Anais Estendidos do Simpósio Brasileiro de Banco de Dados (SBBD)
Sociedade Brasileira de Computação - SBC
Este documento traz a Apresentação e a Organização dos Anais Estendidos do SBBD 2025.
Assessing Large Language Models for Structuring Patient Records
Patient Records are digital documentation of a person’s presence in a health institution. This data has been used to enhance medical experience and has allowed for many breakthroughs in scientific research. Nevertheless, the unstructured and non-standard nature of medical notes constitutes an obstacle to the complete usability of this information in crucial tools such as data analysis, visualization, and machine learning algorithms. In this work, we evaluated the use of Large Language Models to preprocess the unlabeled data into a defined structure, test different model sizes and architectures, and develop prompt strategies and fine-tuning techniques. The proposal was evaluated using the Covid-19 DataSharing dataset. Even low-computation cost models can achieve great performance, which could enable an approach to standardize many kinds of data.
Text Style Transfer with Large Language Models: Enhancing Medical Anamnesis Transcriptions
This study investigates the use of Large Language Models (LLMs) for enhancing medical anamnesis transcriptions via Text Style Transfer (TST). It involves benchmarking three models (Phi3, Llama, and Mistral) and fine-tuning Mistral based on evaluator feedback. Mistral achieved the best initial performance but showed limited improvement after fine-tuning. The work highlights the challenges of adapting LLMs to clinical tasks and discusses limitations such as data quality and evaluator bias. Future directions include extended training, dataset expansion, and exploring new machine learning techniques.
Extração de Sinais Vitais em Textos Clínicos usando LLMs
Este trabalho analisa comparativamente modelos de linguagem para reconhecimento de entidades nomeadas (REN) em textos clínicos em português, focando na identificação de sinais vitais. Utilizando 320 registros de enfermagem do Hospital Geral de Fortaleza, anotados com cinco categorias de sinais vitais, avaliamos BioBERTpt, Clinical-LLaMA-BR-7b e NuExtract 1.5. Métricas como acurácia, precisão, revocação e F1-score foram empregadas. O NuExtract demonstrou desempenho superior, com acurácia acima de 0,89 para todas as entidades e distribuição consistente com o ground truth. O BioBERTpt apresentou limitações de sobreposição, e o Clinical-LLaMA-BR-7b, tendência à alucinação.
FLAMI vs GADDS: Estudo Comparativo de Arquiteturas de Big Data Aderentes aos Princípios FAIR
Neste artigo são investigadas duas Arquiteturas de Referência de Software (SRAs) para big data que aderem aos princípios FAIR: FLAMI e GADDS. Essas SRAs, que representam o estado da arte, são descritas considerando conceitos teóricos, projetos arquiteturais e aspectos de implementação de componentes selecionados para avaliação da viabilidade prática. A conformidade de cada SRA com os Princípios FAIR é discutida com base em critérios estruturais e operacionais. Também é feita uma descrição do fluxo de dados e de metadados durante a execução de uma consulta analítica. O artigo contribui para preencher uma lacuna existente na literatura ao conduzir uma comparação teórica e prática entre as SRAs investigadas.
Integração Semântica de Dados Públicos: O Caso do Observatório dos Sertões de Crateús com o Framework OBSCRAT
De acordo com a Constituição Federal Brasileira, o acesso à informação é um direito fundamental garantido a todos os cidadãos. Esse direito contribui para a transparência pública, combate a desinformação e incentiva a participação social. Com base nesse princípio, foi criado o Observatório de Dados Abertos dos Sertões de Crateús. Este trabalho tem como objetivo enriquecer os dados disponibilizados por esse Observatório. Para isso, foi desenvolvido um framework de integração semântica chamado OBSCRAT. Como estudo de caso, investigou-se a possível correlação entre casos de COVID-19 e mortalidade por doenças respiratórias, utilizando duas bases de dados heterogêneas. As consultas realizadas indicaram que não houve casos de subnotificação na região no período analisado. Portanto, o experimento demonstra que a proposta abordou com sucesso um problema social por meio da integração e enriquecimento de dados.
Um dos principais desafios na área de integração de dados é o grande volume de dados gerado por aplicações atuais. Neste artigo são propostas funções de Map e Reduce para a integração de dados utilizando de dados de procedência. Essas funções são baseadas em políticas encontradas na literatura e, aplicadas no contexto distribuído. Como resultado, obteve-se um melhor tempo de execução com o Hadoop MapReduce, em comparação com a execução centralizada das funções, mesmo considerando um volume pequeno de dados nos experimentos. Além disso, as funções se mostraram eficazes de acordo com a política considerada, em ambos os ambientes.
TeraORM — Design e Implementação de um ORM Analítico para Aplicações em Big Data com Foco na Sustentabilidade de Codebases
O TeraORM é um framework de mapeamento objeto-relacional (ORM) em Node.js projetado para data warehouses e data lakes analíticos. Ele traduz chamadas ORM de alto nível em operações nativas de cada plataforma — inicialmente o Google BigQuery — reduzindo trechos repetitivos e facilitando a manutenção de longo prazo da aplicação. O framework foi desenvolvido e validado utilizando o método Design Science Research (DSR). Sua efetividade é avaliada por meio de (1) métricas de simplicidade de código e (2) um estudo de caso envolvendo a migração de um repositório real. Resultados preliminares indicam uma redução de até 20% nas linhas de código, sugerindo que abstrações em nível de linguagem podem melhorar a manutenibilidade de projetos analíticos.
Desenvolvimento de Solução de Business Intelligence para Microempreendedor por Meio da Aprendizagem Baseada em Projetos
Este artigo apresenta o desenvolvimento de uma solução analítica baseada em Data Warehouse(DW) para um microempreendedor do setor de semijoias, utilizando a metodologia de Aprendizagem Baseada em Projetos (PBL). A arquitetura envolve extração de dados via API do ERP Bling!, modelagem multidimensional (Star Schema), processo ETL e dashboards interativos desenvolvido no Power BI Desktop. A centralização e automatização dos dados reduziram em 95% o tempo de geração de relatórios, otimizando a tomada de decisão. A solução oferece base para análises futuras mais robustas, incluindo recursos preditivos. O estudo destaca-se pela integração entre ensino e extensão universitária, proporcionando benefícios reais ao microempreendedor e à formação discente.
