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Artigo de periodico
METAFORE: algorithm selection for decomposition-based forecasting combinations (2025)
Santos, Moises Rocha dos ; Carvalho, Andre Carlos Ponce de Leon Ferreira de ; Soares, Carlos
Fonte: International Journal of Data Science and Analytics. Unidade: ICMC
Assuntos: PREVISÃO (ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS), APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ALGORITMOS ÚTEIS E ESPECÍFICOS
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ABNT
SANTOS, Moises Rocha dos e CARVALHO, Andre Carlos Ponce de Leon Ferreira de e SOARES, Carlos. METAFORE: algorithm selection for decomposition-based forecasting combinations. International Journal of Data Science and Analytics, v. 20, n. 3, p. 1827-1840, 2025Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s41060-024-00569-y. Acesso em: 03 dez. 2025.
APA
Santos, M. R. dos, Carvalho, A. C. P. de L. F. de, & Soares, C. (2025). METAFORE: algorithm selection for decomposition-based forecasting combinations. International Journal of Data Science and Analytics, 20( 3), 1827-1840. doi:10.1007/s41060-024-00569-y
NLM
Santos MR dos, Carvalho ACP de LF de, Soares C. METAFORE: algorithm selection for decomposition-based forecasting combinations [Internet]. International Journal of Data Science and Analytics. 2025 ; 20( 3): 1827-1840.[citado 2025 dez. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s41060-024-00569-y
Vancouver
Santos MR dos, Carvalho ACP de LF de, Soares C. METAFORE: algorithm selection for decomposition-based forecasting combinations [Internet]. International Journal of Data Science and Analytics. 2025 ; 20( 3): 1827-1840.[citado 2025 dez. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s41060-024-00569-y
Trabalho de evento
Enhancing algorithm performance understanding through tsMorph: generating semi-synthetic time series for robust forecasting evaluation (2024)
Santos, Moises Rocha dos ; Carvalho, Andre Carlos Ponce de Leon Ferreira de ; Soares, Carlos
Fonte: Proceedings. Nome do evento: European Conference on Artificial Intelligence - ECAI. Unidade: ICMC
Assuntos: ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS, ALGORITMOS ÚTEIS E ESPECÍFICOS
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ABNT
SANTOS, Moises Rocha dos e CARVALHO, Andre Carlos Ponce de Leon Ferreira de e SOARES, Carlos. Enhancing algorithm performance understanding through tsMorph: generating semi-synthetic time series for robust forecasting evaluation. 2024, Anais.. Aachen: CEUR-WS, 2024. Disponível em: https://ceur-ws.org/Vol-3808/paper4.pdf. Acesso em: 03 dez. 2025.
APA
Santos, M. R. dos, Carvalho, A. C. P. de L. F. de, & Soares, C. (2024). Enhancing algorithm performance understanding through tsMorph: generating semi-synthetic time series for robust forecasting evaluation. In Proceedings. Aachen: CEUR-WS. Recuperado de https://ceur-ws.org/Vol-3808/paper4.pdf
NLM
Santos MR dos, Carvalho ACP de LF de, Soares C. Enhancing algorithm performance understanding through tsMorph: generating semi-synthetic time series for robust forecasting evaluation [Internet]. Proceedings. 2024 ;[citado 2025 dez. 03 ] Available from: https://ceur-ws.org/Vol-3808/paper4.pdf
Vancouver
Santos MR dos, Carvalho ACP de LF de, Soares C. Enhancing algorithm performance understanding through tsMorph: generating semi-synthetic time series for robust forecasting evaluation [Internet]. Proceedings. 2024 ;[citado 2025 dez. 03 ] Available from: https://ceur-ws.org/Vol-3808/paper4.pdf
Trabalho de evento-resumo
Hybrid forecasting combinations by feature based metalearning (2022)
Santos, Moises Rocha dos ; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de ; Soares, Carlos
Fonte: Book of abstracts. Nome do evento: Conference of the International Federation of Classification Societies - IFCS. Unidade: ICMC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, PREVISÃO (ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS)
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ABNT
SANTOS, Moises Rocha dos e CARVALHO, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de e SOARES, Carlos. Hybrid forecasting combinations by feature based metalearning. 2022, Anais.. Porto: Instituto Nacional de Estatística, 2022. Disponível em: https://ifcs2022.fep.up.pt/wp-content/uploads/2022/07/IFCS2022_Book_Abstracts_v1.pdf. Acesso em: 03 dez. 2025.
