Anais do Simpósio Brasileiro de Banco de Dados (SBBD)
Sociedade Brasileira de Computação - SBC
Este documento traz a Apresentação e a Organização dos Anais do SBBD 2025.
Aprendizado Federado Incremental e Sensível ao Risco para Modelos de Ranqueamento em Cenários com Distribuições Heterogêneas de Dados
Este trabalho propõe uma nova estratégia de Aprendizado Federado para Ranqueamento (FL2R) em cenários com dados não independentes e não identicamente distribuídos (não-IID) entre clientes. Apresentamos o FedRisk, um método de agregação sensível ao risco que pondera as contribuições dos clientes conforme sua confiabilidade, aliado a um mecanismo de reutilização de parâmetros do modelo global anterior, para mitigar os efeitos da heterogeneidade dos dados. Experimentos com o conjunto MSLR-WEB10K mostram que o FedRisk supera o FedProx — baseline mais robusto — ao reduzir a diferença de desempenho entre modelos federados e centralizados. O FedRisk alcançou uma melhoria de 15.6% no nDCG@5 em relação ao FedProx e reduziu substancialmente a variância, aumentando a estabilidade entre rodadas. Além disso, para métricas como nDCG@10, o FedRisk igualou o desempenho do modelo centralizado — feito inédito entre os métodos comparados, sobretudo em um cenário federado não-IID.
Explorando uma Nova Métrica para Calcular a Precisão Acurada de Resultados de Blocagem em Tarefas de Resolução de Entidades
A resolução de entidades é uma tarefa fundamental na integração de dados, visando identificar registros que se referem à mesma entidade do mundo real. Técnicas de blocagem são amplamente empregadas para aumentar a eficiência, reduzindo o número de comparações entre registros. No entanto, métricas tradicionais, como Pair Quality (PQ), não consideram comparações redundantes, o que pode distorcer a avaliação da eficácia da blocagem. Este artigo apresenta a métrica PQ∗, projetada para fornecer uma medida mais precisa ao eliminar o impacto de comparações redundantes. Além disso, propomos os algoritmos PQ∗C e P̂Q∗E, projetados para calcular e estimar de forma eficiente a métrica PQ∗, respectivamente. Os experimentos realizados mostram que, para todos os conjuntos de dados avaliados, as métricas PQ e PQ∗ produzem resultados distintos em todos os cenários em que mais de uma chave de blocagem é utilizada. Além disso, a diferença entre os resultados das métricas PQ e PQ∗ aumenta à medida que mais chaves de blocagem são empregadas na indexação.
Enhancing ML Explainability with Multi-Agent LLMs: A Context-Aware XAI Approach
Explainable AI (XAI) techniques enhance ML interpretability but often require technical expertise. We propose a multi-agent architecture that improves LLM-generated explanations through structured reasoning and contextual retrieval. Our system integrates web search, Retrieval-Augmented Generation (RAG), and XAI outputs via specialized agents. Experiments on the Adult dataset show that our approach outperforms standard LLM explanations by 7% in Context Awareness. Additionally, we validate LLM as a Judge, achieving over 80% correlation with human evaluations. Different LLMs, including OpenAI’s GPT-4o and GPT-4o-mini, were tested, highlighting the effectiveness of multi-agent systems in ML explainability.
Uma Arquitetura para Big Data Geoespacial de Dispositivos IoT com Níveis Heterogêneos de Mobilidade
O aumento dos dados geoespaciais em internet das coisas levanta questões sobre a influência da mobilidade dos dispositivos nas estratégias de armazenamento. Este trabalho propõe uma abordagem para big data geoespacial de dispositivos IoT com níveis heterogêneos de mobilidade, com duas contribuições principais: i) um levantamento das principais tecnologias empregadas no armazenamento e processamento de big data geoespacial, com suas características e funcionalidades; e ii) uma arquitetura em três camadas para o armazenamento de dados de dispositivos com diferentes níveis de mobilidade. Um protótipo da arquitetura foi implementado, e a camada de armazenamento e análise de dados foi testada em três cenários simulando níveis distintos de mobilidade.
Dataflow Analysis of Serverless Scientific Applications using Provenance Data
This paper presents an approach to ease dataflow analysis in Computational Science and Engineering (CSE) applications that invoke serverless functions. By capturing provenance data while executing CSE applications within a serverless environment, the approach organizes this information into an integrated database that users can query at runtime. Since serverless platforms typically lack native support for provenance tracking, the proposed solution helps users understand and analyze the behavior and outcomes of their CSE applications. We detail the main features of the approach as implemented in the DENETHOR tool and evaluate its effectiveness with a real-world CSE application. The results demonstrate that DENETHOR enhances analytical capabilities via its provenance database.
Uso de Shadow Pipelines para Garantir a Adequação de Pipelines ETL à LGPD
A Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD) define diretrizes para a coleta, armazenamento e uso de dados pessoais no Brasil. Apesar de existirem soluções para adequação de sistemas de informação à LGPD, os pipelines de Extração, Transformação e Carga (ETL), fundamentais nas organizações, ainda carecem de soluções específicas voltadas à adequação legal. Este artigo propõe uma abordagem baseada em shadow pipelines para adaptar pipelines ETL existentes à LGPD. A abordagem permite a verificação de algumas hipóteses para tratamento de dados previstas no seu artigo 7º. A proposta foi avaliada por meio de estudo de viabilidade utilizando pipelines sintéticos. Os resultados demonstram que a abordagem contribui para a adequação à LGPD, preservando a estrutura e desempenho do pipeline original.
Detecting Anomalous Vessel Trajectories: A Collaborative Clustering-Based Approach
Thousands of vessels operating worldwide may present issues related to anomalous trajectories, often characterized by unexpected changes in course, speed, or navigation through restricted areas. Manually detecting these anomalies is impractical, evidencing the need for automated support for maritime surveillance agents. Although Automatic Identification Systems (AIS) enhance situational awareness, they are insufficient for detecting trajectory anomalies. Existing approaches already use AIS data to detect anomalous vessel trajectories, but they do not consider contextual variables (e.g., oil spills) or the domain expertise of maritime surveillance agents. This paper introduces INSTRUCTOR, a solution that combines AIS data with clustering algorithms to group vessel trajectories based on similar directions and movement patterns. This clustering output assists experts in collaboratively identifying anomalous trajectories, a process validated through the collective judgment of multiple domain specialists. Experiments conducted in partnership with the Brazilian Navy corroborate the effectiveness of INSTRUCTOR in detecting anomalous maritime trajectories.
Exploiting Surrogate Submodular and Cost-Effective Lazy Forward Algorithms for Calibrated Recommendations
Recommendation systems are tools to suggest items that might interest users. These systems rely on the user’s preference history to generate a list of suggestions most similar to items in the user’s history, aiming for better accuracy and minimal error. Pursuing higher accuracy can lead to side effects such as overspecialization, reduced diversity, and imbalances in categories, genres, or niches. Thus, this work explores algorithms for selecting the items that form a calibrated recommendation list. The hypothesis is that calibration can positively contribute to fairer recommendations based on user preferences. We introduce a variation of an existing algorithm, which performs better than the baselines in a commonly used dataset in two different divergence measurements.
Analysis of online and offline classification algorithms for human activity recognition using IMU sensors
Physical activity monitoring through machine learning, using data collected from wearable devices equipped with motion sensors and vital signs monitoring, such as heart rate, temperature, and blood oxygenation, has gained significant attention in sports and medical fields. This advancement enables real-time performance tracking and early detection of motor conditions. While offline classifiers achieve high accuracy, they cannot adapt to novel motion patterns; online (incremental) learners overcome this limitation. Although there are online learning algorithms, their application to Human Activity Recognition (HAR) remains limited. The challenge for offline and online approaches is generalizing activity detection based on time-series segments, relying solely on sensor data without additional information. This study analyzes the performance of offline and online algorithms for HAR by applying segmentation and feature extraction techniques and evaluating the adaptability of incremental learning models over time. The research follows a quantitative and prescriptive approach, employing various classifiers to address the problem of HAR. The results highlight the performance of the offline Autogluon Predictor applied to the PAMAP2 dataset, which the five best algorithms nearly tied and achieved average scores of 94% accuracy, 93% F1-score, 94% precision, and 94% recall, followed by CIF with lower results. For online learning the algorithms XGBoost Incremental performed best with 78% accuracy, 77% f1-score, 81% precision and 78% recall. While Adaptive Random Forest and BiLSTM also nearly tied in the online setting, achieving lower results compared to XGBI, this study shows promising results for both scenarios. It highlights that determining the most suitable learning paradigm (online or offline) is a decision for the data scientist, guided by the particularities of the problem and the necessary dynamism required for the scenario. By exploring different learning approaches for HAR and evaluating their effectiveness, this research contributes to the development of more adaptive and personalized systems with applications in health monitoring, sports, and medical diagnostics, fostering advancements in continuous and adaptive user data analysis.
