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Docentes

Biografia

Américo Rio é Professor Auxiliar Convidado na NOVA Information Management School (NOVA IMS), Universidade NOVA de Lisboa. As suas atividades de ensino e investigação centram-se em inteligência artificial, sistemas de informação, engenharia de software, big data e aplicações intensivas em dados e inteligência artificial. Na NOVA IMS, leciona em cursos de licenciatura, mestrado e pós-graduação em áreas como Agentic AI, Inteligência Artificial e Machine Learning em Saúde, AI Tools for Business Professionals, Big Data Analytics, Inteligência Artificial Generativa, Tecnologias Web e Desenvolvimento de Aplicações Móveis. A sua investigação tem uma base em engenharia de software e sistemas de informação, com particular enfoque na qualidade e evolução de software, estendendo-se atualmente aos sistemas de informação inteligentes, inteligência artificial generativa e agentic, sistemas intensivos em dados e aplicação de IA em contextos organizacionais e sociais. O seu trabalho tem sido publicado em revistas científicas como Empirical Software Engineering e Journal of Systems and Software. Tem mais de 20 anos de experiência em desenvolvimento de software e gestão de projetos tecnológicos e foi cofundador da Itcode. Lecionou anteriormente no ISCTE-IUL e na Universidade Europeia. É doutorado em Ciência e Tecnologia da Informação pelo ISCTE-IUL, mestre em Engenharia Informática pela NOVA FCT e licenciado em Engenharia Física pela NOVA FCT, num curso pré-Bolonha com a duração de cinco anos. Possui ainda uma pós-graduação em Empreendedorismo e Criação de Empresas pelo ISCTE-IUL.

Publicações Cientificas

Rio, A., Abreu, F. B. E., & Mendes, D. (2024)

Causal inference of server- and client-side code smells in web apps evolution. Empirical Software Engineering, 29(5), 1-46. Article 133. https://doi.org/10.1007/s10664-024-10478-0

Rio, A., & Abreu, F. B. E. (2023)

PHP code smells in web apps: Evolution, survival and anomalies. Journal of Systems and Software, 200, 1-23. [111644]. https://doi.org/10.1016/j.jss.2023.111644

Rio, A., & Abreu, F. B. E. (2021)

Detecting Sudden Variations in Web Apps Code Smells’ Density: A Longitudinal Study. In A. C. R. Paiva, A. R. Cavalli, P. Ventura Martins, & R. Pérez-Castillo (Eds.), Quality of Information and Communications Technology - 14th  International Conference, QUATIC 2021, Proceedings (pp. 82-96). (Communications in Computer and Information Science; Vol. 1439 CCIS). Springer Science and Business Media Deutschland GmbH. https://doi.org/10.1007/978-3-030-85347-1_7

Rio, A., & Abreu, F. B. E. (2019)

Code Smells Survival Analysis in Web Apps. In M. Piattini, P. R. D. Cunha, I. García Rodríguez de Guzmán, & R. Pérez-Castillo (Eds.), Quality of Information and Communications Technology : 12th  International Conference, QUATIC 2019, Ciudad Real, Spain, September 11–13, 2019, Proceedings (pp. 263-271). (Communications in Computer and Information Science; Vol. 1010). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-030-29238-6_19