Predição Numérica de Avaliações em Português: Comparando BERTimbau e Modelos Multilíngues
Este estudo analisa variantes do modelo BERT para a tarefa de predição de ratings. Com mais de 50 mil comentários de usuários da Amazon em português brasileiro, compararam-se os desempenhos dos modelos BERTimbau, BERT multilingue, DistilBERT multilingue, ALBERT multilingue e a versão multilingue do RoBERTa. O BERTimbau obteve os melhores resultados, com MAE, RMSE e AUC de 0,559, 0,910 e 0,933, respectivamente. A eficiência do modelo varia entre categorias de produtos, sendo as categorias com melhores resultados a de Alimentos e Automotivo. Como contribuição, este estudo amplia o conhecimento sobre predição de ratings no contexto da Língua Portuguesa.
From Tables to Graphs with ClinicoAtlas: Leveraging LLMs to Support Modeling and Mining Knowledge Graphs
Given a set of Electronic Health Records organized as tabular data, how can we model and evaluate relationships between various concepts related to health conditions and treatments? Representing EHRs as Graphs allows a much more intuitive interpretation of relationships between concepts and permits the mining of node features, generating relevant metrics for hospital data analysis. However, these metrics are often generic and difficult to interpret. In this context, Large Language Models can assist in constructing these graphs by defining the semantic relationships between concept pairs and attributing contextual meaning to the extracted features. The proposed ClinicoAtlas tool integrates LLMs into the construction of knowledge graphs, facilitating the extraction and interpretation of meaningful information for healthcare management.
Plug and Flow: Execução de Workflows Científicos em Contêineres com o Middleware AkôFlow
Neste artigo, demonstramos o AkôFlow, um middleware projetado para a execução paralela de workflows em ambientes conteinerizados. Construído sobre a plataforma Kubernetes, o AkôFlow permite o escalonamento automático das atividades dos workflows em múltiplos contêineres de acordo com as dependências de dados existentes. Cada atividade pode ser executada em uma imagem Docker distinta, e o middleware realiza a captura nativa de dados de proveniência. Neste artigo de demonstração, executamos o workflow do domínio da astronomia Montage via AkôFlow, avaliando diferentes configurações de alocação de recursos.
TricIA: A Multi-Agent System to Facilitate Interaction with Business Intelligence Dashboards
This paper presents TricIA, a multi-agent system based on an open-source language model with 12 billion parameters, designed to enhance the usability of the Monitor Fiscal — a business intelligence platform from the Court of Accounts of the State of Ceará. TricIA acts as a chatbot that assists users in navigating and understanding the available data, both through natural language responses and by performing direct actions on the interface, such as page redirections and filter applications. To ensure efficiency even on modest infrastructures, an architecture composed of three specialized agents was adopted: the orchestrator, the guardrail, and the function-calling agent. This structure distributes responsibilities and allows smaller models to overcome capacity limitations. The paper describes the architecture, integration techniques with the dashboards, and presents a functional demonstration of the system, highlighting its potential to democratize access to complex fiscal information.
SmartApSUS: Integrando Dados, Previsão e Otimização para Fortalecer a Gestão da APS no Brasil
Este artigo apresenta o SmartApSUS1, uma plataforma analítica integrada voltada ao aprimoramento das decisões estratégicas na Atenção Primária à Saúde (APS) brasileira. Unificando dados heterogêneos de saúde com técnicas avançadas de predição e otimização, o SmartApSUS auxilia gestores públicos na alocação eficiente de profissionais e unidades, reduzindo custos operacionais e ampliando a cobertura populacional. A plataforma é composta por três módulos principais—previsão de demanda, otimização de recursos e visualização de dados—organizados em uma arquitetura modular e interoperável. Demonstrações com cenários reais validaram sua aplicabilidade e eficácia, evidenciando um grande potencial para aprimorar a gestão pública em saúde por meio de decisões orientadas por dados.
Fogo no Mato: Serviço de Apoio à Decisão em Tempo Real para Combate a Incêndios Florestais
Fogo no Mato é uma iniciativa de caráter socioambiental e educativo voltada para o monitoramento, prevenção e compreensão dos focos de queimadas em áreas rurais e de vegetação nativa. Integrando dados de sensoriamento remoto provenientes de satélites e outros sensores, o projeto busca aliar ciência cidadã e geotecnologias para apoiar ações de combate às queimadas e orientar políticas públicas. A iniciativa propõe a integração de múltiplas fontes de dados por meio de técnicas de ciência de dados, inteligência artificial e geoprocessamento. O projeto conta com a parceria do Corpo de Bombeiros Militar da Paraíba (CBMPB), que participa ativamente da avaliação e testes da ferramenta, contribuindo com sugestões para seu aprimoramento contínuo.
OBI-UAN: Um Agente para Auxiliar nos Estudos da Olimpíada Brasileira de Informática
Apresentamos a OBI-UAN, uma ferramenta educacional baseada em modelos largos de linguagem (LLMs). Utilizando um banco de questões das edições anteriores da OBI, a ferramenta organiza-as por tema e nível de dificuldade, de acordo com as próprias diretrizes da OBI, com o uso de técnicas de Engenharia de Prompt. Além disso, a OBI-UAN permite que os usuários submetam suas soluções. Por meio de uma base de respostas corretas, utiliza técnicas de recuperação por similaridade semântica para estimar o quanto a resposta do usuário se aproxima de soluções já conhecidas, e, com apoio de técnicas de RAG, fornece dicas personalizadas para guiar o aprimoramento da resposta. A arquitetura do sistema contempla a estruturação e indexação eficiente dos dados para permitir consultas rápidas e feedback contextualizado.
LLM4Time: Uma Ferramenta Interativa para Previsão de Séries Temporais com Modelos Largos de Linguagem
Apresentamos o LLM4Time, uma ferramenta interativa para previsão de séries temporais com Large Language Models (LLMs). A aplicação permite o upload de arquivos CSV, realizando automaticamente a correção de valores duplicados, preenchimento de timestamps ausentes e inicialização da coluna alvo. O sistema oferece estratégias pré-definidas de engenharia de prompts, como Zero-Shot, Few-Shot, Chain-of-Thought (CoT) e CoT+Few-Shot (CoT+FS), além da possibilidade de conexão local com modelos via LM Studio, Ollama e a biblioteca da OpenAI. Também está disponível um painel de histórico das previsões realizadas, com filtragem por estratégia utilizada. A demo tem como foco facilitar a experimentação e análise de previsões com LLMs em dados temporais reais.