Heuristic-Guided Text-to-SQL Translation with LLMs: Optimizing Natural Language Interfaces for Relational Databases
Text-to-SQL mapping process plays a crucial role in enabling non-technical users to interact with relational databases using natural language. While Large Language Models (LLMs) have shown promising results in benchmark datasets, their performance in real-world settings often deteriorates. In this work, we propose a modular and adaptive agent that leverages the opensource LLM DeepSeek to perform translations with integrated feedback and query optimization. Our agent is prompt-engineered to refine query generation based on user or system-provided corrections. Using the TPC-H and Mondial benchmarks, as well as a real-world database, we demonstrate improved accuracy and execution efficiency, highlighting the impact of feedback loops and heuristic-based query rewriting.
Leis de Escala para Text-to-SQL: Um Estudo sobre a Relação entre Tamanho e Desempenho de Modelos de Linguagem
Embora grandes modelos de linguagem obtenham bons resultados na tarefa de Text-to-SQL, o alto custo computacional limita a adoção dos mesmos. Este estudo avalia a viabilidade de pequenos modelos como alternativa, analisando a relação entre tamanho e desempenho, utilizando o modelo Qwen2.5 nas variantes de 0.5B a 32B de parâmetros. Experimentos foram realizados no benchmark Spider e em um banco de dados com informações de empresas brasileiras, com o objetivo de analisar a eficácia da abordagem em um contexto de aplicação real. Os resultados indicam que o modelo de 3B oferece o melhor equilíbrio entre custo e desempenho, enquanto os de 14B e 32B, embora mais caros, apresentam desempenho superior.
Desigualdades Educacionais no Brasil: Uma Análise por Clusterização de Indicadores Educacionais e de Desempenho Escolar
O sistema educacional brasileiro enfrenta desafios estruturais e socioeconômicos, refletidos no acesso desigual à educação e nos baixos índices de desempenho acadêmico, especialmente em regiões vulneráveis. A análise de indicadores educacionais auxilia na identificação de mudanças estruturais no ensino, avaliação da efetividade de políticas implementadas e monitoramento da evolução da qualidade educacional. Este trabalho visa identificar fatores relacionados às desigualdades educacionais no Brasil e compreender a evolução das desigualdades ao longo dos anos, oferecendo informações úteis para a formulação de políticas públicas mais eficazes e a alocação estratégica de recursos. Utilizou-se clusterização de indicadores educacionais e de desempenho escolar, a partir de dados de diversos indicadores educacionais dos anos de 2015, 2019 e 2021 fornecidos pelo INEP. Foi possível identificar grupos de municípios com perfis mais semelhantes e indicadores que melhor discriminam tais grupos. Além disso, uma análise de evolução de clusters permitiu uma avaliação temporal da qualidade do ensino.
Mineração de Dados para Caracterizar Indivíduos Hipertensos com Doenças Cardiovasculares no Brasil
Este estudo utilizou mineração de dados para classificar indivíduos saudáveis e hipertensos com doenças cardiovasculares (HA + DCV) no Brasil, a partir da PNS 2019. Foram testados algoritmos como Árvore de Decisão, Floresta Aleatória e Naive-Bayes. Os modelos tiveram desempenho semelhante, com a Floresta Aleatória atingindo 97% de precisão e sensibilidade para identificar saudáveis. No entanto, a classificação de HA + DCV foi desafiadora, com menor sensibilidade, possivelmente devido à ausência de diagnósticos formais e fatores como estilo de vida. Os resultados evidenciam a importância de dados mais detalhados e longitudinais para melhorar a identificação de doenças crônicas.
Governança de Dados em Sistemas-de-Sistemas: Uma Abordagem Orientada à Dados de Proveniência
O desenvolvimento de Sistemas-de-Sistemas (SoS), que integram sistemas independentes por meio de fluxos claros de dados, tem crescido nos últimos anos. Apesar de vantagens como reúso e resiliência, SoSs enfrentam desafios na governança de dados, especialmente na ausência de mecanismos para controlar o ciclo de vida dos dados. Em SoSs, dados gerados por um sistema são usados por outros, dificultando a garantia de rastreabilidade, qualidade e integridade desde a coleta até o armazenamento. Este artigo propõe a PROVGov-SoS, uma abordagem de governança baseada na gerência de dados de proveniência. A proposta estrutura o fluxo de informações entre sistemas, permitindo que usuários compreendam o ciclo de vida dos dados no SoS. A abordagem foi avaliada em um estudo de viabilidade em um SoS real, com resultados promissores.
Leveraging Large Language Models for Time Series Prediction on Low-Frequency Data
Time series prediction is critical in domains such as economics, industry, and agriculture. Real-world scenarios often involve challenges like low data frequency, high variability, and non-repetitive patterns. Traditional statistical models and machine learning approaches, including Long Short-Term Memory (LSTM) networks, underperform in low-data contexts due to overfitting risks, intensive training requirements, and the lack of benchmarks tailored to such scenarios. Large language models (LLMs) have emerged as tools for time series forecasting, leveraging their ability to generalize and capture temporal dependencies and patterns across datasets without requiring extensive task-specific feature engineering. This study investigates the potential of time series foundation models (TSFMs), specifically Lag-Llama and Chronos, on low-frequency datasets by comparing zero-shot prediction across one-step-ahead and multi-step-ahead approaches. Our findings evaluate predictive error, robustness, efficiency, and applicability, showing how TSFMs address these limitations and enhance forecasting in data-scarce scenarios.
Fine-Tuning Detection Criteria for Enhancing Anomaly Detection in Time Series
Anomaly detection is the problem of identifying observations that do not conform to the typical ones in a time series. Detection methods implicitly define detection criteria, such as deviation measures, filter thresholds, and candidate anomaly selection strategies. Choosing inappropriate criteria results in inaccurate outputs, generating spurious alerts or missing events. Adjusting these criteria is essential for monitoring systems. To address this challenge, this paper explores the fine-tuning of deviation measures, filter thresholds, and candidate selection strategies. Experimental results show that the proper choice of criteria significantly improves anomaly detection performance, often with greater impact than changing the detection methods.
Redução da Subjetividade na Identificação da Variação do Nível de Valores de Ativos Financeiros
Suporte e resistência representam níveis de preço pelos quais os compradores e vendedores demonstraram interesse significativo em um ativo. Assim, eles podem auxiliar traders e investidores nas tomadas de decisões. Contudo, identificar suporte e resistência pode ser uma tarefa subjetiva devido a fatores como interpretação do analista, inferências e psicologia do mercado. Este artigo propõe uma abordagem para identificar níveis de suporte e resistência de forma automática e objetiva por meio da aplicação de técnicas de Aprendizado de Máquina com o mínimo de intervenção humana. Os resultados obtidos indicam uma solução generalizável capaz de se adaptar a diferentes mercados, granularidades de tempo e configurações analíticas.
Efficient Reuse of Metric Indexes for Multi-resolution Queries
Performing similarity queries using resolutions different from those used for the data employed during the index construction is a challenge for traditional Metric Access Methods (MAMs). Varying data resolution occurs, for example, in scenarios involving reduced data fidelity, such as when reducing data resolution for efficient network transmission. This work proposes a novel way to extend a MAM, using the Slim-tree as a case study, to efficiently and adaptively support queries over transformed data using indices built using only the original, full-resolution data. The proposed approach modifies the pruning heuristic to incorporate safe upper bounds on distances in the transformed domain, guaranteeing correct query results while preserving much of the pruning power of the original MAM. Experimental results on image datasets demonstrate substantial performance improvements over sequential search, even under conditions of high compression.
Aprimorando Geração Aumentada por Recuperação via Ajuste Fino Sequencial de Modelos de Linguagem Pequenos
Modelos de linguagem (Language Models, LMs) se destacam em conhecimento geral, mas frequentemente enfrentam dificuldades em domínios especializados, nos quais a complexidade e a constante evolução representam desafios adicionais. Este estudo visa aprimorar a efetividade de sistemas de Geração Aumentada por Recuperação (Retrieval-Augmented Generation, RAG) para a tarefa de Perguntas e Respostas (Question Answering, QA) por meio do ajuste sequencial dos componentes do RAG, utilizando modelos de linguagem pequenos (Small Language Models, SLMs). Nossa abordagem ajusta tanto o modelo de embedding quanto o modelo generativo utilizando poucos recursos computacionais e melhora a efetividade geral em relação ao vanilla RAG. A metodologia proposta, escalável e econômica, viabiliza a aplicação prática de sistemas RAG em diferentes domínios e tarefas.
Muitas Classes Desbalanceadas? Não Classifique - Ranqueie! Uma Abordagem Baseada em Retrieval-Augmented Generation (RAG)-labels para Classificação Textual Multi-classe
Este artigo propõe uma abordagem para classificação multi-classe de textos em cenários semanticamente complexos e severo desbalanceamento, reformulando-a como uma tarefa de ranqueamento. A técnica explora a capacidade dos Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) de representar semanticamente classes por meio de RAG-labels–descrições enriquecidas via RetrievalAugmented Generation. Essa reformulação reduz o gap léxico-semântico entre textos e classes, permitindo aplicar a fusão de ranqueadores densos e esparsos. Nossa solução apresenta ganhos de até 70% em MacroF1 frente a LLMs de última geração (e.g., LLama e DeepSeek), com redução de custo de até 10 vezes.