APA
Santos, M. R. dos, Carvalho, A. C. P. de L. F. de, & Soares, C. (2022). Hybrid forecasting combinations by feature based metalearning. In Book of abstracts. Porto: Instituto Nacional de Estatística. Recuperado de https://ifcs2022.fep.up.pt/wp-content/uploads/2022/07/IFCS2022_Book_Abstracts_v1.pdf
NLM
Santos MR dos, Carvalho ACP de LF de, Soares C. Hybrid forecasting combinations by feature based metalearning [Internet]. Book of abstracts. 2022 ;[citado 2025 dez. 03 ] Available from: https://ifcs2022.fep.up.pt/wp-content/uploads/2022/07/IFCS2022_Book_Abstracts_v1.pdf
Vancouver
Santos MR dos, Carvalho ACP de LF de, Soares C. Hybrid forecasting combinations by feature based metalearning [Internet]. Book of abstracts. 2022 ;[citado 2025 dez. 03 ] Available from: https://ifcs2022.fep.up.pt/wp-content/uploads/2022/07/IFCS2022_Book_Abstracts_v1.pdf
Artigo de periodico
Meta-features for meta-learning (2022)
Rivolli, Adriano ; Garcia, Luís Paulo Faina ; Soares, Carlos; Vanschoren, Joaquin ; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de
Fonte: Knowledge-Based Systems. Unidade: ICMC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ALGORITMOS E ESTRUTURAS DE DADOS
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ABNT
RIVOLLI, Adriano et al. Meta-features for meta-learning. Knowledge-Based Systems, v. 240, p. 1-21, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.knosys.2021.108101. Acesso em: 03 dez. 2025.
APA
Rivolli, A., Garcia, L. P. F., Soares, C., Vanschoren, J., & Carvalho, A. C. P. de L. F. de. (2022). Meta-features for meta-learning. Knowledge-Based Systems, 240, 1-21. doi:10.1016/j.knosys.2021.108101
NLM
Rivolli A, Garcia LPF, Soares C, Vanschoren J, Carvalho ACP de LF de. Meta-features for meta-learning [Internet]. Knowledge-Based Systems. 2022 ; 240 1-21.[citado 2025 dez. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.knosys.2021.108101
Vancouver
Rivolli A, Garcia LPF, Soares C, Vanschoren J, Carvalho ACP de LF de. Meta-features for meta-learning [Internet]. Knowledge-Based Systems. 2022 ; 240 1-21.[citado 2025 dez. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.knosys.2021.108101
Artigo de periodico
Micro-MetaStream: algorithm selection for time-changing data (2021)
Rossi, André Luis Debiaso ; Soares, Carlos; Souza, Bruno Feres de ; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de
Fonte: Information Sciences. Unidade: ICMC
Assuntos: ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ALGORITMOS ÚTEIS E ESPECÍFICOS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
ROSSI, André Luis Debiaso et al. Micro-MetaStream: algorithm selection for time-changing data. Information Sciences, v. 565, p. 262-277, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.ins.2021.02.075. Acesso em: 03 dez. 2025.
APA
Rossi, A. L. D., Soares, C., Souza, B. F. de, & Carvalho, A. C. P. de L. F. de. (2021). Micro-MetaStream: algorithm selection for time-changing data. Information Sciences, 565, 262-277. doi:10.1016/j.ins.2021.02.075
NLM
Rossi ALD, Soares C, Souza BF de, Carvalho ACP de LF de. Micro-MetaStream: algorithm selection for time-changing data [Internet]. Information Sciences. 2021 ; 565 262-277.[citado 2025 dez. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2021.02.075
Vancouver
Rossi ALD, Soares C, Souza BF de, Carvalho ACP de LF de. Micro-MetaStream: algorithm selection for time-changing data [Internet]. Information Sciences. 2021 ; 565 262-277.[citado 2025 dez. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2021.02.075
Artigo de periodico
An empirical analysis of binary transformation strategies and base algorithms for multi-label learning (2020)
Rivolli, Adriano ; Read, Jesse; Soares, Carlos; Pfahringer, Bernhard ; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de
Fonte: Machine Learning. Unidade: ICMC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, RECONHECIMENTO DE PADRÕES, ALGORITMOS ÚTEIS E ESPECÍFICOS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
RIVOLLI, Adriano et al. An empirical analysis of binary transformation strategies and base algorithms for multi-label learning. Machine Learning, v. 109, n. 8, p. 1509-1563, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s10994-020-05879-3. Acesso em: 03 dez. 2025.