GUISSE: A Graphical User Interface For Snippet Selection and Evaluation in Time Series Data
Time series snippet discovery offers powerful tools for summarizing complex temporal data via representative subsequences. While advanced methods, such as Matrix Profile-based approaches and our RS4 (Restricted Search Space for Snippet Selection), achieve strong efficiency and pattern fidelity, their adoption remains limited by usability barriers. Existing algorithms typically produce raw numerical outputs that require technical expertise to interpret, and few accessible interfaces support configuration or visualization. In this demo, we present GUISSE, an interactive graphical interface for executing and evaluating snippet discovery algorithms. The platform enables flexible experimentation with RS4 and baseline methods, allowing users to configure clustering techniques, distance weightings, and snippet parameters. By bridging algorithmic execution with interactive exploration, GUISSE empowers a broad range of users to apply, interpret, and validate snippet discovery results without programming expertise, promoting transparent and reproducible time series summarization workflows.
LTVHub: Uma Ferramenta Modular para Cálculo do Customer Lifetime Value com Suporte a Múltiplos Modelos
O Customer Lifetime Value (CLV) é uma métrica essencial para identificar clientes mais valiosos, possibilitando estimativas abrangentes de lucro. Além disto, permite que a empresa forneça um serviços de acordo com as expectativas de seus clientes, melhorando a qualidade do relacionamento entre consumidor e o negócio. Apesar de suas vantagens, o CLV não é uma métrica utilizada em larga escala, e a aplicação de um contexto ao outro apresenta uma série de dificuldades, principalmente em relação aos dados utilizados. O objetivo deste trabalho é fornecer uma ferramenta que permita a estimativa do CLV para diferentes usuários de maneira visualmente intuitiva, modular, extensível e flexível, fornecendo uma ótima estimativa do CLV esperado.
SADD - Sistema de Armazenamento e Disponibilização de Dados Oceanográficos
Dados oceanográficos desempenham um papel fundamental no avanço da pesquisa climática, na proteção de ecossistemas marinhos e na mitigação de eventos ambientais extremos. No entanto, seu uso efetivo é frequentemente dificultado por restrições de acesso e pela fragmentação dos conjuntos de dados em múltiplos repositórios. Apresentamos o SADD (Sistema de Armazenamento e Disponibilização de Dados) — uma plataforma colaborativa desenvolvida para o Instituto Nacional de Pesquisas Oceânicas (INPO), para centralizar o compartilhamento, o acesso e a análise de dados oceanográficos brasileiros. O SADD permite que pesquisadores contribuam com dados e os acessem de forma integrada. Além disso, a plataforma incorpora um ambiente online de análise de dados que viabiliza o processamento tanto de conjuntos de dados hospedados quanto de arquivos fornecidos pelos próprios usuários.
Nota Conforme: Sistema Integrado para Classificação Automatizada de Serviços em NFS-e com Machine Learning
Este artigo apresenta o Nota Conforme, um sistema desenvolvido para apoiar a Prefeitura do Recife-PE nos processos de fiscalização em Notas Fiscais de Serviços Eletrônicas (NFS-e). Por meio de aprendizado de máquina, o sistema classifica automaticamente os serviços descritos nas NFS-e do setor de saúde. A ferramenta oferece integração com sistemas internos da prefeitura por meio de API, para auxiliar os auditores na identificação de possíveis fraudes fiscais. Além disso, possibilita a automatização de tarefas como o envio de e-mails e a comunicação com o próprio emissor de NFS-e, com o objetivo de notificar os contribuintes sobre eventuais inconsistências identificadas.
EKGViewExplorer: Uma Ferramenta para Exploração dos Dados e Metadados da Visão Semântica em Enterprise Knowledge Graphs
The semantic view of an Enterprise Knowledge Graph (EKG) offers a semantically coherent, integrated perspective over an organization’s heterogeneous data sources. This paper presents EKGViewExplorer, an interactive graphical tool that allows users to navigate both the data and metadata in EKGs built with the DDP SV, a data design pattern that logically organizes semantic view data and metadata into a four-level hierarchy, enabling scalable maintenance and context-aware exploration. At the heart of this architecture lies the metadata graph, encoded with the VoSV vocabulary, which captures detailed, machine-readable information about structure, provenance, and quality of semantic view. By coupling intuitive exploration capabilities with comprehensive metadata capture, EKGViewExplorer empowers data stewards and domain experts to understand, validate, and evolve enterprise semantic views more effectively.
Recicle++: Uma Aplicação com Otimização de Rotas via OSRM para Eficiência na Coleta Seletiva de Resíduos Urbanos
Dado um coletor e um doador de resíduos urbanos recicláveis, como podemos otimizar o processo de coleta de forma a reduzir o esforço do trabalhador e o tempo de espera pela coleta? Neste trabalho é proposto o Recicle++, uma solução voltada à coleta seletiva de resíduos recicláveis que integra funcionalidades de gerenciamento e análise de dados em tempo real com algoritmos de otimização logística. Recicle++ conecta doadores e catadores por meio de uma plataforma interativa e utiliza o motor OSRM (Open Source Routing Machine) para geração de rotas eficientes, considerando variáveis como localização, janelas de tempo, tipo e volume dos materiais. O sistema também incorpora mecanismos de gerenciamento de dados por meio de um módulo administrativo que permite o acompanhamento de estatísticas regionais, histórico de coletas e controle de usuários, promovendo decisões baseadas em dados. Com infraestrutura baseada em serviços como Firebase e Firestore, Recicle++ viabiliza sincronização contínua entre dispositivos, notificações e escalabilidade. O Recicle++ é uma alternativa prática e sustentável para o aumento da eficiência da coleta seletiva urbana, destacando-se pelo uso combinado de otimização de rotas e gestão de dados ambientais.
Pergunte ao BI: Uma Interface Conversacional para Apoio à Tomada de Decisão usando Modelos de Linguagem
Apresentamos uma ferramenta que integra modelos de linguagem, documentos, bancos de dados relacionais e agentes autônomos para ampliar as capacidades tradicionais de consulta em linguagem natural. Diferente de soluções limitadas a respostas pontuais sobre dados, nossa proposta permite a realização de análises avançadas, geração de insights e previsões automatizadas, apoiando decisões complexas em contextos organizacionais. A ferramenta foi aplicada em um domínio real de gerenciamento de contratos de tecnologia, com foco em análise de riscos e controle orçamentário. O artigo apresenta uma avaliação qualitativa com usuários finais, evidenciando benefícios em termos de acessibilidade, agilidade analítica e suporte estratégico à tomada de decisão. O trabalho contribui com uma proposta prática e extensível para a construção de sistemas de apoio à decisão mediados por inteligência artificial.
