a 12.8× smaller footprint. Friedman tests (p<10−3) and Pareto analysis indicate that MAMBASPEC is the efficiency-first choice under resource constraints, whereas SSAMBA is the accuracy-oriented choice when modest extra latency is acceptable.
SemLytics: Semantic Enrichment for FAIR Analytics Architectures
A key component of FAIR Analytics Architectures is the Semantic Enrichment Layer, which provides advantages such as enhancing interpretability and exploring complex relationships. However, developing this layer while addressing architectural specification, FAIR compliance, and semantic representation quality remains an unexplored challenge. In this paper, we propose SemLytics, a Semantic Enrichment Layer designed to address these issues. We present its logical level and demonstrate its implementation in a state-of-the-art FAIR analytics architecture. The results show that SemLytics improves FAIR compliance and semantic representation quality.
From-Scratch Audio Classification with Multi-Branch Feature Fusion: Comparing CNN, Transformer, and Mamba
From-scratch audio classification on weakly labeled data is essential for resource-constrained and domain-specific settings where large pretrained models are unavailable or prohibitively costly. We adopt multi-branch feature fusion as the core approach and compare CNN, Inception, Transformer, and Mamba architectures on the AudioSet balanced training split. Multi-branch fusion (per-feature encoders, merged before the head) improves all four architectures by 17–33% mAP. Five-fold CV shows Inception significantly outperforms the Transformer; Transformer and Mamba reach comparable multi-branch performance (p = 0.19), with preliminary results suggesting feature fusion may be at least as important as sequence model choice in this regime.
An LLM-based Multi-agent Framework for Publishing RDF Views into Enterprise Knowledge Graphs
The publication of heterogeneous data into Enterprise Knowledge Graphs (EKGs) remains challenging due to schema matching, semantic inconsistencies, and the effort required to create mappings and target ontology. This paper presents a metadata-driven multi-agent framework based on Large Language Models (LLMs) for generating RDF views from data sources. The framework orchestrates agents for schema extraction, ontology bootstrapping-refining, semantic mapping generation, and RDF materialization tasks. The approach leverages metadata, represented through the Vocabulary of Semantic Views (VoSV) into a data design pattern (DDP SV), as in-context learning to support explainability, governance, and incremental publication. As a way to perform a preliminary evaluation of this framework, a case study using Brazilian public government purchases data sources demonstrates the feasibility of automating RDF view publication.
Multimodal RAG and Parsing: Data Architectures for Semantic Retrieval in Complex Industrial Layouts
Traditional RAG systems struggle with industrial documents by neglecting structural semantics in complex layouts. To mitigate this, we propose a formal Visual Document Understanding ingestion methodology and a Semantic Chunking framework. By orchestrating Vision-Language Models to generate high-fidelity captions for visual elements and grouping them with adjacent text, our pipeline preserves context-rich retrieval units. Experiments on an industrial dataset demonstrate 88.0% accuracy, a 0.91 Hit Rate@5, and 0.89 Context Recall, significantly outperforming OCR baselines (74.0% accuracy) and matching state-of-the-art solutions.
Otimizador de Particionamento Espaço-Temporal para Séries de Dados Matriciais
O gerenciamento de dados matriciais exige estratégias de particionamento devido ao seu grande volume, como o particionamento espaço-temporal, que pode ser aplicado a séries matriciais. Embora existam sistemas que lidam com esses dados, geralmente é necessária a intervenção do usuário para definir as configurações dos particionamentos. Este trabalho propõe um otimizador de particionamento espaço-temporal para séries de dados matriciais a fim de tomar decisões de particionamento com base na carga de trabalho. Foram realizados experimentos com cargas de trabalho dispostas em diferentes contextos de sobreposição espacial e temporal, onde o método proposto reduziu o número de acessos a bloco em 57,66%, em média.
Geographic Inference with Large Language Models: Identification of POIs and Urban Features from Addresses and Coordinates
This paper evaluates the ability of Large Language Models (LLMs) to infer geographic features and identify points of interest (POIs) from addresses and coordinates. Nine cities of different urban sizes, distributed across three continents, were analyzed, with five addresses per city in scenarios such as urban center, residential area, green area, proximity to water and mixed area. The predictions were validated with external geospatial databases. The results indicate greater stability in feature inference than in POI identification, whose performance varies according to country and urban size; Gemini 3.1 Flash Lite leads in large cities, GPT-4.1 leads in medium-sized cities, and Gemini 3 Flash Preview leads in small cities.