APA
Rivolli, A., Read, J., Soares, C., Pfahringer, B., & Carvalho, A. C. P. de L. F. de. (2020). An empirical analysis of binary transformation strategies and base algorithms for multi-label learning. Machine Learning, 109( 8), 1509-1563. doi:10.1007/s10994-020-05879-3
NLM
Rivolli A, Read J, Soares C, Pfahringer B, Carvalho ACP de LF de. An empirical analysis of binary transformation strategies and base algorithms for multi-label learning [Internet]. Machine Learning. 2020 ; 109( 8): 1509-1563.[citado 2025 dez. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10994-020-05879-3
Vancouver
Rivolli A, Read J, Soares C, Pfahringer B, Carvalho ACP de LF de. An empirical analysis of binary transformation strategies and base algorithms for multi-label learning [Internet]. Machine Learning. 2020 ; 109( 8): 1509-1563.[citado 2025 dez. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10994-020-05879-3
Trabalho de evento-anais periodico
CF4CF-META: hybrid collaborative filtering algorithm selection framework (2018)
Cunha, Tiago; Soares, Carlos; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de
Fonte: Lecture Notes in Artificial Intelligence. Nome do evento: International Conference on Discory Science - DS. Unidade: ICMC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ALGORITMOS ÚTEIS E ESPECÍFICOS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
CUNHA, Tiago e SOARES, Carlos e CARVALHO, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de. CF4CF-META: hybrid collaborative filtering algorithm selection framework. Lecture Notes in Artificial Intelligence. Cham: Springer. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-030-01771-2_8. Acesso em: 03 dez. 2025. , 2018
APA
Cunha, T., Soares, C., & Carvalho, A. C. P. de L. F. de. (2018). CF4CF-META: hybrid collaborative filtering algorithm selection framework. Lecture Notes in Artificial Intelligence. Cham: Springer. doi:10.1007/978-3-030-01771-2_8
NLM
Cunha T, Soares C, Carvalho ACP de LF de. CF4CF-META: hybrid collaborative filtering algorithm selection framework [Internet]. Lecture Notes in Artificial Intelligence. 2018 ; 11198 114-128.[citado 2025 dez. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-01771-2_8
Vancouver
Cunha T, Soares C, Carvalho ACP de LF de. CF4CF-META: hybrid collaborative filtering algorithm selection framework [Internet]. Lecture Notes in Artificial Intelligence. 2018 ; 11198 114-128.[citado 2025 dez. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-01771-2_8
Artigo de periodico
Enhancing multilabel classification for food truck recommendation (2018)
Rivolli, Adriano; Soares, Carlos; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de
Fonte: Expert Systems. Unidade: ICMC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, MINERAÇÃO DE DADOS, RECONHECIMENTO DE PADRÕES
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
RIVOLLI, Adriano e SOARES, Carlos e CARVALHO, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de. Enhancing multilabel classification for food truck recommendation. Expert Systems, v. 35, n. 4, p. 1-9, 2018Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1111/exsy.12304. Acesso em: 03 dez. 2025.
APA
Rivolli, A., Soares, C., & Carvalho, A. C. P. de L. F. de. (2018). Enhancing multilabel classification for food truck recommendation. Expert Systems, 35( 4), 1-9. doi:10.1111/exsy.12304
NLM
Rivolli A, Soares C, Carvalho ACP de LF de. Enhancing multilabel classification for food truck recommendation [Internet]. Expert Systems. 2018 ; 35( 4): 1-9.[citado 2025 dez. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1111/exsy.12304
Vancouver
Rivolli A, Soares C, Carvalho ACP de LF de. Enhancing multilabel classification for food truck recommendation [Internet]. Expert Systems. 2018 ; 35( 4): 1-9.[citado 2025 dez. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1111/exsy.12304
Trabalho de evento
CF4CF: recommending collaborative filtering algorithms using collaborative filtering (2018)
Cunha, Tiago; Soares, Carlos; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de
Fonte: Proceedings. Nome do evento: ACM Conference on Recommender Systems - RecSys. Unidade: ICMC
Assuntos: SISTEMAS DE INFORMAÇÃO, APRENDIZADO COMPUTACIONAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
CUNHA, Tiago e SOARES, Carlos e CARVALHO, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de. CF4CF: recommending collaborative filtering algorithms using collaborative filtering. 2018, Anais.. New York: ACM, 2018. Disponível em: https://doi.org/10.1145/3240323.3240378. Acesso em: 03 dez. 2025.