Geo: A Visual Analytics Tool for Spatiotemporal Analysis
This paper presents Geo, a spatiotemporal analysis tool designed to support criminal analysis tasks such as hotspot detection and police patrol route planning. The system addresses the gap between traditional hotspot mapping and actionable patrol deployment by combining three techniques: MSKDE for high-resolution density estimation, SHOC for intuitive temporal comparison of crime hotspots, and HotSee for generating patrol routes along high-risk street segments. Through a real case study on robbery incidents in Vila Sônia, São Paulo, the paper demonstrates how Geo enables analysts to identify spatial and temporal crime patterns, adapt analysis to street networks, and create operational patrol routes. The results highlight Geo’s effectiveness in bridging strategic crime mapping and tactical decision-making, with future work aimed at real-time data integration and broader applications in public safety.
Discovery of Denial Constraints Using Specialized Hardware Processors
Restrições de Negação (DCs) são fundamentais para manter a consistência dos dados. Descobrir DCs automaticamente a partir de dados é computacionalmente custoso devido ao grande espaço de busca. Neste trabalho em andamento, propomos um método acelerado por hardware para a descoberta automática de DCs, implementado em FPGAs, que elimina a necessidade de estruturas de dados intermediárias, reduzindo os requisitos de memória e aumentando o desempenho. Em experimentos preliminares com um conjunto de dados do mundo real, nosso método superou soluções de software de estado da arte por fatores entre 7x e 110x. Uma versão anterior do nosso método conquistou o 3º lugar na prestigiada Competição de Pesquisa ACM SIGMOD.
KnowOntoAsk: An Ontology-Based Framework for Human-AI Collaborative Knowledge Exploration in Organizational Decision-Making Processes
A exploração de conhecimento para apoiar a tomada de decisão é, por natureza, desafiadora, uma vez que indivíduos frequentemente iniciam esse processo com perguntas imprecisas. Além disso, ela depende da capacidade de explorar informações distribuídas em fontes heterogêneas e, para agravar o desafio, decisões organizacionais passadas raramente são reutilizáveis, resultando na perda de conhecimento institucional valioso que poderia orientar escolhas futuras. Este trabalho propõe o KnowOntoAsk, um framework orientado por conhecimento que utiliza ontologias formais para modelar o domínio a partir de fontes de dados diversas e conduzir diálogos interativos orientados a objetivos. O framework inclui uma fase de onboarding, que auxilia os indivíduos na formulação de seus objetivos iniciais, e a geração de perguntas de esclarecimento sensíveis ao contexto, com o objetivo de refinar suas consultas e revelar informações ausentes — promovendo, assim, uma descoberta mais eficaz e decisões mais bem fundamentadas nas organizações.
Classificação e cariotipagem de imagens de Cromossomos Humanos com Redes Neurais Convolucionais e Aprendizado de Conjunto
A classificação de cromossomos é uma tarefa essencial na identificação de anomalias genéticas, tradicionalmente realizada por geneticistas mediante análise manual de cariótipos. Este trabalho propõe uma abordagem para explorar Redes Neurais Convolucionais pré-treinadas para desenvolver um modelo, utilizando imagens com cromossomos sobrepostos para simular cenários clínicos, capaz de realizar o pareamento de cromossomos em suas respectivas classes de cariótipo a partir de imagens microscópicas. O objetivo final é desenvolver um sistema que realize a identificação, classificação e montagem automática de cariótipos a partir de imagens complexas, investigando também o potencial do Ensemble Learning e de ferramentas de interpretabilidade, como Saliency Maps.
Differential Purpose Scan: An End-to-End Privacy-aware Access Method
Este trabalho propõe um novo operador, Purpose Scan (PS), que é introduzido no plano de execução para que os consentimentos dos donos dos dados para propósitos específicos sejam assegurados. Também é proposto o Differential Purpose Scan, que adiciona privacidade diferencial para evitar vazamentos de informação. Experimentos demonstram que o PS melhora o desempenho em relação a abordagens baseadas em visões.
Handling of missing values in wearable data streams
O aumento do volume de dados gerados por dispositivos interconectados intensificou a necessidade por métodos eficientes de mineração de fluxo de dados, especialmente em aplicações de saúde com uso de dispositivos vestíveis (e.g., smartwatchs). Esses sistemas permitem o monitoramento contínuo da saúde e apoiam diagnósticos mais rápidos. No entanto, a presença de valores ausentes, comum em fluxo de dados, pode levar a decisões enviesadas ou inválidas, especialmente quando suas causas são desconhecidas. Este projeto de doutorado propõe um método de pré-processamento para tratar valores ausentes em fluxos de dados provenientes de dispositivos vestíveis na área da saúde, abordando desafios como a evolução dos dados, diferentes mecanismos de ausência e restrições computacionais. O objetivo é melhorar a qualidade dos dados e a robustez das tarefas de mineração em sistemas de monitoramento em tempo real.
Fairness Evaluation in Large Language Models: An Analysis of Intrinsic Metrics
Grandes e médios Modelos de Linguagem (GML e MML) são fundamentais em aplicações de Processamento de Linguagem Natural (PLN), mas ainda apresentam desafios na avaliação de fairness, detecção e mitigação de vieses. Este trabalho compara métricas de avaliação de viés, como SEAT, Adapted WEAT e CEAT, em modelos como BERT e LLaMA-2, e explora a seleção automática de atributos por LLMs. Os resultados mostram que atributos gerados automaticamente potencializam a detecção de vieses e que métricas alternativas à similaridade do cosseno influenciam significativamente os resultados. O CEAT se destaca na captura de vieses interseccionais, contribuindo para o desenvolvimento de métodos mais robustos para avaliação de fairness.
A tarefa de Resolução de Entidades (RE) consiste em identificar registros que se referem à mesma entidade do mundo real. Embora abordagens tradicionais se concentrem em dados textuais, o crescimento de fontes multimodais demanda soluções que lidem com essa diversidade. Este artigo propõe uma abordagem para Resolução de Entidades Multimodal (REM), em que cada registro é composto por informações textuais e visuais. A arquitetura é baseada no modelo CLIP, adaptada com mecanismos de fusão multimodal e funções de perda inspiradas em estratégias de Vinculação de Entidades Multimodal (VEM). Resultados preliminares em dois conjuntos de dados públicos resultaram em F1-score de até 93.6%, indicando que a abordagem proposta é promissora.
LLMs Não São Garantido - Avaliando LLMs: Métricas, Benchmarks, Técnicas Automáticas e Considerações Éticas
Os rápidos avanços nos Large Language Models (LLMs) exigem metodologias de avaliação robustas e abrangentes para verificar suas capacidades, confiabilidade e segurança. Este tutorial avançado de 2 horas aprofundar-se-á na multifacetada paisagem da avaliação de LLMs, indo além das métricas tradicionais de PLN, para cobrir benchmarks modernos, abordagens com intervenção humana e técnicas de ponta como "LLM-as-a-Judge''. Discutiremos os desafios de avaliar comportamentos emergentes complexos, precisão factual, raciocínio e considerações éticas como viés e toxicidade. Os participantes obterão insights práticos sobre a seleção de estratégias de avaliação apropriadas e a compreensão das limitações dos métodos atuais, capacitando-os a avaliar criticamente o desempenho de LLMs em vários cenários do mundo real.
