OFICINA Escrita de Ar1gos Vanessa Braganholo
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- Tiago Belmonte Brunelli
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1 OFICINA Escrita de Ar1gos Vanessa Braganholo Universidade Federal Fluminense
2 h9p:// WTDBD 2014 Vanessa Braganholo 2
3 Agenda Importância de Publicar Fluxo de Publicação: Congresso x Periódico Carta de Resposta aos Revisores Redação de ArMgos Considerações Finais WTDBD 2014 Vanessa Braganholo 3
4 Agenda Importância de Publicar Fluxo de Publicação: Congresso x Periódico Carta de Resposta aos Revisores Redação de ArMgos Considerações Finais WTDBD 2014 Vanessa Braganholo 4
5 Por quê escrever ArMgos? 1) Divulgar conhecimento Ciência avança através de pesquisas Pesquisas são divulgadas através de publicações WTDBD 2014 Vanessa Braganholo 5
6 De que adianta... Descobrir a cura da AIDS Se ninguém ficar sabendo disso? WTDBD 2014 Vanessa Braganholo 6
7 2) Dinheiro Por quê escrever ArMgos? Sem dinheiro Não há pesquisa WTDBD 2014 Vanessa Braganholo 7
8 Dinheiro pra quê? Bolsas Professores Papel para a impressora Equipamentos para o laboratório Limpeza das salas Sabonete para o banheiro Livros para biblioteca etc WTDBD 2014 Vanessa Braganholo 8
9 Distribuição de verbas Governo Federal Capes CNPq Universidades Públicas e Privadas U1 U2 U3 U4 Un WTDBD 2014 Vanessa Braganholo 9
10 Distribuição de verbas Universidades Públicas e Privadas U1 U2 U3 U4 Un Não é uniforme Cada curso de Pós- Graduação recebe recursos de acordo com sua nota na avaliação da Capes WTDBD 2014 Vanessa Braganholo 10
11 Avaliação da Capes Avalia todos os cursos de Pós- Graduação do país Feita a cada 3 anos Nota de 1 a 7 WTDBD 2014 Vanessa Braganholo 11
12 Critérios de Avaliação Definidos em um documento chamado Documento de Área hhp://qualis.capes.gov.br/ webqualis/ menu documentos de área ) Documento de Área da Computação define como as notas para os cursos de Computação são calculadas Uma parte considerável (35%) da nota vem da Produção Intelectual do Programa de Pós- Graduação (PUBLICAÇÕES!!) WTDBD 2014 Vanessa Braganholo 12
13 Qualidade dos veículos de publicação Comitê de Computação da Capes mede a qualidade através de vários critérios Congressos: h- index calculado com o auxílio do Google Scholar Periódicos: h- index calculado com o auxílio do Google Scholar (HG) e JCR WTDBD 2014 Vanessa Braganholo 13
14 O que é h- index? H- index = N se os N armgos mais citados possuem ao menos N citações Serve para periódicos, congressos, pesquisadores WTDBD 2014 Vanessa Braganholo 14
15 h9p://shine.icomp.ufam.edu.br/ WTDBD 2014 Vanessa Braganholo 15
16 h9p://scholar.google.com.br/ WTDBD 2014 Vanessa Braganholo 16
17 Qualidade dos veículos de publicação Congressos e periódicos: Recebem uma nota entre A1, A2, B1, B2, B3, B4, B5 e C A Computação é a única área que tem Qualis para congressos WTDBD 2014 Vanessa Braganholo 17
18 h9p://qualis.capes.gov.br/webqualis/ WTDBD 2014 Vanessa Braganholo 18
19 WTDBD 2014 Vanessa Braganholo 19
20 Qualis Deve ser usado para avaliar cursos, e não pessoas Consulte sempre seu orientador para saber onde publicar Ele conhece a área e sabe quais são os melhores fóruns WTDBD 2014 Vanessa Braganholo 20
21 Mas... Como ficar sabendo quais congressos estão com datas de submissão abertas? Chamadas de Trabalhos áreas de interesse do evento formato que o armgo deve ter datas limite de submissão composição do comitê de programa etc WTDBD 2014 Vanessa Braganholo 21
22 Lista da SBC Listas de hhps://grupos.ufrgs.br/mailman/lismnfo/sbc- l/ WTDBD 2014 Vanessa Braganholo 22
23 Listas de Listas internacionais específicas de cada área DBWORLD (área de Banco de Dados) hhp:// SEWORLD (área de Engenharia de Sowware)... hhp://serl.cs.colorado.edu/~serl/seworld/ WTDBD 2014 Vanessa Braganholo 23
24 Agenda Importância de Publicar Fluxo de Publicação: Congresso x Periódico Carta de Resposta aos Revisores Redação de ArMgos Considerações Finais WTDBD 2014 Vanessa Braganholo 24
25 Congresso Chair Autor Comitê de Programa Revisores WTDBD 2014 Vanessa Braganholo 25
26 Congresso Submissão Chair Autor ANTES DO DEADLINE WTDBD 2014 Vanessa Braganholo 26
27 Congresso Chair Autor Distribuição 3 Revisores WTDBD 2014 Vanessa Braganholo 27
28 Congresso Chair Autor 3 Avaliações Revisores WTDBD 2014 Vanessa Braganholo 28
29 Congresso Resultado Chair Autor WTDBD 2014 Vanessa Braganholo 29
30 Congresso Resultado Chair Autor ACEITO RECUSADO REBUTTAL* WTDBD 2014 Vanessa Braganholo 30
