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Sobre

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Pesquisador / Gerente de Projetos de T.I. 

Possui experiência em Aprendizado de máquina, mineração de dados e extração de conhecimento de dados com especialidade em áreas como Detecção de Anomalias, Séries Temporais e Padrões de Mobilidade, Dados Spatio-Temporais. 

Estudante do programa doutoral (Ph.D.) em Engenharia Informática na Universidade do Porto - MAPi
Bacharel em Sistemas de Informação e MBA em Gerenciamento de Projetos. 

Possui certificações Project Management Professional (PMP), ITIL V3, COBIT, PSM e Scrum Fundamentals. 

Mais de 10 anos de experiência desenvolvendo e mantendo o desenvolvimento de aplicações para Internet, Desktop e dispositivos móveis. Experiência adicional com modelagem UML e BPMN bem como framework Scrum. 

Gerente de Projetos com mais de 9 anos de experiência coordenando equipes de desenvolvimento de software utilizando metodologias ágeis e tradicionais. 

Analista de Sistemas Sênior com mais de 8 anos de experiência coletando e estruturando requisitos de várias fontes, incluindo entrevistas com usuários, gerência executiva, documentação e análise de sistemas legados. 

Especializações: Data Mining e Machine Learning, Projeto e Desenvolvimento de Sistemas, Implantação e Integração de Soluções de TI, Consultoria e Gerenciamento de Projetos. 

Tópicos
de interesse
Detalhes

Detalhes

  • Nome

    Thiago Andrade Silva
  • Cluster

    Informática
  • Cargo

    Assistente de Investigação
  • Desde

    26 outubro 2016
001
Publicações

2022

How are you Riding? Transportation Mode Identification from Raw GPS Data

Autores
Andrade, T; Gama, J;

Publicação
PROGRESS IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE, EPIA 2022

Abstract

2020

Identifying Points of Interest and Similar Individuals from Raw GPS Data

Autores
Andrade, T; Gama, J;

Publicação
Mobility Internet of Things 2018 - EAI/Springer Innovations in Communication and Computing

Abstract

2020

Mining Human Mobility Data to Discover Locations and Habits

Autores
Andrade, T; Cancela, B; Gama, J;

Publicação
MACHINE LEARNING AND KNOWLEDGE DISCOVERY IN DATABASES, ECML PKDD 2019, PT II

Abstract

2020

Gradient Boosting Machine and LSTM Network for Online Harassment Detection and Categorization in Social Media

Autores
Pereira, FSF; Andrade, T; de Carvalho, ACPLF;

Publicação
MACHINE LEARNING AND KNOWLEDGE DISCOVERY IN DATABASES, ECML PKDD 2019, PT II

Abstract

2020

Discovering locations and habits from human mobility data

Autores
Andrade, T; Cancela, B; Gama, J;

Publicação
ANNALS OF TELECOMMUNICATIONS

Abstract
Human mobility patterns are associated with many aspects of our life. With the increase of the popularity and pervasiveness of smartphones and portable devices, the Internet of Things (IoT) is turning into a permanent part of our daily routines. Positioning technologies that serve these devices such as the cellular antenna (GSM networks), global navigation satellite systems (GPS), and more recently the WiFi positioning system (WPS) provide large amounts of spatio-temporal data in a continuous way (data streams). In order to understand human behavior, the detection of important places and the movements between these places is a fundamental task. That said, the proposal of this work is a method for discovering user habits over mobility data without any a priori or external knowledge. Our approach extends a density-based clustering method for spatio-temporal data to identify meaningful places the individuals' visit. On top of that, a Gaussian mixture model (GMM) is employed over movements between the visits to automatically separate the trajectories accordingly to their key identifiers that may help describe a habit. By regrouping trajectories that look alike by day of the week, length, and starting hour, we discover the individual's habits. The evaluation of the proposed method is made over three real-world datasets. One dataset contains high-density GPS data and the others use GSM mobile phone data with 15-min sampling rate and Google Location History data with a variable sampling rate. The results show that the proposed pipeline is suitable for this task as other habits rather than just going from home to work and vice versa were found. This method can be used for understanding person behavior and creating their profiles revealing a panorama of human mobility patterns from raw mobility data.