Inteligência Artificial Sustentável baseado em Engenharia de Dados, Aprendizado de Máquina e Transferência de Conhecimento para Processamento de Linguagem Natural
Grandes Modelos de Linguagem (GMLs), baseados em técnicas de Inteligência Artificial, têm transformado o Processamento de Linguagem Natural (PLN), sendo referência em tarefas como classificação de texto, análise de sentimentos, sumarização e perguntas-e-respostas. No entanto, sua construção e adaptação exigem alto custo computacional, demandando infraestrutura especializada e grande consumo energético, o que acarreta impactos ambientais negativos, como a emissão de CO2. O modelo atual adotado pelos grandes players -- baseado na "Lei do Mais" (mais dados, mais hardware, mais energia) -- é insustentável e pouco viável para países com recursos limitados, como o Brasil, dificultando a competitividade internacional. Neste tutorial, propomos uma alternativa a essa abordagem dominante, focando em soluções inovadoras baseadas em engenharia de dados e técnicas de IA avançada. O objetivo é aumentar a eficiência dos modelos, reduzindo os custos computacionais e o consumo energético, contribuindo para um desenvolvimento mais sustentável e acessível.
RAG on Multimodal Databases: Orchestrating Textual, Vector, and Graph-based Retrieval
This tutorial explores contemporary Information Retrieval (IR) techniques for building RAG systems from a multimodal database perspective. We cover the implementation of textual retrieval (e.g., Full-Text Search), the rise of vector search with native extensions (e.g., pg\_vector, ChromaDB), and the use of Knowledge Graphs with Cypher/GQL. Focusing on the challenge of hybrid search, the course presents evaluation metrics (e.g., Recall@K, MRR, NDCG@K) and relevance fusion techniques such as Reciprocal Rank Fusion (RRF). Finally, we demonstrate the construction of an end-to-end RAG pipeline that orchestrates these multiple data sources to augment an LLM. Participants will learn how to design and implement hybrid retrieval systems to enrich text generation with relevant, structured, and verifiable data.
A Comprehensive Exploitation of Instance Selection Methods for Automatic Text Classification — “Doing More with Less”
Progresso recente em PLN seguiu a tendência de “quanto mais, melhor” (mais dados, poder computacional e complexidade de modelos), exemplificada pelos Grandes Modelos de Linguagem. Contudo, o treinamento desses modelos continua sendo um processo intensivo em recursos. Esta tese de doutorado explora a Seleção de Instâncias (SI), uma técnica de engenharia de dados promissora, porém pouco explorada, que reduz o tamanho do conjunto de treinamento removendo instâncias ruidosas ou redundantes, reduzindo o custo computacional sem sacrificar a qualidade. Avaliamos de forma abrangente os métodos de SI para classificação automática de texto em diversos modelos e 22 conjuntos de dados, revelando um potencial significativo inexplorado. Além disso, propomos dois novos métodos de SI com foco em grandes conjuntos de dados e LLMs. Nossa melhor solução reduziu o tamanho dos conjuntos de treinamento em 41% em média, preservando a qualidade, e alcançou speed-ups de até 2,46x, comprovando sua escalabilidade.
Dados de Proveniência como Cidadãos de Primeira Classe para Análises de Workflows em Aprendizado Profundo
A adoção de modelos de Aprendizado Profundo (AP), na tomada de decisões requer confiança e interpretação por parte de usuários do modelo. A proveniência surge como uma solução natural para promover rastros do workflow de AP, passíveis de análise, englobando desde a preparação de dados ao modelo de AP. Apesar de diversas abordagens alegarem prover proveniência, a principal limitação está na ausência de mecanismos que possibilitem a análise do caminho de derivação dos dados após a geração do resultado do workflow de AP. As soluções existentes não oferecem a rastreabilidade do workflow, adotam formatos proprietários para a representação dos metadados e não geram documentos de proveniência que acompanhem os modelos no ambiente de produção. A DLProv é um conjunto de serviços de proveniência que resolve questões de captura e interoperabilidade de rastros de proveniência de diferentes etapas do workflow, independente do ambiente de AP. Os serviços geram grafos de proveniência aderentes ao W3C PROV, que contempla as etapas executadas no workflow de AP. A DLProv foi avaliada em ambientes de execução de alto desempenho, explorando casos de uso heterogêneos. Os grafos podem ser consultados pelos usuários do modelo em produção independente do acesso aos ambientes de geração do modelo.
Differentially Private Selection using Smooth Sensitivity
Mecanismos de seleção diferencialmente privados (DP) obtem o elemento de maior qualidade em um conjunto finito, garantindo forte privacidade. No entanto, a maioria dos métodos existentes usa sensibilidade global, frequentemente adicionando ruído excessivo e prejudicando a utilidade dos resultados. Propomos o algoritmo Smooth Noisy Max (SNM), que emprega sensibilidade suave para obter limites de erro mais precisos e maior acurácia sob condições moderadas. Experimentos mostram que o SNM supera os melhores métodos de seleção com DP em três aplicações: seleção de percentis, árvores de decisão gananciosas e florestas aleatórias.
CarboFarm: Data Integration and Knowledge Generation for Agricultural GHG Inventories
Este trabalho apresenta uma arquitetura, chamada CarboFarm, que engloba uma ontologia, para integração sintática e semântica de bancos de dados heterogêneos relacionados a dados agrícolas. Com a ontologia, pretendemos contribuir para a padronização e interpretação de conceitos do domínio, adicionando informações semânticas para suporte à geração de inventários de GEE (Gases de Efeito Estufa) em fazendas. Um componente de Inteligência Artificial (IA) processa os dados integrados para derivar informações de GEE. Os inventários podem identificar desequilíbrios entre emissões e estoques de gases, auxiliando na busca de soluções para neutralizar as emissões. Realizamos um estudo de caso, mostrando que CarboFarm pode auxiliar no balanceamento dos gases e na geração de créditos de carbono.