Agente Autônomo Guiado por LLM para Extração de Notícias
A manutenção de scrapers com seletores fixos é onerosa, pois pequenas mudanças nas páginas os invalidam. Este artigo propõe um agente autônomo com Large Language Model (LLM) e prompts dinâmicos, capaz de extrair notícias sem conhecimento prévio do HTML. O agente opera em ciclos observar–planejar–agir, nos quais o GPT-4 decide ações (rolagem, clique, extração). Em testes com 4.898URLs da Seade e 12 portais inéditos, obteve-se 91% de recall e 95% de precision, igualando o desempenho do scraper legado. O sistema manteve qualidade superior a 90% em DOMs dinâmicos, viabilizando monitoramento de mídia em larga escala com mínima intervenção humana.
Nova Base de Dados Brasileira para Sistemas de Recomendação de Artigos Científicos
Este trabalho apresenta uma nova base de dados para Sistemas de Recomendação de Artigos Científicos (SRAC). Além de escassas, muitas das bases de dados no contexto SRAC utilizam apenas relações de coautoria como critério de relevância, negligenciando a importância das avaliações explícitas feitas por usuários. Para mitigar esse problema, propomos uma nova base de dados com rótulos de relevância explicitamente definidos, composta por mais de 2 mil pesquisadores, 30 áreas do conhecimento e aproximadamente 71 mil trabalhos associados. O trabalho inclui uma caracterização e avaliação da base proposta, juntamente com outras bases amplamente utilizadas na literatura.
Repositório de Dados para Ciência Aberta na Região Amazônica
A região amazônica é essencial para a regulação climática e a conservação da biodiversidade, gerando grandes volumes de dados ambientais e atmosféricos. Contudo, esses dados frequentemente são dispersos, de difícil acesso e sem padronização, dificultando sua reutilização e pesquisa colaborativa. Iniciativas de ciência aberta requerem plataformas que sigam os princípios FAIR, promovendo curadoria adequada, identificadores persistentes e disseminação eficiente. Este trabalho apresenta o DataMap, um repositório especializado na gestão de dados amazônicos, que suporta visualização, descoberta, catalogação e publicação de datasets, com geração automática de DOIs, além de garantir acessibilidade e interoperabilidade.
KV-RAPTOR: Scalable Tree-Structured Retrieval with KV Cache Compression for Question-Answering Systems
This paper introduces KV-RAPTOR, a latency-optimized variant of the RAPTOR (Recursive Abstractive Processing for Tree-Organized Retrieval) pipeline for Retrieval-Augmented Generation (RAG). By integrating CacheGen, a compressed key-value (KV) cache reuse mechanism, into RAPTOR’s tree-based index, we demonstrate that it is possible to reduce generation latency without sacrificing answer quality. We evaluate our method on both English and Portuguese datasets, showing consistent reductions in time-to-first-token and end-to-end latency while preserving performance across diverse linguistic and retrieval contexts.
OndePublicar.com: A Collaborative Web Platform about Academic Events and Journals Accepting Paper Submissions
OndePublicar.com is a collaborative Web system that integrates dynamic information about academic events and journals, along with their Call for Papers (CFP). The system combines multiple bibliometric indicators (Qualis CAPES, SJR, SNIP), offers advanced search capabilities, and maintains a calendar of upcoming CFPs. It allows any user to suggest publication venues and CFPs, while accredited curators validate the entries. Approved entries are enriched with bibliometric data and indexed via Apache Solr, achieving a median latency of 0.47s under 10,000 concurrent queries. OndePublicar.com distinctive features include: (i) a unified repository combining a CFP calendar with national and global quality metrics of journals and events classified by field; (ii) an open, scalable architecture for venue and CFP discovery; and (iii) a collaborative curation model.
eTRUMiner: Mining Multivariate Temporal Rules from Heterogeneous and Incomplete Time Series
This paper introduces eTRUMiner, a novel algorithm for mining multivariate temporal association rules from heterogeneous time series datasets with missing observations. Our approach enables user-defined discretization, discovers frequent patterns, and outputs rules in short or detailed formats, thus enhancing interpretability. The results show that: (i) the choice of discretization method significantly influences rule relevance; (ii) eTRUMiner preserves the rules with high confidence in a dataset with up to 15% missing data; and (iii) the extracted rules can capture plausible causal dynamics. These findings demonstrate eTRUMiner’s robustness to incomplete data and its usefulness for exploratory analysis and forecasting in complex temporal domains.
Unveiling Power on Combining Prompt Engineering Techniques: An Experimental Evaluation on Code Generation
Prompt engineering techniques have seen a significant rise in research interest as a means to achieve satisfactory results without retraining Language Models. This work presents a set of experiments to analyze the power of a combination of prompts. To this end, it evaluates six prompt techniques, combining them to result in twelve experimental scenarios applied to Python code generation. Evaluation using BERTScore indicates that Role combined with RAG achieves the highest performance in code generation with 98% similarity. Skeleton-of-Thought and Self-Verification reveal promising opportunities for the design of prompt templates. Our findings contribute to unveiling the power of combining prompt techniques for current applications such as code generation.
Tudo em Todo Lugar ao Mesmo Tempo: Rastreabilidade de Dados em Cidades Inteligentes por meio de Proveniência
As Cidades Inteligentes (CIs) utilizam dados de diversas fontes para melhorar a qualidade de vida e apoiar políticas públicas. Garantir a rastreabilidade completa desses dados, desde a coleta até seu uso, é essencial para auditoria e confiabilidade. Dados de proveniência ajudam a representar esse caminho de derivação, mas coletá-los em CIs é complexo devido ao ecossistema variado de programas e usuários envolvidos. Para enfrentar esse desafio, foi desenvolvido o framework ProvInCiA, que captura dados de proveniência em CIs. Utilizando o conceito de meta-dataflows, o framework integra as transformações dos dados, formando um caminho de derivação contínuo. A eficácia da ProvInCiA foi avaliada em um estudo de caso sobre monitoramento de alagamentos.
Intervening in problematic data regions to improve machine learning models
Debugging machine learning models is essential to improving their robustness and performance. This work explores a data-driven debugging approach based on problematic data regions—subsets of the data where the model performs poorly compared to others. These regions often reflect problems such as class imbalance, bias, or unfairness. We propose to improve model performance by focusing primarily on the data, using a specialized algorithm to identify problematic regions in the datasets, and then applying targeted interventions. A common cause for poor performance is class imbalance within a problematic region. For such scenarios, we apply data augmentation in a controlled manner, avoiding excessive introduction of synthetic data. Our experiments demonstrate that it is possible to improve model performance by focusing exclusively on problematic data regions rather than the entire dataset.
Effectiveness of Small and Large Language Models for PL/SQL Bad Smell Detection
The quality of PL/SQL code is critical for enterprise systems built on Oracle Database, yet traditional quality-assurance methods struggle to uncover nuanced code smells and complex semantic flaws. This study evaluates the effectiveness of two large language models (GPT-4o, Gemini 2.0 Flash) and two small language models (GPT-4o mini, Phi-4) for detection of bad smells in PL/SQL code. Using a uniform prompt structure, each model was tasked with identifying bad smells in a curated dataset of PL/SQL snippets. Results show that effectiveness varied significantly across models and bad smell types. These findings offer practical insights to aid in selecting and leveraging language models for PL/SQL code analysis.
Mitigando Impactos de Distribuições Não-IID em Aprendizagem Federada para Sistemas de Recomendação
Este trabalho investiga o impacto de distribuições de dados não-Independente e Identicamente Distribuída (não-IID) no desempenho de Sistemas de Recomendação (SR) de filmes utilizando Aprendizagem Federada, em inglês Federated Learning (FL). Através da colaboração entre partes, o FL permite a distribuição do custo computacional e amplia a diversidade de dados disponíveis para o processo de treinamento, favorecendo a construção de SRs com boa capacidade de generalização. Neste contexto, e com o objetivo de analisar a eficácia da estratégia de compartilhamento parcial de dados, conduziram-se experimentos em quatro cenários utilizando o dataset MovieLens1M: (C1) dados IID; (C2) dados não-IID sem compartilhamento; (C3) dados não-IID com 1% de compartilhamento; e (C4) dados não-IID com 5% de compartilhamento. Dois paradigmas federados foram utilizados: Cross-Silo e Cross-Device. Resultados experimentais indicam que o compartilhamento parcial de dados é uma abordagem promissora para mitigar os efeitos adversos de distribuições não-IID em Aprendizagem Federada, incorrendo em aumentos de aproximadamente 9,5% para NDCG e quedas de 0,046 no MAE, por exemplo. Assim sendo, equilibra-se desempenho preditivo, privacidade e custo computacional.