31 Periódico Editor Autor Corpo de Revisores WTDBD 2014 Vanessa Braganholo 31
32 Periódico Submissão Editor Autor A QUALQUER TEMPO (FLUXO CONTÍNUO) WTDBD 2014 Vanessa Braganholo 32
33 Periódico Editor Autor Distribuição 3 Revisores WTDBD 2014 Vanessa Braganholo 33
34 Periódico Editor Autor 3 Avaliações Revisores WTDBD 2014 Vanessa Braganholo 34
35 Periódico Resultado Editor Autor WTDBD 2014 Vanessa Braganholo 35
36 Periódico Resultado Editor Autor ACEITO RECUSADO MAJOR REVIEW MINOR REVIEW WTDBD 2014 Vanessa Braganholo 36
37 Periódico Submissão Revisada + Carta de Resposta Editor Autor DENTRO DA DATA ESTIPULADA PELO EDITOR WTDBD 2014 Vanessa Braganholo 37
38 Submissão Reformulação Avaliação Resposta WTDBD 2014 Vanessa Braganholo 38
39 Agenda Importância de Publicar Fluxo de Publicação: Congresso x Periódico Carta de Resposta aos Revisores Redação de ArMgos Considerações Finais WTDBD 2014 Vanessa Braganholo 39
40 ObjeMvo Responder os comentários dos revisores Frisar o que foi feito para atender cada comentário META: Evitar que o revisor leia o ar1go todo novamente WTDBD 2014 Vanessa Braganholo 40
41 WTDBD 2014 Vanessa Braganholo 41
42 Response to Reviewers Dear editors and reviewers We would like to thank you for your valuable suggesmons. We have taken them into account to improve the paper in several ways. In the following, we explain the acmons we took to address each of your comments. Introdução agradecendo WTDBD 2014 Vanessa Braganholo 42
43 - For beher readability and clarity, the organizamon of the paper should be changed to break long, wordy secmons into shorter subsecmons. We have followed your suggesmon and divided SecMon 3, which now is SecMon 4 into several subparagraphs that act as subsecmons. SecMon 4.1 now has two subparagraphs, and secmon 4.2 has four subparagraphs. Repita o que o revisor disse. Explique o que foi feito para atender cada comentário WTDBD 2014 Vanessa Braganholo 43
44 - The paper compares fragmentamon in relamonal databases and XML databases in various parts of the paper. I have found this a bit confusing. Is it really necessary? The paper could instead focus directly on XML fragmentamon. The work in relamonal data fragmentamon is probably more mature and well established. So, maybe the contrast between the two could be brought up when the authors are discussing the open research challenges in XML fragmentamon. Because it is well established, we believe that keeping the analogy with the relamonal model is beneficial. We are not comparing but rather using it as a reference model. It helps the readers to establish a parallel between the concepts in the two models (from relamonal to XML). Because of this, we kept SecMon 2 as an informal grasp into XML fragmentamon, and then in SecMon 3 we introduce formal definimons for XML fragmentamon. Discorde quando achar apropriado, mas explique os mo1vos WTDBD 2014 Vanessa Braganholo 44
45 In secmon 5 (discussion), a Mmeline shows the appearance of the different approaches. However, I think that what is important here is to understand the evolumon of the approaches by analyzing how each approach has improved the previous one. Therefore, instead of just menmoning the works one could menmon the involved features within the Mmeline. I also understand that what I am suggesmng is not easy to implement in a latex table. In fact, this is a great suggesmon, we have followed it and we really think it improved the paper a lot. We have changed the figure to include lanes that group approaches that follow the same principles. Besides, we added arrows from derived approaches to the approach that originated them. Features are discussed on Tables 1 and 2. Elogie as boas sugestões WTDBD 2014 Vanessa Braganholo 45
46 Response to Reviewers The authors would like to thank the reviewers for their suggesmons, which we have addressed as follows. REVIEWER 1 C1: Summary of the armcle C2: JusMfied in the introducmon C3: Explained in SecMon 3 C4: Future work WTDBD 2014 Vanessa Braganholo 46
47 Response to Reviewers The authors would like to thank the reviewers for their suggesmons, which we have addressed as follows. Avaliador de mal humor em REVIEWER 1 C1: Summary of the armcle 3, 2, 1... C2: JusMfied in the introducmon C3: Explained in SecMon 3 C4: Future work WTDBD 2014 Vanessa Braganholo 47