Combinando Ontologia e Deep Learning para Integração de Dados de Sensores e Predição de Eventos Críticos
A detecção e a previsão precisas de eventos são fundamentais para sistemas de alerta precoce, visando prevenir desastres e mitigar riscos. Este estudo propõe um framework que combina integração de dados de sensores baseada em ontologia com aprendizado profundo para aprimorar a previsão de eventos críticos. Uma extensão da ontologia Semantic Sensor Network (SSN) é utilizada para padronizar dados heterogêneos de sensores e enriquecê-los com informações semânticas e contextuais, que então alimentam uma rede Long Short-Term Memory (LSTM) para realizar a previsão. Um estudo de caso com dados reais hidrométricos e pluviométricos demonstrou que essa abordagem combinada melhora a acurácia das previsões e possibilita a detecção antecipada de eventos críticos em comparação com análises isoladas de sensores.
BioF4C-Frame: A Framework for Feature Preparation and Selection applied to Ecological Data Classification
A seleção de atributos é essencial para melhorar modelos de classificação em bases biológicas, especialmente aquelas com alta dimensionalidade e inconsistências, como dados de incidência de espécies de plantas, algas e fungos. Esses dados apresentam variáveis redundantes, desequilíbrio entre classes e inconsistências taxonômicas, afetando desempenho e interpretabilidade. Apesar do potencial, a seleção de atributos é pouco explorada em contextos ecológicos e botânicos, sobretudo em hotspots como a Mata Atlântica. Este estudo apresenta o BioF4C-Frame, um framework modular que integra pré-processamento, funções de similaridade, estratégias de seleção e modelos de classificação. A análise empírica avalia como métodos como o LASSO interagem com classificadores como Random Forest, Árvores de Decisão, Naïve Bayes, Redes Neurais e Regressão Logística. O Random Forest obteve o melhor desempenho, lidando bem com dados ecológicos complexos e desbalanceados. LASSO e Redes Neurais apresentaram ganhos modestos, especialmente após deduplicação de campos de autoria taxonômica com funções de similaridade. O estudo propõe práticas de seleção para dados de biodiversidade, aprimora a confiabilidade da classificação e indica lacunas para pesquisas futuras.
Fatores Socioeconômicos e Desigualdade na Mobilidade de Curta Distância aos Serviços Urbanos de Curitiba
Este artigo investiga como a acessibilidade temporal a pontos de interesse urbano em Curitiba relaciona-se com indicadores socioeconômicos. A análise considera os tempos de acesso aos principais pontos de interesse através de caminhada e compara esses resultados com fatores como atividade econômica e escolaridade dos habitantes. Através de um modelo de regressão (Experimento 1) que quantificou o impacto de variáveis socioeconômicas nos tempos de acesso, complementado por uma análise de clusterização socioespacial (Experimento 2) que identificou territórios prioritários para intervenções, este estudo demonstra como desigualdades estruturais se manifestam na acessibilidade urbana e propõe uma metodologia replicável de análise.
Estimating Vulnerability to Extreme Events in Urban Areas: From Microdata to City-Wide Indicators
During extreme event crises, such as floods, it is crucial to have accurate information about the most vulnerable populations. This study proposes a cost-effective methodology for estimating flood vulnerability by integrating microdata from household-level social records with macrodata derived from demographic and socioeconomic indicators. This approach allows for constructing a regional vulnerability index, which enables identifying high-risk areas even without complete microdata coverage. The method overcomes the challenge of limited data availability by leveraging existing public data sources and a regression model. The results of a case study in Curitiba, Brazil, show the potential to support the prioritization of regions for emergency response and to guide the development of public policies and mitigation strategies based on social and demographic criteria. This replicable methodology can be adapted to other cities facing budget constraints as a practical tool for mapping vulnerabilities and enhancing risk management.
Caracterização da População Brasileira que sofre de Catarata-Hipertensão - Um Estudo Baseado na Base de Dados PNS 2019
Este estudo investiga a relação entre hipertensão arterial e catarata, condições com alta prevalência e impacto na saúde pública. A catarata é responsável por 51% dos casos de cegueira no mundo, enquanto a hipertensão afeta 45% da população adulta brasileira. Utilizando dados da Pesquisa Nacional de Saúde de 2019, o estudo analisou três grupos: pessoas sem nenhum diagnóstico, hipertensas e pessoas com hipertensão e catarata. Técnicas de aprendizado de máquina foram aplicadas para criar modelos preditivos visando diagnóstico precoce e personalização do tratamento. Dois modelos foram avaliados: RandomForest, com acurácia de 72%, e Árvore de Decisão, com 68%, destacando a variável "última consulta médica"como a mais relevante.
InSANdB: Bases de Dados Integrada, por Município Brasileiro, para Estudos da Insegurança Alimentar e Nutricional no Brasil
A insegurança alimentar e nutricional (InSAN) é um problema estrutural, multifacetado e influenciado por problemas econômicos, socioculturais e políticos. Conhecer as condições que contribuem com essa insegurança pode aumentar a eficácia de políticas públicas em nível municipal no Brasil. O objetivo deste trabalho é integrar nove fontes de dados públicas que ajudem a caracterizar a InSAN. Como parte principal da metodologia adotada, é proposta a modelagem conceitual desse domínio identificando os fatores e suas múltiplas dimensões, e com base nisso, construir uma base de dados unificada. Como resultado, a base de dados pode ser útil para o desenvolvimento de futuras pesquisas em ciência de dados.
Caracterizando o perfil Artrite-Depressão da População Brasileira - Um Estudo Baseado na Base de Dados PNS 2019
Este trabalho tem como objetivo explorar a relação entre depressão e artrite na população brasileira, por meio da identificação de padrões via técnicas de Mineração de Dados. A metodologia envolve modelagem conceitual, análise exploratória, pré-processamento e preparação dos dados, com transformação e combinação de atributos para redução da dimensionalidade. Os modelos são baseados em árvore de decisão e floresta aleatória. Os resultados indicaram a acurácia e o recall dos modelos, atingindo valores entre 76% e 80%. Além disso, a análise de uso dos atributos pelos modelos destacou fatores como sexo, presença de diabetes e autopercepção de saúde como os mais relevantes para caracterização desse perfil para pessoas acima de 60 anos.
From Surveillance to Manipulation: How Data Collection Enables Targeted Disinformation
Surveillance capitalism has fundamentally transformed the digital economy by commodifying personal data to predict and influence behavior. While its economic and ethical implications have been widely studied, less attention has been given to its role in enabling the dissemination of disinformation. This paper explores how the same mechanisms that underpin surveillance capitalism, such as ubiquitous data collection, behavioral profiling, and algorithmic targeting, increasingly mediated by Artificial Intelligence, are leveraged to propagate fake news with unprecedented precision. Drawing from case studies, and empirical research, we demonstrate how actors exploit personalized data to craft and disseminate manipulative content aimed at specific psychological and ideological profiles. By analyzing collected results, we demonstrate that surveillancebased advertising also enables large-scale manipulation, posing serious risks to democratic integrity, public trust, and digital governance.
