Fernando Bação

Professor Catedrático (NOVA IMS)

Nota Biográfica | Experiência Pedagógica | Publicações

Fernando Bação é Professor Catedrático na NOVA Information Management School (NOVA IMS). É doutorado em Gestão de Informação pela Universidade NOVA de Lisboa e, presentemente, ocupa os cargos de Presidente do Conselho Pedagógico e Diretor do Programa de Doutoramento em Estatística e Gestão de Informação. Na sua carreira científica já publicou mais de 6 dezenas de artigos científicos em revistas e conferências nacionais e internacionais e recebeu prémios pela qualidade dos seus trabalhos. A investigação que desenvolve incide sobre os temas da gestão de informação, business analytics, sistemas de apoio à decisão e gestão dos sistemas de informação.

  • Casos de Negócio com a Ciência de Dados
  • Data Mining
  • Data Mining Geo-Espacial
  • Informação na Sociedade Contemporânea
  • Machine Learning
  • Metodologias de Investigação
  • Seminário de Investigação
Publicação em Periódicos Científicos:
 
  • Vaz, E., Bação, F., Damásio, B., Haynes, M., & Penfound, E. (2021). Machine learning for analysis of wealth in cities: A spatial-empirical examination of wealth in Toronto. Habitat International, 108, 1-9. [102319]. Disponível aqui.
  • Zhao, Y., & Bacao, F. (2021). How does the pandemic facilitate mobile payment? : An investigation on users’ perspective under the COVID-19 pandemic. International Journal of Environmental Research and Public Health, 18(3), 1-22. [1016]. Disponível aqui.
  • Bação, F., Santos, M. Y., & Behnisch, M. (2020). Spatial Data Science. [Editorial]. ISPRS International Journal of Geo-Information, 9(7), 1-5. [428]. Disponível aqui.
  • Bação, F., Santos, M. Y., & Behnisch, M. (Eds.) (2020). Special Issue “Spatial Data Science”. ISPRS International Journal of Geo-Information, 9(7). Disponível aqui.
  • Zhao, Y., & Bacao, F. (2020). What factors determining customer continuingly using food delivery apps during 2019 novel coronavirus pandemic period? International Journal of Hospitality Management, 91, 1-12. [102683]. Dísponivel aqui.
  • Aparicio, M., Oliveira, T., Bação, F., & Painho, M. (2019). Gamification: a key determinant of massive open online course (MOOC) success. Information and Management, 56(1), 39-54. [advanced online publication on 20 june 2018]. DOI: 10.1016/j.im.2018.06.003
  • Douzas, G., & Bacao, F. (2019). Geometric SMOTE a geometrically enhanced drop-in replacement for SMOTE. Information Sciences, 501, 118-135. Disponível aqui.
  • Douzas, G., Bacao, F., Fonseca, J., & Khudinyan, M. (2019). Imbalanced learning in land cover classification: Improving minority classes’ prediction accuracy using the geometric SMOTE algorithm. Remote Sensing, 11(24), [3040]. Disponível aqui.
  • Bação, F. J. F. L., Henriques, R., & Antunes, J. (2017). Contribution Towards Smart Cities: Exploring Block Level Census Data for the Characterization of Change in Lisbon. In M. Behnisch, & G. Meinel (Eds.), Trends in Spatial Analysis and Modelling: Decision-Support and Planning Strategies (pp. 59-73). [Chapter 4] (Geotechnologies and the Environment; Vol. 19). Springer. Disponível aqui.
  • Cruz-Jesus, F., Oliveira, T., & Bação, F. (2018). The global digital divide: evidence and drivers. Journal Of Global Information Management, 26(2), 1-26. DOI: 10.4018/JGIM.2018040101
  • Douzas, D.; Bação, F. & Last, F. (2018). Improving Imbalanced Learn-ing Through a Heuristic Oversampling Method Based on K-Means and SMOTE. Information Sciences, 465, 1-20. doi: 10.1016/j.ins.2018.06.056
  • Georgios Douzas & Fernando Bacao (2018). Effective data generation for imbalanced learning using Conditional Generative Adversarial Networks. Expert Systems with Applications 91, 464-471 (Advanced online publication on 13 September 2017). doi: Disponível aqui.