48 Agenda Importância de Publicar Fluxo de Publicação: Congresso x Periódico Carta de Resposta aos Revisores Redação de Ar1gos Considerações Finais WTDBD 2014 Vanessa Braganholo 48
49 Formato Definido pelo veículo para o qual o armgo será submemdo Ver regras no CALL FOR PAPERS WTDBD 2014 Vanessa Braganholo 49
50 For the 2014 edimon, SBBD will accept two kinds of submissions: JIDM ar1cles. Submissions in this category should present interesmng results or novel thought- provoking ideas in any of the topics of interest. They must be wrihen in English and not exceed 12 pages, according to the format of the Journal of InformaMon and Data Management (JIDM). The templates for submission are available at hhp://bit.ly/1eil5co. ArMcles must be submihed by the deadline through EasyChair at hhps:// SBBD proceedings. Submissions in this category should present inimal results or on- going work in any of the topics of interest. They must be wrihen in Portuguese or English and not exceed 10 pages, according to the format of the SBC. The templates for submission are available at hhp://bit.ly/1coeowk. Papers must be submihed by the deadline through EasyChair website at hhps:// WTDBD 2014 Vanessa Braganholo 50
51 Uma Questão de EsMlo... Congressos e periódicos fornecem esmlos prontos para serem usados na redação do armgo Não tentem fazer tudo do zero Baixem e usem o template! WTDBD 2014 Vanessa Braganholo 51
52 SBC ACM IEEE LNCS WTDBD 2014 Vanessa Braganholo 52
53 Essencial (!!!) WTDBD 2014 Vanessa Braganholo 53
54 Passos para a escrita de armgo CONTEXTO WTDBD 2014 Vanessa Braganholo 54
55 Passos para a escrita de armgo PROBLEMA CONTEXTO WTDBD 2014 Vanessa Braganholo 55
56 Passos para a escrita de armgo PROBLEMA entendem e descrevem OBJETIVOS CONTEXTO WTDBD 2014 Vanessa Braganholo 56
57 Passos para a escrita de armgo PROBLEMA entendem e descrevem OBJETIVOS definem UMA ABORDAGEM (solução) CONTEXTO WTDBD 2014 Vanessa Braganholo 57
58 Passos para a escrita de armgo PROBLEMA entendem e descrevem OBJETIVOS definem UMA ABORDAGEM (solução) que fornece RESULTADOS CONTEXTO WTDBD 2014 Vanessa Braganholo 58
59 Passos para a escrita de armgo PROBLEMA do entendem e descrevem OBJETIVOS definem UMA ABORDAGEM (solução) obter a solução RESULTADOS que fornece para CONTEXTO WTDBD 2014 Vanessa Braganholo 59
60 Passos para a escrita de armgo PROBLEMA do entendem e descrevem OBJETIVOS definem UMA ABORDAGEM (solução) obter a solução RESULTADOS que fornece para CONTEXTO WTDBD 2014 Vanessa Braganholo 60
61 Onde Vender o Peixe? Título Resumo Introdução Conclusão WTDBD 2014 Vanessa Braganholo 61
62 Título Menor resumo de um armgo (by Leonardo Murta) TEM que vender o trabalho WTDBD 2014 Vanessa Braganholo 62
63 BIRCH: An Efficient Data Clustering Method for Very Large Databases Of snowstorms and Bushy trees Zhang, Ramakrishnan, Livny. BIRCH: An Efficient Data Clustering Method for Very Large Databases. SIGMOD 1996: Rafi Ahmed, Rajkumar Sen, Meikel Poess, Sunil Chakkappen. Of Snowstorms and Bushy Trees. PVLDB 7(13), 2014: WTDBD 2014 Vanessa Braganholo 63
64 BIRCH: An Efficient Data Clustering Method for Very Large Databases Of snowstorms and Bushy trees Zhang, Ramakrishnan, Livny. BIRCH: An Efficient Data Clustering Method for Very Large Databases. SIGMOD 1996: Rafi Ahmed, Rajkumar Sen, Meikel Poess, Sunil Chakkappen. Of Snowstorms and Bushy Trees. PVLDB 7(13), 2014: WTDBD 2014 Vanessa Braganholo 64
65 Onde Vender o Peixe? Título Resumo Introdução Conclusão WTDBD 2014 Vanessa Braganholo 65
66 Resumo Um único parágrafo (50 a 200 palavras) Função: dizer aos leitores se vale a pena ler o restante do artigo Atenha-se ao essencial Zobel, 2001 WTDBD 2014 Vanessa Braganholo 66
67 Resumo NÃO deve ter... Fórmulas matemáticas Descrição da organização do texto Acrônimos Abreviaturas Referências (só em casos muito específicos) Zobel, 2001 WTDBD 2014 Vanessa Braganholo 67
68 Resumo PROBLEMA do entendem e descrevem OBJETIVOS definem UMA ABORDAGEM (solução) obter a solução RESULTADOS que fornece para CONTEXTO WTDBD 2014 Vanessa Braganholo 68
69 Resumo PROBLEMA do OBJETIVOS entendem e descrevem RESUMO PERFEITO Uma definem ou duas frases para obter cada a solução UMA ABORDAGEM um desses itens (solução) que fornece = RESULTADOS para CONTEXTO WTDBD 2014 Vanessa Braganholo 69
70 Entregue o ouro... Espaço necessário em memória pode ser reduzido significamvamente Espaço necessário em memória pode ser reduzido em 60% Zobel, 2001 WTDBD 2014 Vanessa Braganholo 70