Uso da Mineração de Dados na Caracterização da Asma na População Brasileira
A asma é uma doença respiratória crônica com alta prevalência no Brasil, influenciada por fatores genéticos, ambientais e relacionados ao estilo de vida. Compreender o perfil dos indivíduos com asma contribui para aprimorar estratégias de saúde pública e o controle da doença. Este trabalho tem como objetivo avaliar dados da Pesquisa Nacional de Saúde (PNS) de 2019 para caracterizar a asma na população brasileira. Como parte principal da metodologia adotada, foi realizada uma modelagem conceitual do domínio do problema, identificando fatores e suas múltiplas dimensões para orientar a preparação dos dados. Como resultado, foram desenvolvidos modelos preditivos para classificar indivíduos com ou sem asma, buscando encontrar padrões valiosos para futuras pesquisas da ciência de dados aplicadas à saúde.
Descrevendo o perfil de pessoas com depressão nas regiões Sudeste e Centro-Oeste do Brasil por meio de Mineração de Dados
Esse trabalho busca analisar fatores relevantes para a identificação de indivíduos com depressão em regiões do Brasil com dados extraídos da Pesquisa Nacional de Saúde de 2019 e aplicação do algoritmo Árvore de Decisão. A conclusão reforça que fatores emocionais são identificadores eficientes, enquanto fatores socioecônomicos precisam ser investigados mais a fundo.
Uso de Aprendizado de Máquina para Identificar Perfis de Mulheres com Câncer de Mama no Brasil
Este trabalho tem como objetivo investigar o perfil de mulheres diagnosticadas com câncer de mama no Brasil por meio da aplicação de técnicas de aprendizado de máquina. Utilizando dados da Pesquisa Nacional de Saúde (PNS) de 2019, foram analisadas variáveis sociodemográficas e de saúde com o intuito de identificar padrões regionais entre os perfis das pacientes. Os algoritmos de Árvore de Decisão e Random Forest foram empregados para modelar os dados e facilitar a interpretação dos resultados. As conclusões indicam que regras geradas estão principalmente relacionadas a acompanhamento médico, antes de aspectos sociodemográficos e comportamentais.
Desempenho Logístico no Brasil: Análise Geoespacial sobre Prazos de Entrega, Custos de Frete e Satisfação do Cliente no E-commerce
Este estudo realiza uma análise quantitativa do desempenho logístico no e-commerce brasileiro, utilizando um grande conjunto de dados transacionais. Por meio de análise geoespacial, testes estatísticos e machine learning, foram identificadas rotas de entrega críticas, quantificado o impacto negativo e significativo dos atrasos na satisfação do cliente, e desenvolvido um modelo preditivo para o custo do frete. Os resultados demonstram que o peso do produto é um fator mais decisivo que a distância na determinação do custo, fornecendo informações importantes para a otimização de estratégias logísticas e para a melhoria da experiência do consumidor.
Built to Breathe? Modeling Air Quality with Features of the Built and Natural Environment
Although air quality data is often limited by the cost and complexity of sensor networks, open geospatial data provides detailed information on the built environment, which can be used to estimate concentrations of pollutants. Using point-based sensor data and urban features from a pilot city, the research presented herein has trained and validated multiple supervised regression models finding that features such as tree density, building height, street connectivity, and infrastructure coverage can effectively predict spatial variation in Particulate Matter size 2.5µm, even in areas without direct measurements. This scalable and data-driven solution supports environmental monitoring and sustainable planning in cities worldwide with minimal reliance on primary sensor data.
UrbanReleaf: Enhancing Sustainable Urban Transformation with a Data-Driven Solution for Smart Depaving
How does the proliferation of impervious surfaces affect the quality of life? Impermeabilization due to paving contributes to urban issues, such as increased temperatures, which form the so-called heat islands. It can also cause more intense and frequent floods, diminished biodiversity, and deterioration of air quality. In this context, depaving is a practical solution for increasing urban resilience. Given a large urban region covered by impervious surfaces, how can we select the best points for intervention? We propose the UrbanReleaf method to map excessively paved urban areas and simulate the environmental impact of implementing green infrastructure. UrbanReleaf identifies critical zones for nature-based interventions such as depaving and forecasts environmental outcomes, including surface temperature, soil moisture, and vegetation indices. The method achieves this by leveraging geospatial satellite imagery and machine learning regressors to analyze vegetation indices, land surface temperatures, and moisture content. Experimental results show that UrbanReleaf can support urban planners and policymakers with data-driven clues that can help mitigate problems caused by impermeabilized areas.
Ontologia para Análise Qualitativa Automatizada em Avaliações de Cursos de Ensino Superior
Este trabalho apresenta o desenvolvimento e a aplicação de uma ontologia para representar dados de avaliação docente e discente em cursos de Computação. A proposta estrutura critérios avaliativos, comentários, notas e sentimentos extraídos via Processamento de Linguagem Natural(PLN). Utilizando OWL e a ferramenta Protégé, a base ontológica foi construída com dados reais de uma universidade pública do Brasil. A análise de sentimentos, realizada com o modelo LeIA em Python, permitiu identificar padrões que apoiam a melhoria da qualidade educacional. A abordagem demonstrou-se eficaz na organização e extração de conhecimento educacional.
Constructing Knowledge Graphs from Text Using Large Language Models: Scoping Review
The use of Large Language Models (LLMs) for Knowledge Graph (KG) construction has gained significant traction, yet the field lacks methodological standardization. This study conducts a scope review following the PRISMA framework to map existing techniques and categorize them into four main approaches: (i) RDF-Based; (ii) Prompt-Based; (iii) RAG-Based; (iv) Hybrid Pipelines. Analyzing 126 primary studies, we identify key benefits such as scalability and automation, alongside challenges like low precision and manual curation. Our findings highlight research art-state.
Estruturando o Conhecimento sobre TEA: Uma Ontologia para Apoiar a Rede de Cuidados de Crianças Autistas com Base nos MSD Manuals e DSM-5
O Transtorno do Espectro Autista (TEA) é caracterizado por déficits persistentes na comunicação e interação social, e presença de comportamentos restritivos e repetitivos segundo o DSM-5. Os manuais diagnósticos possuem linguagem técnica pouco acessível. Esta pesquisa propõe uma ontologia para representar os conceitos do TEA e promover maior compreensão.Foi desenvolvido um Documento de Especificação de Requisitos da Ontologia, com modelagem em OntoUML, e operacionalização em OWL. A avaliação ocorreu por meio de perguntas de competencia e inferências automáticas. O objetivo é apoiar familiares, professores e cuidadores no entendimento do TEA e no processo diagnóstico.