  • Aparício, M., Bacao, F. & Oliveira, T. (2017). Grit in the path to e-learning success. Computers In Human Behavior, 66, 388-399. DOI: 10.1016/j.chb.2016.10.009
  • Cruz-Jesus, F., Oliveira, T., Bação, F., & Irani, Z. (2017). Assessing the pattern between economic and digital development of countries. 19(4), 835–854. DOI: 10.1007/s10796-016-9634-1
  • Georgios Douzas & Fernando Bacao (2017). Self-Organizing Map Oversampling (SOMO) for imbalanced data set learning. Expert Systems with Applications, 82 (1), 40-52. Disponível aqui.
  • Joel Silva, Fernando Bacao, Maguette Dieng, Giles M. Foody & Mario Caetano (2017). Improving specific class mapping from remotely sensed data by cost-sensitive learning. International Journal of Remote Sensing, 38(11), 3294-3316. Disponível aqui.
  • Silva, J., Bacao, F., & Caetano, M. (2017). Specific land cover class mapping by semi-supervised weighted support vector machines. Remote Sensing, 9(2), [181]. DOI: 10.3390/rs9020181
  • Aparicio, M., Bacao, F., & Oliveira, T. (2016). An e-Learning Theoretical Framework. Educational Technology & Society, 19(1), 292-307.
  • Aparicio, M., Bacao, F., & Oliveira, T. (2016). Cultural impacts on e-learning systems’ success. Internet and Higher Education, 31, 58-70. doi: 10.1016/j.iheduc.2016.06.003
  • Cruz-Jesus, F., Vicente, María R., Bacao, F., & Oliveira, T. (2016). The education-related digital divide: An analysis for the EU-28. Computers in Human Behavior, 56, 72-82. doi: disponível aqui.
  • Costa, H., Carrao, H., Bacao, F., & Caetano, M. (2014). Combining per-pixel and object-based classifications for mapping land cover over large areas. International Journal of Remote Sensing, 35(2), 738-753. doi: 10.1080/01431161.2013.873151.
  • Cruz-Jesus, F., Oliveira, T., & Bacao, F. (2014). Exploring the Pattern between Education Attendance and Digital Development of Countries. Procedia Technology, 16(0), 452-458. doi: disponível aqui.
  • Cruz-Jesus, F., Oliveira, T., & Bacao, F. (2012). Digital divide across the European Union. Information & Management, 49(6), 278-291. doi: 10.1016/j.im.2012.09.003
  • Henriques, R., Bacao, F., & Lobo, V. (2012). Exploratory geospatial data analysis using the GeoSOM suite. Computers Environment and Urban Systems, 36(3), 218-232. doi: 10.1016/j.compenvurbsys.2011.11.003
  • Bacao, F. (2011). Clinical Data Mining for Physician Decision Making and Investigating Health Outcomes: Methods for Prediction and Analysis. Online Information Review, 35(4), 685-686. doi: 10.1108/14684521111162025
  • Bacao, F. (2010). Integrating Geographic Information Systems into Library Services: A Guide for Academic Libraries. Library Hi Tech, 28(4), 719-721. doi: 10.1108/07378831011096349
  • Bacao, F. (2010). Website Visibility: The Theory and Practice and Improving Rankings. Online Information Review, 34(5), 817-819. doi: 10.1108/14684521011084663
  • Moreira, F., Catry, F. X., Rego, F., & Bacao, F. (2010). Size-dependent pattern of wildfire ignitions in Portugal: when do ignitions turn into big fires? Landscape Ecology, 25(9), 1405-1417. doi: 10.1007/s10980-010-9491-0
  • Catry, F. X., Rego, F. C., Bacao, F., & Moreira, F. (2009). Modeling and mapping wildfire ignition risk in Portugal. International Journal of Wildland Fire, 18(8), 921-931. doi: 10.1071/wf07123
  • Henriques, R., Bacao, F., & Lobo, V. (2009). Carto-SOM: cartogram creation using self-organizing maps. International Journal of Geographical Information Science, 23(4), 483-511.
  • Koomen, E., Rietveld, P., & Bacao, F. (2009). The third dimension in urban geography: the urban-volume approach. Environment and Planning B-Planing & Design, 36(6), 1008-1025.
  • Bacao, F. (2008). Data Mining and Knowledge Discovery Technologies. Online Information Review, 32(6), 866-867. doi: 10.1108/14684520810923980