TWIX: Balancing Fairness and Utility in Item Exposure for Recommendation Systems
Recommendation systems personalize user experiences but often introduce the “rich-get-richer” effect, where popular items dominate visibility. This bias disadvantages new items or those with few interactions, where historical data limits the exposure of new items. To address these challenges, fairness in exposure has been studied through balanced exposure, which ensures equal visibility but may reduce recommendation utility, and quality-weighted exposure, which prioritizes high-quality items. To mitigate the trade-off between fairness and utility, we propose TWIX, a method that applies quality-weighted and balanced exposures determined by a threshold. Our approach reduces popularity bias and cold start issues while maintaining recommendation utility.
Abordagem de migração de bases relacionais para bases orientadas a documentos apoiada por LLM
Banco de dados relacionais são largamente utilizados para armazenar dados de aplicações diversas. No entanto, apresentam limitações em cenários com alta escalabilidade e com dados semi-estruturados, abrindo espaço para o uso de bancos NoSQL. Nestes cenários, abordagens para migrar dados entre bases relacionais e não relacionais são cruciais. Este artigo propõem uma abordagem que gera rotinas de migração de dados, usando LLMs (Large Language Models) para analisar metadados da base relacional e gerar esquema de destino NoSQL com base em um conjunto de consultas fornecido pelo usuário. Experimentos realizados para migrar uma base PostgreSQL para MongoDB mostraram a viabilidade da abordagem.
Advanced Chunking Techniques: a Novel Approach for Semantic Splitters
Chunking, the process of splitting large amounts of text into processable parts, is an essential but often overlooked step for multiple Information Retrieval and Vector Databases tasks. Traditional chunking techniques rely on fixed-length or syntactic structures, creating opportunities for more meaningful approaches. Semantic chunking is the process of dividing text based on meaning and context, ensuring each chunk represents a logical unit of information. This work proposes the Dual Semantic Chunker, which represents an advancement over existing chunking methods by taking a closer look at semantic representation. We compared multiple chunking methods, including both semantic and traditional techniques, and achieved improved retrieval.
Equitable Diabetes Diagnosis: Tackling Ethnic and Gender Disparities
Machine Learning (ML) has advanced disease diagnosis in healthcare, but raises fairness concerns, as model biases can perpetuate social inequalities. This study aims to evaluate and mitigate bias in diabetes diagnosis prediction models. We conducted experiments considering ethnicity and gender as protected attributes, evaluating bias using the fairness metrics Statistical Parity Difference, Equal Opportunity Difference, and Average Odds Difference. We applied the bias mitigation techniques Reweighing and Prejudice Remover, which showed improvements in fairness metrics, with a reduction in disparities between groups, while maintaining model accuracy. These findings reinforce the need to integrate fairness considerations into ML models for healthcare applications.
Language Models are not a Panacea: Combining them with Domain Knowledge and Efficient Indexes for Entity Linking
Language models enable cutting-edge solutions for many problems. However, they may not always be the best choice—at least not on their own—for certain tasks in specific contexts. In this paper, we propose a hybrid approach to entity linking (EL) that employs domain knowledge and efficient indexes for named entity recognition (NER), delegating only the disambiguation step (NED) to language models. We evaluated this hybrid approach on textual descriptions of invoice items from public medication purchases. The experiments showed that domain knowledge and indexes enabled efficient recognition of medications (NER), with accuracy superior to most state-of-the-art language models investigated and comparable to the GPT-4o reasoning language model. In addition, candidate medications recognized by our computationally efficient approach were disambiguated (NED) by GPT-4o with 90.55% precision.
Domínio Delimitado, Ódio Exposto: O Uso de Prompts para Identificação de Discurso de Ódio Online com LLMs
Com a expansão das redes sociais nas últimas décadas, o discurso de ódio online emergiu como um problema social e tecnológico relevante. A identificação automática desse tipo de conteúdo é desafiadora devido à subjetividade inerente às mensagens e às variações culturais e individuais. Modelos de linguagem de grande escala (LLMs) surgem como alternativas promissoras para essa tarefa, mas seu desempenho é sensível à formulação dos prompts. Este artigo investiga o impacto da contextualização de eventos nos prompts na tarefa de detecção de discurso de ódio. Foram desenvolvidas três versões progressivas de prompts e avaliadas nos modelos Command-A, GPT-4o e DeepSeek-V3. Utilizando comentários reais coletados sobre o filme Emilia Pérez, os resultados mostram que a inclusão de contexto sobre o evento no prompt impacta positivamente o desempenho dos modelos, com ganhos registrados de até 16% na métrica F1.
Estudo Comparativo de Banco de Dados NoSQL para Gerenciamento de Séries Espaço-Temporais
Este artigo avalia o desempenho dos SGBDs MongoDB e InfluxDB no gerenciamento de dados espaço-temporais oriundos do projeto Brazil Data Cube (BDC), utilizados em análises relacionadas à cafeicultura. Os dados foram tratados, modelados e armazenados em instâncias executadas em containers Docker. A metodologia envolveu testes de carga e consultas simulando dois cenários com dados reais: recuperação de séries temporais para um único pixel e consultas espaciais em uma data específica. Os resultados indicaram que o MongoDB apresentou melhor desempenho nas operações de carga e nas consultas espaciais, enquanto o InfluxDB se destacou nas consultas por pixel. O estudo contribui com uma análise prática que pode orientar a escolha de tecnologias para aplicações que lidam com dados espaço-temporais em contextos agrícolas.
Data Dependent Itemset Mining Under Local Differential Privacy
Frequent itemset mining with Apriori-based methods is widely used to uncover patterns in large datasets. However, under the private setting of Local Differential Privacy (LDP), this task poses key challenges, such as domain scalability and user set-valued data. Prior works address these problems through fixed-size transaction reporting protocols but often rely on hard-coded parameters, overlooking complexities from differing dataset profiles. To address this limitation, we propose a data-dependent framework for identifying the top-k most frequent itemsets under LDP. Through initial metadata queries and the integration of an optimization problem, we significantly improve over prior work on both synthetic and real-world datasets.
Uma Avaliação Comparativa entre o DepreBERTBR e Modelos de Linguagem para Classificação de Textos Depressivos
A depressão tem incapacitado pessoas mundialmente. Identificar sinais desse transtorno em relatos textuais, em ambientes onde um indivíduo se sente mais à vontade, pode viabilizar intervenções médicas. O DepreBERTBR é um modelo de linguagem pré-treinado com conteúdo especializado no domínio da depressão, com potencial para ser explorado. Este trabalho apresenta uma avaliação experimental comparativa entre o DepreBERTBR e modelos de linguagem de domínio geral monolíngue e multilíngue, considerando o português brasileiro e a tarefa de classificação da depressão em quatro classes (ausente, leve, moderada ou grave). Os resultados mostram que o DepreBERTBR é competitivo, equiparando-se em termos de F1-score aos outros modelos.
Particionamento Dinâmico Espaço-Temporal para Séries de Dados Matriciais
Séries temporais de dados matriciais normalmente demandam um grande volume de dados, tornando o particionamento crucial para consultas eficientes. As abordagens atuais particionam os dados de forma estática, no espaço ou no tempo. Este trabalho propõe um sistema de particionamento dinâmico que realiza a divisão dos dados no espaço e agrupamento no tempo conforme o contexto das consultas sobre regiões de interesse, gerenciando o particionamento espaço-temporal em blocos de mesmo tamanho para reduzir os acessos a blocos em memória secundária. Experimentos em conjuntos de dados geoespaciais indicam redução de até 75% no tempo de consulta, evidenciando o potencial da proposta.
Dinâmicas de Grupos de WhatsApp da Extrema Direita no Brasil: Uma Análise Comparativa Pré e Pós-Eleição de 2022
Este trabalho apresenta uma análise exploratória da atividade de grupos de WhatsApp associados à extrema direita brasileira, em dois momentos distintos, mais precisamente os períodos pré (16/08/2022 a 30/10/2022) e pós-eleitoral (01/11/2022 a 15/02/2023). A partir da coleta de mensagens compartilhadas em 301 grupos públicos distintos, cada período investigado foi representado por uma rede complexa. As análises dessas redes contemplaram medidas de centralidade, decomposição núcleo-periferia e detecção de comunidades. Adicionalmente, técnicas de análise de polaridade e visualizações espaciais foram utilizadas para complementar o estudo dos grupos investigados. Os resultados apontaram que o número de grupos em rede aumentou de 154 para 192 no período pós-eleitoral. O número de comunidades também aumentou, porém a modularidade caiu de 0,537 para 0,292, indicando um aumento na interconexão dos grupos. A quantidade de grupos no núcleo da rede passou de 23 para 39 (+69,6%). Foram identificadas 9 migrações da periferia para o núcleo e 5 no sentido inverso. Os grupos de maior centralidade não se mantiveram os mesmos nos dois períodos estudados. Por fim, as mensagens compartilhadas tiveram um leve incremento na polaridade.