A RAG-Powered Academic Chatbot with Ontology-Driven Factual Verification
This paper presents an academic chatbot developed to support services at UFSM, with a Retrieval-Augmented Generation (RAG) architecture. The system uses PyPDF2 for processing official documents, LangChain and FAISS for vector retrieval, and Zephyr 7B for response generation. To ensure factual accuracy, our ontology enables automated fact-checking via SPARQL queries. The chatbot is integrated into Telegram with structured conversation flows tailored for Computer Engineering students as case study. Experimental results show gains in factual accuracy through ontology-based verification, reducing hallucinations and increasing system reliability.
Usando LLMs para simplificar e representar documentos médicos
Embora a medicina se destaque pela alta produtividade de artigos acadêmicos, a maior parte das pessoas enfrenta barreiras para compreender o conteúdo dessas publicações. A compreensão inadequada prejudica o acesso a informações cruciais e a adoção de práticas benéficas à saúde e ao bemestar. Diante desse cenário, a simplificação de textos emerge como ferramenta de grande relevância, ajudando a promover a disseminação eficaz do conhecimento em saúde. Nesse contexto, este artigo descreve experimentos que avaliam o uso de LLM para a simplificação de documentos médicos em português, gerando versões mais simples e acessíveis, além de extrair representações gráficas do seu conteúdo. Os resultados foram promissores, demonstrando a viabilidade da proposta em prover equidade no acesso a essa informação.
Estudo de Caso de um Robô Social Integrado com LLM Interagindo em Ambientes Públicos
Robôs com habilidades sociais são importantes para a Sociedade 5.0. O advento dos modelos de linguagem de grande escala (LLMs) pode representar um avanço significativo neste processo. Este trabalho contribui nesse contexto ao apresentar um estudo de caso envolvendo o uso de um robô social integrado a uma LLM capaz de responder a perguntas feitas por pessoas utilizando voz e gestos. Um estudo preliminar de desempenho de LLMs locais e remotas é seguido de estudos de caso realizados em dois ambientes distintos: um laboratório de pesquisa com visitantes e um evento com grande fluxo de pessoas. São apresentadas sugestões para futuras aplicações de LLMs na interação de robôs com pessoas.
LLMs São Bons Matemáticos? Avaliando o Desempenho em Resolução de Exercícios
Este trabalho analisa o uso de dois modelos de LLMs comerciais (Google Gemini 2.5 Pro e OpenAI ChatGPT 4o) para resolução de exercícios de Matemática de Nível Médio sobre cinco diferentes tópicos que incluem Funções, Geometria, Análise Combinatória e outros. Ao todo, foram resolvidas 50 questões elaboradas pela banca FGV (Fundação Getúlio Vargas). Ambos os modelos tiveram resultados semelhantes, com o Gemini sendo ligeiramente melhor, tanto no raciocínio quanto na escolha da alternativa correta. Nas questões em que o ChatGPT apresentou erro, sua versão o3-pro foi capaz de acertá-las. Os resultados podem subsidiar decisões de pessoas e organizações envolvidas com ensino-aprendizagem de Matemática sobre o uso da tecnologia.
LLMs na Geração de Mapeamentos Semânticos: Experimento no domínio de Plantas Industriais
A aplicação de Grafos de Conhecimento (KGs) tem ganhado destaque na implementação de soluções em diversas áreas. Na indústria de Óleo e Gás, seu uso é de interesse devido à heterogeneidade dos dados presentes nos softwares de apoio a plantas industrias. Como recursos de padronização desta industria, destaca-se Bibliotecas de dados de Referências disponibilizadas por organizações internacionais e o uso da Ontologia de Dados Industriais (IDO). No entanto, aplicar esses padrões exige estender a IDO com o mapeamento de conceitos específicos do domínio. Neste contexto, este trabalho propõe o estudo sobre o uso de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) como assistente auxiliando a compreensão e sugerindo mapeamentos semânticos.
Gypscie-KG: Building a Logic-Based Approach for Knowledge Graph Data Integration View in ML Systems
This paper presents Gypscie-KG, a system that integrates heterogeneous machine learning (ML) data into a knowledge graph (KG) using logicbased rules to enable semantic queries and reasoning. It also explores the use of ChatGPT to support relational-to-graph schema mapping, demonstrating AI’s potential in declarative data integration for complex ML systems.
Metadata-Driven Construction of Semantic Views in Enterprise Knowledge Graphs with LLM Agents
An Enterprise Knowledge Graph (EKG) provides a robust foundation for knowledge management, data integration, and advanced analytics within organizations by offering a semantic view that unifies and semantically integrates heterogeneous data sources from the data lake. The data integration process remains complex and time-consuming due to schema mismatches, divergent terminologies, and inconsistencies in data collection practices. Recent advances in large language models (LLMs) have shown promise in addressing these challenges by assisting with various data integration tasks. This paper introduces a modular, agent-oriented architecture that supports the incremental and interactive construction of semantic views for EKGs. The architecture leverages LLM-powered agents in conjunction with a metadata graph that captures rich contextual information about each semantic view. This metadata graph plays a central role in enabling automation, enhancing explainability, and ensuring reusability throughout the construction process. By forming agent decisions in structured and trustworthy metadata, the proposed framework facilitates the development of semantic views of enterprise knowledge graphs.
Towards a Self-Explainable Recommender System using Large Language Models and Knowledge Graphs
Este artigo propõe uma abordagem inovadora para aprimorar sistemas de recomendação por meio da integração de Grafos de Conhecimento (Knowledge Graphs – KGs) e Modelos de Linguagem de Grande Escala (Large Language Models – LLMs), utilizando triplas no formato Resource Description Framework (RDF) e engenharia de prompts. O sistema aproveita o conhecimento estruturado dos KGs para fundamentar as recomendações geradas pelos LLMs com explicações interpretáveis. Avaliamos o sistema em três cenários: geração de recomendações de produtos para usuários individuais, identificação de candidatos a descontos promocionais e seleção de combinações ideais de produtos. Os resultados demonstram que o método proposto gera sugestões contextualmente relevantes, acompanhadas de justificativas claras e compreensíveis para seres humanos. Também discutimos os principais desafios enfrentados durante o desenvolvimento e apresentamos estratégias eficazes para superá-los. De modo geral, nossos achados destacam o potencial dos recomendadores explicáveis baseados em LLMs para superar os sistemas tradicionais em termos de eficácia e transparência.