APA
Cunha, T., Soares, C., & Carvalho, A. C. P. de L. F. de. (2018). CF4CF: recommending collaborative filtering algorithms using collaborative filtering. In Proceedings. New York: ACM. doi:10.1145/3240323.3240378
NLM
Cunha T, Soares C, Carvalho ACP de LF de. CF4CF: recommending collaborative filtering algorithms using collaborative filtering [Internet]. Proceedings. 2018 ;[citado 2025 dez. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1145/3240323.3240378
Vancouver
Cunha T, Soares C, Carvalho ACP de LF de. CF4CF: recommending collaborative filtering algorithms using collaborative filtering [Internet]. Proceedings. 2018 ;[citado 2025 dez. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1145/3240323.3240378
Trabalho de evento
Label expansion for multi-label classification (2018)
Rivolli, Adriano; Soares, Carlos; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de
Fonte: Proceedings. Nome do evento: Brazilian Conference on Intelligent Systems - BRACIS. Unidade: ICMC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, RECONHECIMENTO DE PADRÕES, MINERAÇÃO DE DADOS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
RIVOLLI, Adriano e SOARES, Carlos e CARVALHO, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de. Label expansion for multi-label classification. 2018, Anais.. Piscataway: IEEE, 2018. Disponível em: https://doi.org/10.1109/BRACIS.2018.00078. Acesso em: 03 dez. 2025.
APA
Rivolli, A., Soares, C., & Carvalho, A. C. P. de L. F. de. (2018). Label expansion for multi-label classification. In Proceedings. Piscataway: IEEE. doi:10.1109/BRACIS.2018.00078
NLM
Rivolli A, Soares C, Carvalho ACP de LF de. Label expansion for multi-label classification [Internet]. Proceedings. 2018 ;[citado 2025 dez. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1109/BRACIS.2018.00078
Vancouver
Rivolli A, Soares C, Carvalho ACP de LF de. Label expansion for multi-label classification [Internet]. Proceedings. 2018 ;[citado 2025 dez. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1109/BRACIS.2018.00078
Artigo de periodico
Metalearning and recommender systems: a literature review and empirical study on the algorithm selection problem for collaborative filtering (2018)
Cunha, Tiago; Soares, Carlos; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de
Fonte: Information Sciences. Unidade: ICMC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, RECONHECIMENTO DE PADRÕES, ALGORITMOS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
CUNHA, Tiago e SOARES, Carlos e CARVALHO, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de. Metalearning and recommender systems: a literature review and empirical study on the algorithm selection problem for collaborative filtering. Information Sciences, v. 423, n. Ja 2018, p. 128-144, 2018Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.ins.2017.09.050. Acesso em: 03 dez. 2025.
APA
Cunha, T., Soares, C., & Carvalho, A. C. P. de L. F. de. (2018). Metalearning and recommender systems: a literature review and empirical study on the algorithm selection problem for collaborative filtering. Information Sciences, 423( Ja 2018), 128-144. doi:10.1016/j.ins.2017.09.050
NLM
Cunha T, Soares C, Carvalho ACP de LF de. Metalearning and recommender systems: a literature review and empirical study on the algorithm selection problem for collaborative filtering [Internet]. Information Sciences. 2018 ; 423( Ja 2018): 128-144.[citado 2025 dez. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2017.09.050
Vancouver
Cunha T, Soares C, Carvalho ACP de LF de. Metalearning and recommender systems: a literature review and empirical study on the algorithm selection problem for collaborative filtering [Internet]. Information Sciences. 2018 ; 423( Ja 2018): 128-144.[citado 2025 dez. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2017.09.050
Trabalho de evento
A label ranking approach for selecting rankings of collaborative filtering algorithms (2018)
Cunha, Tiago; Soares, Carlos; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de
Fonte: Proceedings. Nome do evento: Symposium on Applied Computing - SAC. Unidade: ICMC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, SISTEMAS DE INFORMAÇÃO, RECONHECIMENTO DE PADRÕES, MINERAÇÃO DE DADOS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
CUNHA, Tiago e SOARES, Carlos e CARVALHO, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de. A label ranking approach for selecting rankings of collaborative filtering algorithms. 2018, Anais.. New York: ACM, 2018. Disponível em: https://doi.org/10.1145/3167132.3167418. Acesso em: 03 dez. 2025.
