“O TensorCast consegue prever múltiplas sequências em coevolução, tais como utilizadores a comprar produtos ou retweets de utilizadores. Considera informação complementar (como a demográfica) e representa em escala até milhões de pontos de dados focando-se cuidadosamente nos mais ativos”, explicam os autores Miguel Ramos de Araújo, alumnus de doutoramento no Programa de Informática da Carnegie Mellon Portugal, investigador no Centro de Sistemas de Computação Avançada (CRACS) do INESC TEC e analista de dados na Feedzai; Pedro Manuel Pinto Ribeiro, conselheiro adjunto do doutoramento de Miguel Araújo, docente no Departamento de Ciência de Computadores da Faculdade de Ciências da Universidade do Porto e investigador no Centro de Sistemas de Computação Avançada (CRACS) do INESC TEC; e Christos Faloutsos, conselheiro adjunto do doutoramento de Miguel Araújo e docente na CMU.

A ICDM é uma das conferências sobre investigação em prospeção de dados (data mining) mais importantes do mundo e, de acordo com a equipa, “apesar de todas as fontes de dados que os nossos sistemas têm à disposição, as previsões que combinam toda esta informação são simultaneamente muito relevantes e muito difíceis de criar”. A taxa de aceitação de artigos nesta conferência foi de apenas 9,25% (72 artigos aceites em 778 submetidos).

A colaboração foi possibilitada pelo Programa CMU Portugal, pois tanto o financiamento do doutoramento como os apoios na deslocação foram determinantes para ligar os dois lados do oceano.

Este artigo será apresentado dia 19 de novembro, às 14:00.

Miguel Araújo já tinha vencido, em 2014, o prémio de segundo melhor artigo publicado por um estudante da Conferência Ásia-Pacífico de Descoberta de Conhecimento e Prospeção de Dados (PAKDD), com o artigo intitulado “Com2: Fast Automatic Discovery of Temporal (’Comet’) Communities”, escrito em coautoria com os seus orientadores.

Os investigadores mencionados na notícia têm vínculo ao INESC TEC, à CMU, à Feedzai e à UP-FCUP.