Document clustering for forensic computing: an approach for improving computer inspection (2011)
- Authors:
- Autor USP: HRUSCHKA, EDUARDO RAUL - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.1109/ICMLA.2011.59
- Assunto: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Publisher: IEEE Computer Society
- Publisher place: Los Alamitos
- Date published: 2011
- Source:
- Título: Proceedings
- Conference titles: International Conference on Machine Learning and Applications - ICMLA
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: closed
-
ABNT
NASSIF, Luís Filipe da Cruz e HRUSCHKA, Eduardo Raul. Document clustering for forensic computing: an approach for improving computer inspection. 2011, Anais.. Los Alamitos: IEEE Computer Society, 2011. Disponível em: https://doi.org/10.1109/ICMLA.2011.59. Acesso em: 10 jan. 2026. -
APA
Nassif, L. F. da C., & Hruschka, E. R. (2011). Document clustering for forensic computing: an approach for improving computer inspection. In Proceedings. Los Alamitos: IEEE Computer Society. doi:10.1109/ICMLA.2011.59 -
NLM
Nassif LF da C, Hruschka ER. Document clustering for forensic computing: an approach for improving computer inspection [Internet]. Proceedings. 2011 ;[citado 2026 jan. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1109/ICMLA.2011.59 -
Vancouver
Nassif LF da C, Hruschka ER. Document clustering for forensic computing: an approach for improving computer inspection [Internet]. Proceedings. 2011 ;[citado 2026 jan. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1109/ICMLA.2011.59 - Agrupamento de documentos aplicado à computação forense: uma abordagem para aperfeiçoar análises periciais de computadores
- Competitive learning with pairwise constraints
- An optimization framework for combining ensembles of classifiers and clusterers with applications to nontransductive semisupervised learning and transfer learning
- Evolving Gaussian mixture models with splitting and merging mutation operators
- Agregação de classificadores e agrupadores: uma abordagem para aprendizado semi-supervisionado e para transferência de conhecimento
- Towards improving cluster-based feature selection with a simplified silhouette filter
- EACImpute: an evolutionary algorithm for clustering-based imputation
- An evolutionary algorithm for missing values substitution in classification tasks
- Document clustering for forensic analysis: an approach for improving computer inspection
- Splitting and merging Gaussian mixture model components: an evolutionary approach
Informações sobre o DOI: 10.1109/ICMLA.2011.59 (Fonte: oaDOI API)
How to cite
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