APA
Cunha, T., Soares, C., & Carvalho, A. C. P. de L. F. de. (2018). A label ranking approach for selecting rankings of collaborative filtering algorithms. In Proceedings. New York: ACM. doi:10.1145/3167132.3167418
NLM
Cunha T, Soares C, Carvalho ACP de LF de. A label ranking approach for selecting rankings of collaborative filtering algorithms [Internet]. Proceedings. 2018 ;[citado 2025 dez. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1145/3167132.3167418
Vancouver
Cunha T, Soares C, Carvalho ACP de LF de. A label ranking approach for selecting rankings of collaborative filtering algorithms [Internet]. Proceedings. 2018 ;[citado 2025 dez. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1145/3167132.3167418
Trabalho de evento
Metalearning for context-aware filtering: selection of tensor factorization algorithms (2017)
Cunha, Tiago; Soares, Carlos; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de
Fonte: Proceedings. Nome do evento: ACM Conference on Recommender Systems - RecSys. Unidade: ICMC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, MINERAÇÃO DE DADOS, SISTEMAS DE INFORMAÇÃO, RECONHECIMENTO DE PADRÕES, ALGORITMOS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
CUNHA, Tiago e SOARES, Carlos e CARVALHO, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de. Metalearning for context-aware filtering: selection of tensor factorization algorithms. 2017, Anais.. New York: ACM, 2017. Disponível em: https://doi.org/10.1145/3109859.3109899. Acesso em: 03 dez. 2025.
APA
Cunha, T., Soares, C., & Carvalho, A. C. P. de L. F. de. (2017). Metalearning for context-aware filtering: selection of tensor factorization algorithms. In Proceedings. New York: ACM. doi:10.1145/3109859.3109899
NLM
Cunha T, Soares C, Carvalho ACP de LF de. Metalearning for context-aware filtering: selection of tensor factorization algorithms [Internet]. Proceedings. 2017 ;[citado 2025 dez. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1145/3109859.3109899
Vancouver
Cunha T, Soares C, Carvalho ACP de LF de. Metalearning for context-aware filtering: selection of tensor factorization algorithms [Internet]. Proceedings. 2017 ;[citado 2025 dez. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1145/3109859.3109899
Artigo de periodico
A guidance of data stream characterization for meta-learning (2017)
Rossi, André Luis Debiaso; Souza, Bruno Feres de; Soares, Carlos; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de
Fonte: Intelligent Data Analysis. Unidade: ICMC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS, ALGORITMOS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
ROSSI, André Luis Debiaso et al. A guidance of data stream characterization for meta-learning. Intelligent Data Analysis, v. 21, n. 4, p. 1015-1035, 2017Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3233/IDA-160083. Acesso em: 03 dez. 2025.
APA
Rossi, A. L. D., Souza, B. F. de, Soares, C., & Carvalho, A. C. P. de L. F. de. (2017). A guidance of data stream characterization for meta-learning. Intelligent Data Analysis, 21( 4), 1015-1035. doi:10.3233/IDA-160083
NLM
Rossi ALD, Souza BF de, Soares C, Carvalho ACP de LF de. A guidance of data stream characterization for meta-learning [Internet]. Intelligent Data Analysis. 2017 ; 21( 4): 1015-1035.[citado 2025 dez. 03 ] Available from: https://doi.org/10.3233/IDA-160083
Vancouver
Rossi ALD, Souza BF de, Soares C, Carvalho ACP de LF de. A guidance of data stream characterization for meta-learning [Internet]. Intelligent Data Analysis. 2017 ; 21( 4): 1015-1035.[citado 2025 dez. 03 ] Available from: https://doi.org/10.3233/IDA-160083
Trabalho de evento-resumo
Recommending collaborative filtering algorithms using subsampling landmarkers (2017)
Cunha, Tiago; Soares, Carlos; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de
Fonte: Lecture Notes in Artificial Intelligence. Nome do evento: International Conference on Discovery Science - DS. Unidade: ICMC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, MINERAÇÃO DE DADOS, RECONHECIMENTO DE PADRÕES
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
CUNHA, Tiago e SOARES, Carlos e CARVALHO, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de. Recommending collaborative filtering algorithms using subsampling landmarkers. 2017, Anais.. Cham: Springer, 2017. p. 189-203. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-319-67786-6_14. Acesso em: 03 dez. 2025.