APS-RAG-Benchmark: Um Recurso Inicial para Avaliação de RAG na Atenção Primária à Saúde
Este trabalho apresenta o APS-RAG-Benchmark, um benchmark preliminar para avaliação de sistemas Retrieval-Augmented Generation (RAG) no domínio do e-SUS Atenção Primária à Saúde (APS). O benchmark reúne um dataset validado por especialistas, composto por perguntas reais de tickets de suporte, fontes documentais relevantes e respostas geradas por modelos de linguagem e revisadas por humanos. Além de disponibilizar um recurso para um domínio ainda pouco explorado em português, o trabalho propõe um protocolo experimental que avalia separadamente as etapas de recuperação e geração. Os resultados mostram que a combinação de estratégias léxicas (BM25) e semânticas melhora significativamente a recuperação, elevando o MRR de 0,298 para 0,596. Além disso, observou-se alinhamento frequente entre as fontes recuperadas e as consideradas corretas pelos especialistas, com até 69% das respostas avaliadas como adequadas.
CGKB: Grafo Heterogêneo para Consultas Semanticamente Tipadas sobre Código-Fonte
A análise de código-fonte frequentemente exige consultas que combinam estrutura de controle e dependências de dados, como encontrar variáveis definidas dentro de loops e não reutilizadas posteriormente. Representações atuais em grafo ocultam essas distinções ou expõem código por meio de modelos internos de consulta. Este trabalho propõe e avalia o CGKB (Code Graph Knowledge Base), grafo heterogêneo para código Python com esquema explícito de nós e arestas. O CGKB integra relações de fluxo de controle e dependência de dados para viabilizar consultas semanticamente tipadas sobre código-fonte. O modelo foi construído para 114.998 soluções APPS e avaliado por cinco consultas representativas sobre 4.998 grafos em memória. Os resultados indicam 98,1% de cobertura de construção e latência mediana inferior a 10µs na implementação de referência em memória.
Modelos Lexicais Calibrados para Detecção de Ofensividade em Português Brasileiro: um Estudo no ToLD-Br
Este artigo apresenta um estudo experimental sobre detecção binária de ofensividade em português brasileiro no conjunto ToLD-Br. Avaliamos modelos lexicais leves baseados em TF-IDF de palavras e caracteres, calibração de limiar e uma estratégia de reponderação de escore por evidência diferencial obtida por perturbações interpretáveis do texto. Os resultados mostram que modelos lexicais calibrados são baselines competitivos para a tarefa: a baseline TF-IDF alcança Macro-F1 de 0,7525, enquanto a reponderação atinge Macro-F1 de 0,7531 e ROC-AUC de 0,8348. Como o ganho sobre a baseline calibrada é marginal e não foi submetido a teste formal de significância, a principal contribuição é caracterizar baselines lexicais simples, baratos, reprodutíveis e interpretáveis para esse benchmark.
Assessing the Impact of Spatial Data Quality on Deep Learning Models for Travel Time Estimation
Data quality is fundamental to the reliability of predictive models. In the context of spatial data, understanding how quality dimensions influence robustness is critical for intelligent transportation systems. This study investigates the impact of spatial data quality on Deep Learning models for Travel Time Estimation (TTE). The methodology encompasses the steps of data pollution, model training, and testing under two complementary scenarios: polluted training and test data. We evaluate three models using the Porto Taxi dataset while considering the impact of the Positional Accuracy and Completeness quality dimensions defined in ISO 19157-1:2023. The results indicate that the impact of data quality degradation varies according to both model architecture and application phase.
Realimentação de Relevância em Memória para Consultas por Similaridade em Espaços Métricos
Este artigo propõe um método de Realimentação de Relevância (RF) para sistemas de Recuperação de Imagens Baseada em Conteúdo (CBIR) indexados por árvores métricas, como a Slim-Tree. Diferentemente do método Turning Metrics Relevance Feedback (TMRF) — que opera sobre armazenamento secundário ao demandar reindexação completa do espaço métrico ou aplicação de distâncias ponderadas diretamente na estrutura da árvore, comprometendo a eficiência da poda e elevando o custo computacional —, a abordagem proposta realiza a RF inteiramente em memória primária, restringindo a busca de similaridade a um subconjunto de P elementos previamente carregados por meio de uma consulta inicial sem ponderação. Os resultados experimentais sobre a base COVID-19 Radiography Database, com 5 iterações de RF, demonstram redução de até 80% no tempo de execução das consultas frente ao TMRF. Além disso, observou-se ganho de até 8 pontos percentuais na precisão nos extratores avaliados, evidenciando um trade-off favorável entre eficiência computacional e qualidade da recuperação.