71 Entregue o ouro... Nós definimos um novo algoritmo de inversão Nós definimos um novo algoritmo de inversão baseado em listas mover para frente Zobel, 2001 WTDBD 2014 Vanessa Braganholo 71
72 Many applica1ons rely on Web data and extrac1on systems to accomplish knowledge- driven tasks. Web informamon is not curated, so many sources provide inaccurate, or conflicmng informamon. Moreover, extracmon systems introduce addimonal noise to the data. We wish to automamcally dismnguish correct data and erroneous data for creamng a cleaner set of integrated data. Previous work has shown that a naïve vomng that trusts data provided by the majority or at least a certain number of sources may not work well in the presence of copying between the sources. However, correlamon between sources can be much broader than copying: sources may provide data from complementary domains (negamve correlamon), extractors may focus on different types of informamon (negamve correlamon), and extractors may apply common rules in extracmon (posimve correlamon, without copying). In this paper we present novel techniques modeling correlamons between sources and applying it in truth finding. We provide a comprehensive evaluamon of our approach on three real- world datasets with different characterismcs, as well as on synthemc data, showing that our algorithms outperform the exismng state- of- the- art techniques. WTDBD 2014 Vanessa Braganholo 72 Pochampally, Das Sarma, Luna Dong, Meliou, Srivastava. Fusing data with correlations. SIGMOD 2014:
73 Many applicamons rely on Web data and extracmon systems to accomplish knowledge- driven tasks. Web informa1on is not curated, so many sources provide inaccurate, or conflic1ng informa1on. Moreover, extrac1on systems introduce addi1onal noise to the data. We wish to automamcally dismnguish correct data and erroneous data for creamng a cleaner set of integrated data. Previous work has shown that a naïve vomng that trusts data provided by the majority or at least a certain number of sources may not work well in the presence of copying between the sources. However, correlamon between sources can be much broader than copying: sources may provide data from complementary domains (negamve correlamon), extractors may focus on different types of informamon (negamve correlamon), and extractors may apply common rules in extracmon (posimve correlamon, without copying). In this paper we present novel techniques modeling correlamons between sources and applying it in truth finding. We provide a comprehensive evaluamon of our approach on three real- world datasets with different characterismcs, as well as on synthemc data, showing that our algorithms outperform the exismng state- of- the- art techniques. WTDBD 2014 Vanessa Braganholo 73 Pochampally, Das Sarma, Luna Dong, Meliou, Srivastava. Fusing data with correlations. SIGMOD 2014:
74 Many applicamons rely on Web data and extracmon systems to accomplish knowledge- driven tasks. Web informamon is not curated, so many sources provide inaccurate, or conflicmng informamon. Moreover, extracmon systems introduce addimonal noise to the data. We wish to automa1cally dis1nguish correct data and erroneous data for crea1ng a cleaner set of integrated data. Previous work has shown that a naïve vomng that trusts data provided by the majority or at least a certain number of sources may not work well in the presence of copying between the sources. However, correlamon between sources can be much broader than copying: sources may provide data from complementary domains (negamve correlamon), extractors may focus on different types of informamon (negamve correlamon), and extractors may apply common rules in extracmon (posimve correlamon, without copying). In this paper we present novel techniques modeling correlamons between sources and applying it in truth finding. We provide a comprehensive evaluamon of our approach on three real- world datasets with different characterismcs, as well as on synthemc data, showing that our algorithms outperform the exismng state- of- the- art techniques. WTDBD 2014 Vanessa Braganholo 74 Pochampally, Das Sarma, Luna Dong, Meliou, Srivastava. Fusing data with correlations. SIGMOD 2014:
75 Many applicamons rely on Web data and extracmon systems to accomplish knowledge- driven tasks. Web informamon is not curated, so many sources provide inaccurate, or conflicmng informamon. Moreover, extracmon systems introduce addimonal noise to the data. We wish to automamcally dismnguish correct data and erroneous data for creamng a cleaner set of integrated data. Previous work has shown that a naïve vo1ng that trusts data provided by the majority or at least a certain number of sources may not work well in the presence of copying between the sources. However, correla1on between sources can be much broader than copying: sources may provide data from complementary domains (nega1ve correla1on), extractors may focus on different types of informa1on (nega1ve correla1on), and extractors may apply common rules in extrac1on (posi1ve correla1on, without copying). In this paper we present novel techniques modeling correlamons between sources and applying it in truth finding. We provide a comprehensive evaluamon of our approach on three real- world datasets with different characterismcs, as well as on synthemc data, showing that our algorithms outperform the exismng state- of- the- art techniques. WTDBD 2014 Vanessa Braganholo 75 Pochampally, Das Sarma, Luna Dong, Meliou, Srivastava. Fusing data with correlations. SIGMOD 2014:
76 Many applicamons rely on Web data and extracmon systems to accomplish knowledge- driven tasks. Web informamon is not curated, so many sources provide inaccurate, or conflicmng informamon. Moreover, extracmon systems introduce addimonal noise to the data. We wish to automamcally dismnguish correct data and erroneous data for creamng a cleaner set of integrated data. Previous work has shown that a naïve vomng that trusts data provided by the majority or at least a certain number of sources may not work well in the presence of copying between the sources. However, correlamon between sources can be much broader than copying: sources may provide data from complementary domains (negamve correlamon), extractors may focus on different types of informamon (negamve correlamon), and extractors may apply common rules in extracmon (posimve correlamon, without copying). In this paper we present novel techniques modeling correla1ons between sources and applying it in truth finding. We provide a comprehensive evaluamon of our approach on three real- world datasets with different characterismcs, as well as on synthemc data, showing that our algorithms outperform the exismng state- of- the- art techniques. WTDBD 2014 Vanessa Braganholo 76 Pochampally, Das Sarma, Luna Dong, Meliou, Srivastava. Fusing data with correlations. SIGMOD 2014:
77 Many applicamons rely on Web data and extracmon systems to accomplish knowledge- driven tasks. Web informamon is not curated, so many sources provide inaccurate, or conflicmng informamon. Moreover, extracmon systems introduce addimonal noise to the data. We wish to automamcally dismnguish correct data and erroneous data for creamng a cleaner set of integrated data. Previous work has shown that a naïve vomng that trusts data provided by the majority or at least a certain number of sources may not work well in the presence of copying between the sources. However, correlamon between sources can be much broader than copying: sources may provide data from complementary domains (negamve correlamon), extractors may focus on different types of informamon (negamve correlamon), and extractors may apply common rules in extracmon (posimve correlamon, without copying). In this paper we present novel techniques modeling correlamons between sources and applying it in truth finding. We provide a comprehensive evalua1on of our approach on three real- world datasets with different characteris1cs, as well as on synthe1c data, showing that our algorithms outperform the exis1ng state- of- the- art techniques. WTDBD 2014 Vanessa Braganholo 77 Pochampally, Das Sarma, Luna Dong, Meliou, Srivastava. Fusing data with correlations. SIGMOD 2014:
78 Finding useful pa9erns in large datasets has a9racted considerable interest recently, and one of the most widely studied problems in this area is the idenmficamon of clusters, or densely populated regions, in a mulm- dimension dataset. Prior work does not adequately address the problem of large datasets and minimizamon of I/O costs. This paper presents a data clustering method named BIRCH (Balanced IteraMve Reducing and Clustering using Hierarchies), and demonstrates that it is especially suitable for very large databases. BIRCH incrementally and dynamically clusters incoming mulm- dimensional metric data points to try to produce the best quality clustering with the available resources (i.e., available memory and Mme constraints). BIRCH can typically find a good clustering with a single scan of the data, and improve the quality further with a few addimonal scans. BIRCH is also the first clustering algorithm proposed in the database area to handle noise (data points that are not part of the underlying pahern) effecmvely. We evaluate BIRCH s Mme/space efficiency, data input order sensimvity, and clustering quality through several experiments. We also present a performance comparison of BIRCH versus CLARANS, a clustering method proposed recently for large datasets, and show that BIRCH is consistently superior. WTDBD 2014 Vanessa Braganholo 78 Zhang, Ramakrishnan, Livny. BIRCH: An Efficient Data Clustering Method for Very Large Databases. SIGMOD 1996:
79 Finding useful paherns in large datasets has ahracted considerable interest recently, and one of the most widely studied problems in this area is the iden1fica1on of clusters, or densely populated regions, in a mul1- dimension dataset. Prior work does not adequately address the problem of large datasets and minimiza1on of I/O costs. This paper presents a data clustering method named BIRCH (Balanced IteraMve Reducing and Clustering using Hierarchies), and demonstrates that it is especially suitable for very large databases. BIRCH incrementally and dynamically clusters incoming mulm- dimensional metric data points to try to produce the best quality clustering with the available resources (i.e., available memory and Mme constraints). BIRCH can typically find a good clustering with a single scan of the data, and improve the quality further with a few addimonal scans. BIRCH is also the first clustering algorithm proposed in the database area to handle noise (data points that are not part of the underlying pahern) effecmvely. We evaluate BIRCH s Mme/space efficiency, data input order sensimvity, and clustering quality through several experiments. We also present a performance comparison of BIRCH versus CLARANS, a clustering method proposed recently for large datasets, and show that BIRCH is consistently superior. WTDBD 2014 Vanessa Braganholo 79 Zhang, Ramakrishnan, Livny. BIRCH: An Efficient Data Clustering Method for Very Large Databases. SIGMOD 1996:
80 Finding useful paherns in large datasets has ahracted considerable interest recently, and one of the most widely studied problems in this area is the idenmficamon of clusters, or densely populated regions, in a mulm- dimension dataset. Prior work does not adequately address the problem of large datasets and minimizamon of I/O costs. This paper presents a data clustering method named BIRCH (Balanced Itera1ve Reducing and Clustering using Hierarchies), and demonstrates that it is especially suitable for very large databases. BIRCH incrementally and dynamically clusters incoming mulm- dimensional metric data points to try to produce the best quality clustering with the available resources (i.e., available memory and Mme constraints). BIRCH can typically find a good clustering with a single scan of the data, and improve the quality further with a few addimonal scans. BIRCH is also the first clustering algorithm proposed in the database area to handle noise (data points that are not part of the underlying pahern) effecmvely. We evaluate BIRCH s Mme/ space efficiency, data input order sensimvity, and clustering quality through several experiments. We also present a performance comparison of BIRCH versus CLARANS, a clustering method proposed recently for large datasets, and show that BIRCH is consistently superior. WTDBD 2014 Vanessa Braganholo 80 Zhang, Ramakrishnan, Livny. BIRCH: An Efficient Data Clustering Method for Very Large Databases. SIGMOD 1996:
81 Finding useful paherns in large datasets has ahracted considerable interest recently, and one of the most widely studied problems in this area is the idenmficamon of clusters, or densely populated regions, in a mulm- dimension dataset. Prior work does not adequately address the problem of large datasets and minimizamon of I/O costs. This paper presents a data clustering method named BIRCH (Balanced IteraMve Reducing and Clustering using Hierarchies), and demonstrates that it is especially suitable for very large databases. BIRCH incrementally and dynamically clusters incoming mul1- dimensional metric data points to try to produce the best quality clustering with the available resources (i.e., available memory and 1me constraints). BIRCH can typically find a good clustering with a single scan of the data, and improve the quality further with a few addi1onal scans. BIRCH is also the first clustering algorithm proposed in the database area to handle noise (data points that are not part of the underlying pa9ern) effec1vely. We evaluate BIRCH s Mme/ space efficiency, data input order sensimvity, and clustering quality through several experiments. We also present a performance comparison of BIRCH versus CLARANS, a clustering method proposed recently for large datasets, and show that BIRCH is consistently superior. WTDBD 2014 Vanessa Braganholo 81 Zhang, Ramakrishnan, Livny. BIRCH: An Efficient Data Clustering Method for Very Large Databases. SIGMOD 1996:
82 Finding useful paherns in large datasets has ahracted considerable interest recently, and one of the most widely studied problems in this area is the idenmficamon of clusters, or densely populated regions, in a mulm- dimension dataset. Prior work does not adequately address the problem of large datasets and minimizamon of I/O costs. This paper presents a data clustering method named BIRCH (Balanced IteraMve Reducing and Clustering using Hierarchies), and demonstrates that it is especially suitable for very large databases. BIRCH incrementally and dynamically clusters incoming mulm- dimensional metric data points to try to produce the best quality clustering with the available resources (i.e., available memory and Mme constraints). BIRCH can typically find a good clustering with a single scan of the data, and improve the quality further with a few addimonal scans. BIRCH is also the first clustering algorithm proposed in the database area to handle noise (data points that are not part of the underlying pahern) effecmvely. We evaluate BIRCH s 1me/space efficiency, data input order sensi1vity, and clustering quality through several experiments. We also present a performance comparison of BIRCH versus CLARANS, a clustering method proposed recently for large datasets, and show that BIRCH is consistently superior. WTDBD 2014 Vanessa Braganholo 82 Zhang, Ramakrishnan, Livny. BIRCH: An Efficient Data Clustering Method for Very Large Databases. SIGMOD 1996:
83 Onde Vender o Peixe? Título Resumo Introdução Conclusão WTDBD 2014 Vanessa Braganholo 83
84 Introdução Mesma estrutura do resumo Transformar cada parte do resumo em um parágrafo ou mais Incluir um parágrafo no final com a estrutura do ar1go WTDBD 2014 Vanessa Braganholo 84
85 Introdução deve Responder Qual é o problema que o seu trabalho pretende resolver? Por que os trabalhos existentes não resolvem esse problema? Como o seu trabalho aborda o problema? Quais resultados experimentais seu trabalho obteve? Como seu trabalho está organizado? Fonte: Leonardo Murta WTDBD 2014 Vanessa Braganholo 85
86 Análise de Introdução de ArMgos Pochampally, Das Sarma, Luna Dong, Meliou, Srivastava. Fusing data with correla1ons. SIGMOD 2014: Zhang, Ramakrishnan, Livny. BIRCH: An Efficient Data Clustering Method for Very Large Databases. SIGMOD 1996: WTDBD 2014 Vanessa Braganholo 86
87 Organização do ArMgo Agora é a hora de planejar o restante da escrita! WTDBD 2014 Vanessa Braganholo 87
88 Estrutura 1. Introdução 2. Background (*) 3. Trabalhos Relacionados 4. Abordagem 5. Avaliação (*) 6. Conclusão WTDBD 2014 Vanessa Braganholo 88
89 Estrutura 1. Introdução 2. Background (*) 3. Trabalhos Relacionados 4. Abordagem 5. Avaliação (*) 6. Conclusão Agradecimentos (*) Referências WTDBD 2014 Vanessa Braganholo 89
90 Análise de Estrutura de ArMgos Pochampally, Das Sarma, Luna Dong, Meliou, Srivastava. Fusing data with correla1ons. SIGMOD 2014: Zhang, Ramakrishnan, Livny. BIRCH: An Efficient Data Clustering Method for Very Large Databases. SIGMOD 1996: WTDBD 2014 Vanessa Braganholo 90
91 Onde Vender o Peixe? Título Resumo Introdução Conclusão WTDBD 2014 Vanessa Braganholo 91
92 Conclusão Parágrafo inicial: Resumo do que foi apresentado no armgo Frisar as contribuições DiscuMr limitações DiscuMr trabalhos futuros WTDBD 2014 Vanessa Braganholo 92
93 Análise de Conclusão de ArMgos Pochampally, Das Sarma, Luna Dong, Meliou, Srivastava. Fusing data with correla1ons. SIGMOD 2014: Zhang, Ramakrishnan, Livny. BIRCH: An Efficient Data Clustering Method for Very Large Databases. SIGMOD 1996: WTDBD 2014 Vanessa Braganholo 93