Twinscie-Prov: Gerenciando a Proveniência sobre o Ciclo-de-vida de ML no Sistema Twinscie
O aumento da complexidade em aplicações de aprendizado de máquina exige sistemas que garantam rastreabilidade e reprodutibilidade. Este trabalho apresenta a abordagem Twinscie-Prov, uma adequação do padrão W3C PROV para estruturar a proveniência de dados e processos ao longo do ciclo de vida de Machine Learning (ML) no sistema Twinscie. Os dados de proveniência são armazenados no sistema NoSQL Neo4j, permitindo consultas complexas e auditoria. Estudos preliminares mostram que, para consultas envolvendo navegação no grafo de dependências, típicas em dados de proveniência, a implementação no Neo4j é até cinco ordens de grandeza mais rápida que a baseada em logs.
QualiBus: implementando métricas de qualidade para dados de transporte coletivo
A análise de dados de transporte coletivo é fundamental para o planejamento de ações que visem aprimorar o sistema de transporte público em grandes cidades, reduzindo custos de operação e melhorando a mobilidade urbana e satisfação do usuário. Entretanto, analisar dados referentes à movimentação de milhares de veículos integrados com dispositivos IoT impõe desafios relacionados à qualidade e confiabilidade das informações obtidas tendo em vista a presença de inconsistências, imprecisões, duplicidades e lacunas. Este trabalho propõe um framework para a implementação de métricas de qualidade de dados de circulação de ônibus, o qual foi validado a partir de um estudo de caso com dados da movimentação de ônibus de quatro cidades brasileiras.
Scalable privacy-preserving record linkage: Evaluating MultiBit tree indexing in Atyimo
Privacy-preserving record linkage (PPRL) indexing techniques typically organize Bloom Filters (BF) into data structures to reduce unnecessary comparisons. However, widely used solutions like Multibit Trees (MTB) often face scalability issues with large datasets or high-dimensional BFs, requiring parallel or distributed computation. This study explores the integration of the MTB algorithm into Atyimo, a publicly available Brazilian PPRL tool for merging large-scale administrative databases. We used both simulated and real-world data in our experiments to evaluate Atyimo’s effectiveness with MTB in linking routinely collected health records in Brazil. The results show that our Spark DataFrame-based solution builds robust index structures that preserve the linkage accuracy and significantly reduce execution time compared to the baseline.
Algoritmo Paralelo Eficiente para Ordenação Chave-Valor
Este trabalho apresenta um algoritmo paralelo eficiente para a ordenação de pares chave-valor em processadores multicore. A estratégia principal consiste em dividir os dados de entrada em um grande número de mini-partições. Essa abordagem melhora o balanceamento de carga entre threads, permite a construção de faixas com tamanhos adequados, maximiza a vazão da etapa de ordenação paralela e, consequentemente, o desempenho global. Experimentos mostram que o algoritmo atinge boa aceleração em relação ao estado da arte, tanto na ordenação de pares quanto de chaves isoladas, e demonstra boa escalabilidade com o aumento do número de threads, característica essencial para sua aplicação em processadores modernos com muitos núcleos.
Uma Abordagem para a Gestão da Linhagem de Dados Heterogêneos
A Auditoria e a governança de dados em projetos com múltiplas fontes exigem rastreabilidade confiável, garantindo a qualidade e confiabilidade dos dados ao longo de seu ciclo de vida. A linhagem de dados surge como uma ferramenta essencial para mapear a origem, transformações e destinos dos dados. Este trabalho propõe uma abordagem para definir e implementar o percurso completo dos dados ao longo do tempo. Utilizou-se metadados padronizados pelo Dublin Core, enriquecidos para capturar e persistir o histórico de transformações. A abordagem inclui a modelagem de metadados específicos para rastrear operações de ETL (Extração, Transformação e Carga) e demonstrou ser viável em um projeto com dados reais.
Training-Free Hybrid Evidence Retrieval for Question Answering: Dynamic Fusion of Knowledge-Graph Triples and Dense Text Embeddings
This work presents a sub-50ms, training-free retrieval pipeline that leverages a Neo4j knowledge graph and a ChromaDB vector index. Questions and passages are embedded with Sentence-BERT, and the retrieved entities seed a one-hop Cypher expansion in the knowledge graph. A transparent fusion based on Dice-Sørensen overlap ranks both passages and triples. On the WebQSP and CQA-12k benchmarks, this hybrid method achieves superior Recall@10, MRR, and nDCG@10 compared to BM25, graph-only, and vectoronly baselines. Requiring no learned parameters and running on commodity hardware, it offers a practical alternative to heavyweight neural re-rankers and a robust evidence layer for retrieval-augmented generation (RAG).
Database Modeling Automation from Natural Language Requirements
This paper proposes an approach to support relational database modeling through the automatic generation of Entity-Relationship (ER) diagrams from natural language requirements, leveraging Large Language Models (LLMs) combined with prompt engineering. The method extracts entities, relationships, and attributes from textual descriptions to produce visual ER diagrams. The evaluation was conducted in two phases: first, by testing different LLMs based on structured criteria; and second, by validating the results with students familiar with database modeling. The results indicate that, while challenges remain in handling cardinalities and nullable constraints, the generated diagrams generally align well with the original requirements. These findings reinforce the potential of LLMs to enhance conceptual database modeling.
Análise de Sentimentos em Avaliações de Livros Utilizando a API Gemini para Recomendação Personalizada
Este trabalho investiga o uso da API Gemini na análise de sentimentos em avaliações de livros, com foco em resenhas categorizadas por gênero. A metodologia envolveu a extração de emoções predominantes para aplicação em sistemas de recomendação personalizados. Os resultados mostraram eficácia na detecção de sentimentos positivos, especialmente em obras de ficção. As recomendações baseadas nas emoções apresentaram alta correspondência com as preferências dos usuários, o que mostra como a análise de sentimentos pode melhorar a personalização em sistemas de recomendação de livros. Também foram identificados desafios em gêneros menos populares, indicando a necessidade de abordagens adaptativas.
Criando Portfólios de Alto Desempenho: Otimização de Portfólios de Ativos de Alta Volatilidade Através da Previsão de Retorno Baseada em CNN+BiLSTM
Este artigo propõe uma abordagem inovadora para otimização de portfólios de ativos de alta volatilidade, integrando previsão de retorno com CNN+BiLSTM ao Modelo do Índice de Sharpe (MIS). O objetivo é adaptar o MIS às particularidades do mercado de ativos de alta volatilidade, marcado por alta volatilidade, distribuições não normais e forte correlação entre ativos. A metodologia utiliza um modelo que estima o retorno médio e a variância futura dos ativos, fornecendo entradas mais precisas ao MIS e originando o Modelo do Índice de Sharpe com Previsão (MIScP). Os resultados mostram que o MIScP supera o MIS, com ganho acumulado médio de 68,88%, contra -19,76% com o MIS em 75 dias.
Data-level sampling for dealing with imbalanced datasets: better protection against membership inference attacks
The use of machine learning models trained on imbalanced datasets with sensitive information has raised privacy concerns. One significant threat is the Membership Inference Attack (MIA), which tries to figure out if a particular data point was included in the training set. This paper investigates whether algorithm-level cost-sensitive learning poses a greater privacy leakage risk than data-level sampling. We conducted experiments using two datasets: the UCI Adult dataset, which focuses on predicting income, and the APS dataset, which focuses on predicting scientific productivity. Our results indicate that models trained with cost-sensitive learning are more vulnerable to MIAs. This supports the hypothesis that correcting for imbalances at the algorithm level can reveal more private information.
Subnational Foreign Trade Data in Latin America: Diagnostic, Challenges, and Technical Pathways
National foreign trade data (a country’s exports/imports) is widely available, but demand for the subnational level (states, municipalities) is growing. This brings volume and variety challenges, due to granularity and differing data handling across countries. This work analyzes the conditions of Latin American subnational foreign trade data to propose technical pathways for integration and standardization aimed at analytical uses. A layered minimal Lakehouse architecture, centered on Data Exploration and Understanding is employed, and case studies (Mexico and Uruguay) are presented. Findings reveal heterogeneity in data collection, compilation and dissemination, highlighting the need for harmonization to enable comparative analysis.
Preliminary Ranking-Based Selection for Optimized Retriever Configuration in RAG Systems
Retrieval Augmented Generation (RAG) systems rely on efficient retrievers to fetch relevant documents, with their performance influenced by factors such as chunking methods and embedding models. These components determine how documents are segmented and semantically represented, directly impacting retrieval effectiveness. To enhance retriever performance, this study explores the construction of an optimizer capable of selecting the best configuration for document retrieval within a predefined solution space. The selection of technologies is a critical step, considering project constraints, query nature, and domain-specific requirements. A key challenge is filtering out unsuitable technologies while ensuring optimal performance.