APA
Cunha, T., Soares, C., & Carvalho, A. C. P. de L. F. de. (2017). Recommending collaborative filtering algorithms using subsampling landmarkers. In Lecture Notes in Artificial Intelligence (Vol. 10558, p. 189-203). Cham: Springer. doi:10.1007/978-3-319-67786-6_14
NLM
Cunha T, Soares C, Carvalho ACP de LF de. Recommending collaborative filtering algorithms using subsampling landmarkers [Internet]. Lecture Notes in Artificial Intelligence. 2017 ; 10558 189-203.[citado 2025 dez. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-319-67786-6_14
Vancouver
Cunha T, Soares C, Carvalho ACP de LF de. Recommending collaborative filtering algorithms using subsampling landmarkers [Internet]. Lecture Notes in Artificial Intelligence. 2017 ; 10558 189-203.[citado 2025 dez. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-319-67786-6_14
Trabalho de evento-anais periodico
Selecting collaborative filtering algorithms using metalearning (2016)
Cunha, Tiago; Soares, Carlos; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de
Fonte: Lecture Notes in Artificial Intelligence. Nome do evento: European Conference on Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases - ECML PKDD. Unidade: ICMC
Assuntos: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, RECONHECIMENTO DE PADRÕES
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
CUNHA, Tiago e SOARES, Carlos e CARVALHO, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de. Selecting collaborative filtering algorithms using metalearning. Lecture Notes in Artificial Intelligence. Cham: Springer. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-319-46227-1_25. Acesso em: 03 dez. 2025. , 2016
APA
Cunha, T., Soares, C., & Carvalho, A. C. P. de L. F. de. (2016). Selecting collaborative filtering algorithms using metalearning. Lecture Notes in Artificial Intelligence. Cham: Springer. doi:10.1007/978-3-319-46227-1_25
NLM
Cunha T, Soares C, Carvalho ACP de LF de. Selecting collaborative filtering algorithms using metalearning [Internet]. Lecture Notes in Artificial Intelligence. 2016 ; 9852 393-409.[citado 2025 dez. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-319-46227-1_25
Vancouver
Cunha T, Soares C, Carvalho ACP de LF de. Selecting collaborative filtering algorithms using metalearning [Internet]. Lecture Notes in Artificial Intelligence. 2016 ; 9852 393-409.[citado 2025 dez. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-319-46227-1_25
Artigo de periodico
Meta-learning to select the best meta-heuristic for the Traveling Salesman Problem: a comparison of meta-features (2016)
Kanda, Jorge; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de ; Hruschka, Eduardo Raul ; Soares, Carlos; Brazdil, Pavel B.
Fonte: Neurocomputing. Unidade: ICMC
Assuntos: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, HEURÍSTICA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
KANDA, Jorge et al. Meta-learning to select the best meta-heuristic for the Traveling Salesman Problem: a comparison of meta-features. Neurocomputing, v. 205, p. Se 2016, 2016Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2016.04.027. Acesso em: 03 dez. 2025.
APA
Kanda, J., Carvalho, A. C. P. de L. F. de, Hruschka, E. R., Soares, C., & Brazdil, P. B. (2016). Meta-learning to select the best meta-heuristic for the Traveling Salesman Problem: a comparison of meta-features. Neurocomputing, 205, Se 2016. doi:10.1016/j.neucom.2016.04.027
NLM
Kanda J, Carvalho ACP de LF de, Hruschka ER, Soares C, Brazdil PB. Meta-learning to select the best meta-heuristic for the Traveling Salesman Problem: a comparison of meta-features [Internet]. Neurocomputing. 2016 ; 205 Se 2016.[citado 2025 dez. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2016.04.027
Vancouver
Kanda J, Carvalho ACP de LF de, Hruschka ER, Soares C, Brazdil PB. Meta-learning to select the best meta-heuristic for the Traveling Salesman Problem: a comparison of meta-features [Internet]. Neurocomputing. 2016 ; 205 Se 2016.[citado 2025 dez. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2016.04.027
Parte de monografia/livro
Web mining for the integration of data mining with business intelligence in web-based decision support systems (2015)
Domingues, Marcos Aurélio; Jorge, Alípio Mário; Soares, Carlos; Rezende, Solange Oliveira
Fonte: Integration of data mining in business intelligence systems. Unidade: ICMC
Assuntos: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, MINERAÇÃO DE DADOS, INTELIGÊNCIA COMPETITIVA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
DOMINGUES, Marcos Aurélio et al. Web mining for the integration of data mining with business intelligence in web-based decision support systems. Integration of data mining in business intelligence systems. Tradução . Hershey: IGI Global, 2015. . Disponível em: https://doi.org/10.4018/978-1-4666-6477-7.ch007. Acesso em: 03 dez. 2025.