94 Reforçando a MoMvação... Trabalhos Relacionados WTDBD 2014 Vanessa Braganholo 94
95 Trabalhos Relacionados Lição de casa que deve ser feita ANTES da elaboração da abordagem Quem são seus concorrentes? Quais problemas eles deixam em aberto? Qual a relação deles entre si? WTDBD 2014 Vanessa Braganholo 95
96 Como descobrir? Uso de ferramentas como bibliotecas digitais (ACM, IEEE) Uso de ferramentas que controlam citações Google Acadêmico CiteSeer WTDBD 2014 Vanessa Braganholo 96
97 WTDBD 2014 Vanessa Braganholo 97
98 WTDBD 2014 Vanessa Braganholo 98
99 ObjeMvos da Revisão da Literatura Evidenciar que você conhece o que existe na área Posicionar- se em relação ao que já existe Evidenciar lacunas que seu trabalho preenche WTDBD 2014 Vanessa Braganholo 99
100 Tipos de Revisão da Literatura a Serem Summa Evitados Apresenta toda a produção científica da cultura ocidental e oriental Tentativa de esgotar o assunto Patchwork Colagem de conceitos, pesquisas de diversos autores sem um fio condutor Não se percebe planejamento ou sistematização Autor Perdido WTDBD 2014 Vanessa Braganholo 100
101 Tipos de Revisão da Literatura a Serem Suspense Evitados Há um roteiro, mas não se sabe onde o autor quer chegar, nem qual a ligação dos fatos com o tema do estudo Cortina de fumaça Caderno B Texto leve que trata os assuntos mais complexos de modo ligeiro, sem aprofundamentos cansativos Coleção Primeiros Passos WTDBD 2014 Vanessa Braganholo 101
102 Tipos de Revisão da Literatura a Serem Evitados Cronista Social Independente de sua importância no contexto do trabalho, cita autores da moda Off the records Autor garante o anonimato das fontes: não revela os autores sabe-se... muitos autores... vários estudos... tem sido observado WTDBD 2014 Vanessa Braganholo 102
103 Tipos de Revisão da Literatura a Serem Ventríloquo Evitados Autor só fala pela boca dos outros Para Fulano... Segundo Beltrano... Fulano afirma... Sicrano observa... Não há criticas ou posicionamento WTDBD 2014 Vanessa Braganholo 103
104 Durante a Redação GaranMr que todo trabalho citado aparece nas referências bibliográficas Todas as referências foram citadas WTDBD 2014 Vanessa Braganholo 104
105 Cuidado na construção das frases Qi et al. [22] constructed a graphical model that clusters dependent sources into groups and measures the quality of each group as a whole (instead of each individual source). Nome do autor faz parte da frase WTDBD 2014 Vanessa Braganholo 105
106 Cuidado na construção das frases CorrelaMon between sources are studied in two bodies of works. First, copy detecmon has been surveyed in [10] for various types of data and studied in [3, 5, 6, 7, 16] for structured data. [ ] Second, [ ] WTDBD 2014 Vanessa Braganholo 106
107 Reescrevendo CorrelaMon between sources are studied in two bodies of works. First, copy detecmon has been surveyed for various types of data [10] and for structured data [3, 5, 6, 7, 16]. [ ] Second, [ ] WTDBD 2014 Vanessa Braganholo 107
108 Latex Uso de Sowware de Apoio JabRef/Bibtex Word Zotero Reference Manager EndNote WTDBD 2014 Vanessa Braganholo 108
109 Demonstração Zotero WTDBD 2014 Vanessa Braganholo 109
110 Questões Secundárias Correção GramaMcal Figuras Tabelas Formatação WTDBD 2014 Vanessa Braganholo 110
111 Planejamento Diversas formas de se escrever um armgo Escolha a que funciona melhor para você Sequencia sugerida aqui; ou Começar pela estrutura do armgo e ir construindo o todo a parmr daí (técnica de redação através de scripts); ou WTDBD 2014 Vanessa Braganholo 111
112 Agenda Importância de Publicar Fluxo de Publicação: Congresso x Periódico Carta de Resposta aos Revisores Redação de ArMgos Considerações Finais WTDBD 2014 Vanessa Braganholo 112
113 Um bom armgo Início Fim WTDBD 2014 Vanessa Braganholo 113
114 Um ArMgo Ruim Início Fim WTDBD 2014 Vanessa Braganholo 114
115 Um ArMgo Ruim Início Fim WTDBD 2014 Vanessa Braganholo 115
116 Comentários dos revisores Leve- os em consideração na preparação da versão final do armgo Na maioria das vezes, são comentários permnentes, mesmo que o revisor não tenha sabido se expressar bem Não adianta se revoltar com os comentários. Mãos à obra! WTDBD 2014 Vanessa Braganholo 116
117 WTDBD 2014 Vanessa Braganholo 117
118 Não Perca! Como Apresentar Resultados de Pesquisa AMANHÃ, 16h WTDBD 2014 Vanessa Braganholo 118
119 hhps:// WTDBD 2014 Vanessa Braganholo 119
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