Enhancing Text-to-SQL with In-Context Learning: A Multi-Agent Approach Based on CHESS
Text-to-SQL has gained increasing attention with Large Language Models (LLMs). While existing architectures have demonstrated the potential of multi-agent systems there remains significant room for improvement. In this work, we extend the CHESS framework by integrating In-Context Learning (ICL) techniques into the Candidate Generator module, evaluating three strategies: Zero-Shot, Few-Shot Learning, and Retrieval-Augmented Generation (RAG). We implement the system using GPT-4o, and perform experiments on the financial dataset from BIRD-SQL. Results show that Few-Shot Learning and RAG significantly outperform the standard approach. Compared to Zero-Shot (59.31% Execution Accuracy (EX), 0.412 ROUGE-1), RAG significantly boosted performance, increasing EX to 69.48% and ROUGE-1 to 0.652.
Aplicação do Modelo ARIMA no Vertica para Previsão da Velocidade do Vento
Este trabalho apresenta um estudo exploratório sobre a aplicação do modelo ARIMA diretamente no banco de dados Vertica para previsão da velocidade do vento. Utilizou-se um conjunto de dados do projeto EOSOLAR, com medições de perfis verticais de vento na região costeira do Maranhão. A avaliação considerou as métricas RMSE (Root Mean Squared Error) e MAE (Mean Absolute Error) sobre 105 modelos treinados. O estudo investigou se a abordagem in-database do ARIMA no Vertica poderia oferecer modelagem eficiente para a previsão da velocidade do vento. Os resultados mostraram que modelos com baixa complexidade alcançaram bom desempenho preditivo.
RPAs e Data Lakes para a Indústria 4.0: Um Estudo de Caso de Ecossistema de Dados Integrados
O uso de RPAs tem acelerado a automação de processos em ambientes corporativos, mas apresenta limitações de desempenho diante de grandes volumes de dados. Esse contexto revela oportunidades de melhoria na escalabilidade e eficiência das soluções. Este artigo propõe uma arquitetura de Data Lake distribuída, modular e de baixo acoplamento para coleta, armazenamento e processamento de dados legados heterogêneos. A solução utiliza ferramentas de código aberto como Hadoop, Spark e Airflow, organizadas em camadas funcionais. Foi implementado um estudo de caso com dados de linhas de produção em uma multinacional do segmento de eletrônicos, demonstrando a viabilidade e os benefícios da abordagem proposta.
How Culture Shapes Customers: A Cross-Continent Analysis of Apps Reviews Using NLP Techniques
Understanding customers’ feedback is essential for businesses to improve products and adapt to different markets. This study analyzes 100,000 app reviews from Uber, Instagram, and WhatsApp across six countries (Brazil, U.S., Australia, India, U.K., and South Africa) to assess whether user concerns are global or culturally influenced. Using BERTopic for topic modeling, zero-shot classification for topic assignment, and Aspect-Based Sentiment Analysis, we identify twelve key topics in reviews. While some topics are shared globally, others are country-specific. For example, Uber’s reliability was a major concern in South Africa and Australia, while Brazilian users discussed WhatsApp voice messages more frequently. These findings help businesses detect market-specific trends, benchmark competitors, and address regional needs strategically.
Análise Teórica do Impacto de Dados Faltantes em Atributos Sensíveis sobre a Métrica de Fairness p%-rule
A avaliação da justiça algorítmica tem se tornado um tópico central na análise de sistemas de decisão automatizados. Neste artigo, investigamos como o uso de técnicas de imputação para preencher dados sensíveis ausentes pode afetar o valor da métrica p%-rule, dependendo do grau de erro na imputação. Propomos um modelo matemático formal para quantificar esse impacto, considerando erros de imputação simétricos e bidirecionais. Além disso, determinamos a quantidade mínima de correções manuais necessárias para garantir uma melhoria desejada na métrica de fairness. Os resultados oferecem uma base quantitativa para entender os trade-offs entre custo de intervenção manual e qualidade dos dados imputados na análise de justiça algorítmica.
Arquitetura Agnóstica para Transcrição, Armazenamento e Análise de Áudios Operacionais no Setor Elétrico Utilizando Serviços de Nuvem e Elasticsearch
Este artigo apresenta uma solução baseada em computação em nuvem para a transcrição, armazenamento estruturado e análise de áudios provenientes da operação de sistemas elétricos. A ferramenta desenvolvida utiliza o Elasticsearch para armazenamento e indexação eficiente dos dados transcritos, e integra-se a pipelines de ciência de dados para rotulagem semiautomática, avaliação de operadores e visualização via Business Intelligence (BI). A arquitetura proposta é agnóstica ao provedor de nuvem e foi validada em ambientes AWS, GCP e Azure. Experimentos demonstram uma redução média de 83,3% no tempo de busca por eventos operacionais, evidenciando o potencial da solução para auditoria, eficiência informacional e confiabilidade do setor elétrico.
Assessing the impact of missing value mechanisms on anomaly detection in healthcare wearable data
Remote health monitoring using wearable devices has transformed healthcare by enabling continuous observation and early intervention. However, these systems frequently suffer from missing data, which can introduce bias and impair clinical decision-making. The uncertainty surrounding the cause of missing values further complicates data analysis. This paper investigates the impact of different missing data mechanisms (i.e., MCAR, MAR, and MNAR) in the healthcare wearable data anomaly detection task. Using heart rate and step count data from patients with respiratory illnesses, we assess the performance of an anomaly detection method under varying missingness conditions. Our findings demonstrate that more complex mechanisms (MAR and MNAR) significantly degrade detection performance, even at low missing rates, highlighting the importance of developing robust imputation strategies tailored to the nature of missingness.
Quando os Erros Informam: Apoio ao Diagnóstico de Diabetes em Cenários de Alta Incerteza
Investigamos a efetividade de métodos supervisionados de aprendizado de máquina na identificação de indivíduos possivelmente não diagnosticados ou com alto risco de desenvolver Diabetes Mellitus (DM) no contexto de operadoras de saúde suplementar. O cenário é desafiador: há apenas dados administrativos indiretos (tipo e frequência de exames), sem resultados clínicos, além de baixa separabilidade entre classes e incerteza nos rótulos. Avaliamos três classificadores (XGBoost, Random Forest e Regressão Logística), obtendo desempenho robusto (Macro-F1 de 90,1%). A análise de erros sugere que falsos positivos podem indicar casos ainda não diagnosticados, enquanto falsos negativos podem refletir controle clínico inadequado.
Drift Detection for Identifying Training Patterns Prior to Performance Improvement in Runners
The growing popularity of running in Brazil has led to an increase in amateur runner participation, creating a demand for personalized recommendations to support these athletes. This study aimed to identify runners who showed performance improvements by detecting concept drift in their training performance time series. Training metrics were computed and compared between periods preceding performance improvements and declines. It was observed that, in cases of improvement, these metrics were higher compared to the periods preceding performance declines. These differences were statistically significant (p-value < 0.05), indicating which training patterns are associated with performance progression and representing a first step toward deeper insights.
Collaborative Classification for Object Labeling on Expansible Datasets
Streaming applications in video monitoring networks generate datasets that are continuously expanding in terms of data amount and sources. Thus, given the sheer amount of data in these scenarios, one big and fundamental challenge is how to reliably automate data annotation. In this work, we propose a novel active learning strategy based on multi-model collaboration able to self-annotate training data providing only a small initial subset of human verified labels, towards incremental model improvement and distribution shifts adaptation. To validate our approach, we collected approximately 50,000 hours of video data sourced from 193 security cameras from University of São Paulo Monitoring System (USP-EMS) during the years 2021-2023, totaling 7.3TB of raw data. For experimental purposes, this work is focused on identification of pedestrians, cyclists and motorcyclists resulting in 3.5M unique objects labeled with accuracy between 92% to 96% for all evaluated cameras.
Avaliando as Limitações e Potenciais do Algoritmo k-Vizinhos Mais Próximos (kNN) na Imputação de Dados Clínicos
A qualidade dos dados é crucial para a eficácia das soluções de Aprendizado de Máquina na saúde, sendo a ausência de valores um problema crítico e comum. Este estudo compara os métodos de imputação MissForest e MICE aplicados a dados clínicos de mais de 16.000 pacientes com COVID-19, destacando a precisão superior do MissForest, associada a alto custo computacional. Propomos um imputador baseado em KNN, otimizado para este contexto. Embora menos preciso, a eficiência computacional foi significativamente melhor. Uma análise mostrou que o desempenho do KNN é influenciado pela similaridade de vizinhança e entropia local. Em cenários homogêneos, o KNN se mostrou competitivo, sugerindo seu potencial para estratégias de imputação híbridas que combinem eficiência e robustez.
Representação Probabilística de Trajetórias Veiculares como Entrada para Redes Neurais Artificiais
Este trabalho propõe uma abordagem probabilística para representar trajetórias veiculares a partir de dados de câmeras de reconhecimento de placas (LPR), visando um processamento em tempo real. Baseia-se no modelo Hierarchical Pattern Bayes (HPB) para gerar matrizes de tipicidade e densidade temporal dos trajetos. Essas matrizes foram avaliadas com o algoritmo Hierarchical Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise (HDBSCAN), resultando em um aumento de 75% no índice de Silhouette e uma redução de 31,1% no índice de Davies-Bouldin, em comparação ao uso de coordenadas brutas. Isso indica uma representação mais estruturada e viabiliza a aplicação em modelos supervisionados para detecção de anomalias em tempo real.