APA
Domingues, M. A., Jorge, A. M., Soares, C., & Rezende, S. O. (2015). Web mining for the integration of data mining with business intelligence in web-based decision support systems. In Integration of data mining in business intelligence systems. Hershey: IGI Global. doi:10.4018/978-1-4666-6477-7.ch007
NLM
Domingues MA, Jorge AM, Soares C, Rezende SO. Web mining for the integration of data mining with business intelligence in web-based decision support systems [Internet]. In: Integration of data mining in business intelligence systems. Hershey: IGI Global; 2015. [citado 2025 dez. 03 ] Available from: https://doi.org/10.4018/978-1-4666-6477-7.ch007
Vancouver
Domingues MA, Jorge AM, Soares C, Rezende SO. Web mining for the integration of data mining with business intelligence in web-based decision support systems [Internet]. In: Integration of data mining in business intelligence systems. Hershey: IGI Global; 2015. [citado 2025 dez. 03 ] Available from: https://doi.org/10.4018/978-1-4666-6477-7.ch007
Trabalho de evento-anais periodico
MetaStream: a meta-learning based method for periodic algorithm selection in time-changing data (2014)
Rossi, André Luis Debiaso; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de ; Soares, Carlos; Souza, Bruno Feres de
Fonte: Neurocomputing. Nome do evento: Brazilian Symposium on Neural Networks - SBRN. Unidade: ICMC
Assunto: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
ROSSI, André Luis Debiaso et al. MetaStream: a meta-learning based method for periodic algorithm selection in time-changing data. Neurocomputing. Amsterdam: Elsevier. Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2013.05.048. Acesso em: 03 dez. 2025. , 2014
APA
Rossi, A. L. D., Carvalho, A. C. P. de L. F. de, Soares, C., & Souza, B. F. de. (2014). MetaStream: a meta-learning based method for periodic algorithm selection in time-changing data. Neurocomputing. Amsterdam: Elsevier. doi:10.1016/j.neucom.2013.05.048
NLM
Rossi ALD, Carvalho ACP de LF de, Soares C, Souza BF de. MetaStream: a meta-learning based method for periodic algorithm selection in time-changing data [Internet]. Neurocomputing. 2014 ; 127 52-64.[citado 2025 dez. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2013.05.048
Vancouver
Rossi ALD, Carvalho ACP de LF de, Soares C, Souza BF de. MetaStream: a meta-learning based method for periodic algorithm selection in time-changing data [Internet]. Neurocomputing. 2014 ; 127 52-64.[citado 2025 dez. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2013.05.048
Artigo de periodico
A hybrid meta-learning architecture for multi-objective optimization of SVM parameters (2014)
Miranda, Péricles B. C; Prudêncio, Ricardo B. C; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de ; Soares, Carlos
Fonte: Neurocomputing. Unidade: ICMC
Assunto: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
MIRANDA, Péricles B. C et al. A hybrid meta-learning architecture for multi-objective optimization of SVM parameters. Neurocomputing, v. no 2014, p. 27-43, 2014Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2014.06.026. Acesso em: 03 dez. 2025.
APA
Miranda, P. B. C., Prudêncio, R. B. C., Carvalho, A. C. P. de L. F. de, & Soares, C. (2014). A hybrid meta-learning architecture for multi-objective optimization of SVM parameters. Neurocomputing, no 2014, 27-43. doi:10.1016/j.neucom.2014.06.026
NLM
Miranda PBC, Prudêncio RBC, Carvalho ACP de LF de, Soares C. A hybrid meta-learning architecture for multi-objective optimization of SVM parameters [Internet]. Neurocomputing. 2014 ; no 2014 27-43.[citado 2025 dez. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2014.06.026
Vancouver
Miranda PBC, Prudêncio RBC, Carvalho ACP de LF de, Soares C. A hybrid meta-learning architecture for multi-objective optimization of SVM parameters [Internet]. Neurocomputing. 2014 ; no 2014 27-43.[citado 2025 dez. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2014.06.026

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