O artigo com título "struc2vec: Learning Node Representations from Structural Identity" de co-autoria  de Leonardo Ribeiro, Pedro Savarese e Daniel Ratton Figueiredo, publicado na ACM SIGKDD em 2017, atingiu a marca de 1000 citações segundo o Google Scholar. 

O trabalho de pesquisa que levou ao artigo foi realizado integralmente no PESC pelos, na época, alunos Leonardo (mestrado) e Pedro (doutorado) e pelo professor Daniel. O trabalho foi tema da tese de mestrado do Leonardo, defendida em junho de 2017, que venceu o XI Concurso de Teses e Dissertações em Inteligência Artificial e Computacional (CTDIAC).

O artigo trata do problema de representar vértices de uma rede em um espaço euclidiano para capturar a estrutura local dos vértices, independentemente dos seus rótulos, se destacando assim de outras propostas da literatura, como o node2vec. O trabalho, que apresenta uma proposta original para construção das representações e uma nova metodologia de avaliação, possui código fonte disponível publicamente (e website próprio) e foi muito bem recebido pela comunidade acadêmica.

Parabéns aos co-autores e ao PESC!