Metadata Management in Data Mesh: Toward Federated Discovery and Governance
Organizations striving for data-driven operations often encounter limitations with monolithic data architectures and centralized data teams, typically in terms of scalability and data governance. The Data Mesh paradigm has emerged as a promising, decentralized alternative, yet practical guidance for implementing its key components, particularly federated metadata management, remains limited. This paper systematically reviews academic contributions on metadata solutions in Data Mesh environments, analyzing architectural patterns, standards, and technologies. We investigate existing approaches, provide a detailed comparison, and pinpoint critical open challenges to enable scalable and interoperable metadata governance across domains.
Data Augmentation for Medical Image Segmentation: A Comparative Analysis of Traditional Techniques and Synthetic Data Generation
Deep Learning has been widely applied to medical image segmentation, aiming to make structures clearer in images to help physicians identify unusual patterns and anomalies. Segmentation models face challenges in collecting a large amount of data for training, due to privacy concerns and pathological representation. Data Augmentation (DA) is an alternative to mitigate this challenge, expanding the dataset by applying transformations to the original set or creating new samples using generative methods. Despite the extensive use of DA techniques, there is still limited understanding of their relative effectiveness for medical image segmentation tasks. This work presents a method for evaluating the impact of DA methods, analyzing traditional augmentation techniques, and diffusion models for generating synthetic data in medical image segmentation models.
Estudo do Impacto de Dados Sintéticos e Paráfrases na Mitigação do Desbalanceamento em Tarefas de Classificação de Textos em Português com Baixa Amostragem
O desbalanceamento de classes é um desafio relevante na classificação automática de textos, especialmente em contextos de dados anotados escassos e línguas ainda sub-representadas, como é caso do português. Este estudo investiga a classificação de um conjunto de dados escassos desbalanceado constituído por solicitações de suporte técnico registradas por profissionais de saúde relativas aos sistemas do e-SUS APS. Foram avaliadas seis estratégias de reamostragem — duas de subamostragem e quatro de sobreamostragem, incluindo geração de paráfrases com Large Language Models. A combinação de sobreamostragem via paráfrases com rotulação seletiva elevou a Macro-F1 do BERTimbau em 18%, alcançando desempenho estatisticamente equivalente ao da Regressão Logística (RL) aplicada à junção de dados originais, random oversampling e rotulação seletiva, que atingiu 70% de melhorias em relação ao método original. A RL é contudo cerca de 3690x mais eficiente que o BERTimbau considerando a versão mais efetiva de ambos os métodos.
ARANI: Uma Abordagem Baseada em Linha de Experimento para Preservação de Privacidade em Data Lakes
Os Data Lakes armazenam grandes volumes de dados heterogêneos, incluindo informações sensíveis. Garantir conformidade com regulamentações como a LGPD exige o uso de técnicas de anonimização. Técnicas aplicadas de forma isolada, como k-Anonimato ou Privacidade Diferencial, podem ser insuficientes. A combinação dessas técnicas em fluxos configuráveis é, portanto, essencial. Linhas de Experimento permitem estruturar e instanciar esses fluxos de forma flexível. Este artigo propõe a ARANI, uma abordagem baseada em Linha de Experimento que permite definir, executar e avaliar fluxos de anonimização com suporte a múltiplas técnicas.
Quantifying the RAG Advantage: A Multi-Metric Benchmark for LLM-based Code Generation
The recent advancement of Large Language Models (LLMs) has demonstrated remarkable capabilities in solving programming challenges. However, despite their proficiency, LLMs often suffer from hallucination and limited performance on unfamiliar or complex tasks. Retrieval-Augmented Generation (RAG) has emerged as a promising solution to address these limitations by supplementing prompts with relevant external information. In this paper, we propose a benchmark to assess the efficacy of RAG in solving algorithmic problems by integrating a curated database of 120 LeetCode problems, each paired with corresponding solutions and explanations. An Information Retrieval (IR) system was employed to construct enhanced prompts for solving novel problems.
Towards Enabling the Analysis of Visual Exploration Processes through Interaction Provenance
The rapid growth of data has made accessing, integrating, and analyzing information increasingly challenging. While large-scale systems support processing and querying, interactive visualizations are essential for exploring complex datasets. Understanding how users gain insights from these visualizations requires capturing their interactions. Provenance data offers a natural solution, but current methods often fail to capture interaction-level provenance effectively. This paper presents an approach to capture and record user interaction provenance and integrate it with both prospective and retrospective provenance. We implement this approach in the Curio framework, which builds urban data visualization pipelines. Results demonstrate its effectiveness in capturing user behavior during visual exploration.
A Data Augmentation and Validation Pipeline for Improving Emotion Classification in Mobile App Reviews
This paper examines GPT-2 based data augmentation to improve sentiment classification of Portuguese mobile app reviews, employing the BERTimbau model. A pipeline is proposed, integrating synthetic data generation with semantic analysis, UMAP for dimensionality reduction, and HDBSCAN for clustering and validation. Results show validated and balanced synthetic augmentation boosts model performance in sparse or imbalanced data scenarios.
DiveScan: um módulo para Recuperação de dados por Similaridade com Diversidade em Postgres
Consultas por similaridade com diversidade são úteis em aplicações que demandam resultados que evitam redundâncias, como no diagnóstico médico, sistemas de recomendação e busca por imagens. Entretanto, os Sistemas de Gerenciamento de Bases de Dados (SGBDs) ainda oferecem suporte limitado a consultas desse tipo. Este trabalho apresenta o módulo DiveScan, uma extensão para o SGBD Postgres que executa tais consultas com os algoritmos FM ou BRID, e pode utilizar índices GiST para acelerar a busca. A avaliação experimental indica que a abordagem indexada supera a varredura sequencial em diferentes cenários, reduzindo significativamente o tempo de execução.
Subdomain Identification Strategies for Efficient Machine Learning Models
The performance of machine learning models depends on both the quality of the data and the selection of the models. This work highlights the importance of identifying regions in the input space with similar behavior to improve predictive accuracy. Clustering techniques can partition multivariate time series (MTS) into meaningful subsets, enabling the training of specialized models. We employ k-Medoids and quadtree-based clustering, both using dynamic time warping (DTW) as a similarity measure, and the quadtree also incorporates entropy for partitioning. Long Short-Term Memory (LSTM) networks are trained on these clusters and compared to a global model trained on the entire dataset. The results support the subset modeling hypothesis, showing that models trained in clusters can achieve comparable performance to a global model. This approach offers a comparable alternative that balances prediction accuracy with computational and interpretable advantages.
UniChat: Arquitetura e Avaliação de um Agente RAG de Baixo Custo para o Contexto Universitário
Este artigo apresenta o UniChat, chatbot de baixo custo baseado em RAG para otimizar o acesso à informação universitária. A solução utiliza tecnologias gratuitas e de código aberto como n8n, PostgreSQL e Google Gemini. As principais contribuições incluem a arquitetura de baixo custo, análise empírica da correlação entre o formato dos documentos-fonte e a acurácia das respostas, e validação da experiência do usuário com Think Aloud e AttrakDiff Mini. Testes com usuários reais demonstraram uma taxa de sucesso de 76,7% e percepção positiva de funcionalidade e intuitividade. O UniChat tem potencial para aprimorar a comunicação universitária e reduzir a sobrecarga administrativa.
Large Language Models para detecção de conluios em licitações
A identificação de conluios em licitações públicas é um desafio persistente, com diversas abordagens baseadas em aprendizado de máquina sendo exploradas na literatura. Este trabalho investiga a aplicação de Large Language Models (LLMs) na detecção de indícios de conluio em licitações. Foram realizados testes utilizando técnicas de engenharia de prompt e fine-tuning, comparando o desempenho dos modelos com os de algoritmos tradicionais como Random Forest, Regressão Logística e Support Vector Machine. Os resultados demonstraram que, embora a engenharia de prompt não tenha alcançado resultados satisfatórios, o fine-tuning permitiu que o ChatGPT 4o Mini superasse os algoritmos tradicionais nos conjuntos de dados analisados.
Adaptando Indicadores para Avaliação da Saúde de Projetos de Infraestrutura Científica: Uma Aplicação de Business Intelligence nas Linhas de Luz do Sirius
Este artigo apresenta o desenvolvimento de uma ferramenta de Business Intelligence (BI) voltada ao monitoramento da saúde de projetos de infraestrutura científica, no contexto da construção das Linhas de Luz do Acelerador de Partículas Sirius. A solução baseia-se na implementação de indicadores de desempenho (KPIs), que encontram-se em fase de validação, com o objetivo de refletir de forma contínua fatores como alterações no escopo, ritmo de execução das atividades e engajamento das equipes na atualização de cronogramas. A proposta busca contribuir com abordagens quantitativas para avaliação dinâmica de projetos com alto grau de incerteza e escopo variável, características comuns de projetos na área de pesquisa e desenvolvimento (P&D).
PANDORA: Sistema Estatístico para Previsão de Eventos Climáticos Extremos
Este trabalho ressalta a importância dos sistemas de previsão de eventos extremos e apresenta Pandora, uma ferramenta de previsão de eventos climátios extremos. Pandora utiliza a base de dados do Emergency Events Database(EM-DAT), com foco nas categorias de eventos extremos relevantes para o território brasileiro. Resultados preliminares mostram que Pandora é uma ferramenta válida para previsão e correlação de dados de eventos extremos no Brasil.
Utilização do Apache Superset para Visualização Escalável de Dados Educacionais Públicos: Um Estudo de Caso com o Censo Escola
As bases públicas, como o Censo Escolar, dispõem de dados que facilitam o planejamento de políticas educacionais no Brasil. Embora os dados sejam fornecidos em formato acessível e estrutura tabular, a falta de ferramentas adequadas limita sua exploração. Este artigo avalia o uso do Apache Superset como solução de código aberto para visualização interativa e criação de indicadores educacionais. Os dados foram adicionados em um banco relacional e passaram por um fluxo de ingestão e transformação. O Superset foi utilizado para a criação de indicadores de matrículas e docentes, para demonstrar como a ferramenta facilita a análise de padrões temporais, espaciais e demográficos, apoiando a tomada de decisão e a produção de conhecimento científico.
Um Estudo Comparativo de Estratégias de Seleção de Exemplos para In-Context Learning aplicado à Classificação Automática de Texto com Grandes Modelos de Linguagem
A Classificação Automática de Texto (CAT) com Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) pode ser feita via zero-shot (baixo custo, menor efetividade) ou fine-tuning (alto custo, maior efetividade). Este estudo investiga o in-context learning, abordagem intermediária que insere poucos exemplos no prompt, avaliando estratégias de seleção de exemplos. Comparamos seleção aleatória com métodos baseados em representações vetoriais (TF-IDF, RoBERTa, SBERT e LLM2Vec). Os resultados reforçam que o fine-tuning de Small Language Models (SLMs), como RoBERTa, oferece melhor custo-benefício. Ainda assim, o incontext learning mostra-se promissor, superando o zero-shot em efetividade sem exigir os altos custos do fine-tuning, sobretudo com boas estratégias de seleção.
Pondere e Expanda: Impacto e Limitações de Representações Contextual-Esparsas na Modelagem de Tópicos
Este trabalho propõe o uso de representações contextual-esparsas na tarefa de Modelagem de Tópicos (MT), com o objetivo de combinar a interpretabilidade das representações esparsas com o poder semântico das representações contextuais. Utilizando o modelo SPLADE, buscamos representar documentos de forma sensível ao contexto por meio da expansão e ponderação de termos. Avaliamos empiricamente essa abordagem em comparação com outras representações. Os resultados indicam que a ponderação permite uma MT eficaz, enquanto a expansão, embora promissora, apresenta limitações devido à incompatibilidade entre o vocabulário da representação e os textos originais.
Extração Automática de Atributos de Sinais de Emissão Acústica com Redes Neurais Autocodificadoras para Predição de Integridade em Tubulações
A análise de sinais de Emissão Acústica (EA) é uma técnica amplamente utilizada para monitorar processos de degradação estrutural, como a perda de espessura em tubulações. Contudo, a extração de atributos informativos a partir desses sinais é dificultada por ruídos e pela complexidade física da propagação acústica. Este trabalho propõe uma nova abordagem baseada em Denoising Autoencoders com redes neurais convolucionais para atenuação de ruídos e geração de representações latentes compactas e relevantes. A técnica proposta supera métodos tradicionais de extração de atributos na predição de espessura, especialmente em cenários com alto nível de ruído, utilizando dados sintéticos e reais.
A Comparative Analysis of Denoising Methods for Deep Learning-Based Audio Event Detection in Noisy Agricultural Environments
This study investigates whether traditional denoising improves deep learning for Audio Event Detection (AED) in real-world, noisy environments like livestock farms. We evaluated three denoising algorithms — Spectral Subtraction, Adaptive Kalman Filter, and SD-ROM — on the aSwine dataset using state-of-the-art models, including Pretrained Audio Neural Networks (PANNs) and the Audio Spectrogram Transformer (AST). Contrary to conventional wisdom, all denoising methods proved detrimental, with a worst-case scenario showing a 65.8% mean Average Precision (mAP) decrease. We conclude that powerful models learn to be inherently noise-robust, making robust architectures a superior strategy to noise preprocessing.
Estendendo Consultas Contínuas por Abrangência aos Dados Métricos
Diversos estudos mostram a importância e a complexidade para determinar os pontos mais próximos de uma trajetória, através de uma técnica conhecida como Consulta Contínua. As soluções existentes para responder essas consultas utilizam das coordenadas euclidianas em dados espaciais para verificar se o objeto de interesse está dentro da cobertura da rota. No entanto, essa abordagem não se aplica a dados puramente métricos, pois não se pode representá-los em um espaço n-dimensional. Por outro lado, uma função de distância pode inferir segmentos de retas sobre o espaço métrico, semelhante à associação de uma geometria. Neste contexto, o presente trabalho associa propriedades Euclidianas ao espaço métrico para definir a qualificação entre ponto e retas, de modo a expandir consultas contínuas por abrangência a este domínio de dados. Os experimentos evidenciam que esta associação permite consultas contínuas por abrangência eficientes em dados puramente métricos, suprimindo a lacuna das técnicas existentes na literatura.
Entity Matching com Large Language Models: estudo comparativo com abordagem de Entity Blocking
Entity Matching é fundamental para integrar dados de diferentes fontes que se referem à mesma entidade. Embora modelos Pré-Treinados que adotam técnicas de Entity Blocking sejam amplamente utilizados nessa tarefa, o avanço dos Large Language Models (LLMs) sugere novas possibilidades. Este trabalho compara o Ditto, que aplica técnicas de otimização com modelos tradicionais, com o Orca2, um LLM baseado no Llama2 voltado para raciocínio. Apesar do desempenho inicial inferior, o Orca2 demonstra potencial competitivo, sobretudo com futuras melhorias computacionais. Assim, busca-se avaliar a viabilidade dos LLMs em Entity Matching, analisando precisão e custo computacional.
Exploring Temporal Text-to-SQL Challenges in Brazilian Portuguese: Lessons from Educational Data
Recent advances in natural language processing have enabled translating natural language into SQL, but challenges remain in multilingual and temporal contexts. This short paper presents a beginner-level exploratory analysis of a prompt engineering strategy for text-to-SQL generation over Brazilian Portuguese educational data. Through 10 representative examples reflecting how real users might ask questions about open government data, we show how language variability, implicit temporal references, and mismatched expectations affect SQL generation and the reliability of standard evaluation metrics. This work contributes to historical data querying research and highlights persistent challenges for multilingual text-to-SQL systems.
Pipeline Distribuído para Análise Espacial em Larga Escala: Avaliação da Regra 3 do Índice 3-30-300 em Fortaleza com Apache Spark e Sedona
A aplicação de operações espaciais em grandes conjuntos de dados enfrenta limitações nas ferramentas tradicionais de geoprocessamento e em bibliotecas como Geopandas. Este trabalho apresenta um pipeline distribuído baseado em Apache Spark e Sedona para analisar dados geolocalizados de edificações e arborização, em Fortaleza, CE, identificando residências com visibilidade mínima de 3 árvores em 30 metros. O processamento em batches, a indexação espacial e a persistência estruturada permitiram superar gargalos do Python. Apresenta-se uma documentação detalhada de código modular que permite rastrear scripts e replicá-los em outras cidades para efetuar operações geométricas e espaciais em larga escala.
Addressing Database-Related Issues in Digital Social Network Data Analysis
The analysis of vast Digital Social Network datasets often neglects database systems, compromising effectiveness and efficiency, particularly in qualitative studies. We present some preliminary practical experiments, including quantitative mention counting and qualitative topic identification, showcasing (i) that managing large-scale social data is relevant and (ii) how leveraging DBMS could yield more robust and insightful social network data analysis.
Deep Learning for Urban Flood Prediction: An LSTM Model Integrating Satellite Reanalysis and Historical Weather Data in Curitiba
Urban floods pose increasing threats, causing significant human and economic losses. This research focuses on improving flood prevention using deep learning techniques together with satellite reanalysis data. We present the results of the implementation of an LSTM Neural Network with satellite reanalysis data to predict floods in the city of Curitiba, Brazil. To assess the benefits of the proposed model, we compare the results with datasets from previous related models. The results of each trained model are analyzed based on Receiver Operating Characteristic (ROC) curves. The results show the positive impact of the use of satellite data with respect to the area under the curve (AUC) metric.