VolTime: unsupervised anomaly detection on users' online activity volume (2017)
- Authors:
- Autor USP: TRAINA, AGMA JUCI MACHADO - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.1137/1.9781611974973.13
- Subjects: BANCO DE DADOS; RECONHECIMENTO DE PADRÕES
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Publisher: SIAM
- Publisher place: Philadelphia
- Date published: 2017
- Source:
- Título: Proceedings
- ISSN: 2167-0099
- Conference titles: SIAM International Conference on Data Mining - SDM
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo é de acesso aberto
- URL de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: bronze
-
ABNT
CHINO, Daniel Y. T et al. VolTime: unsupervised anomaly detection on users' online activity volume. 2017, Anais.. Philadelphia: SIAM, 2017. Disponível em: https://doi.org/10.1137/1.9781611974973.13. Acesso em: 30 dez. 2025. -
APA
Chino, D. Y. T., Costa, A. F., Traina, A. J. M., & Faloutsos, C. (2017). VolTime: unsupervised anomaly detection on users' online activity volume. In Proceedings. Philadelphia: SIAM. doi:10.1137/1.9781611974973.13 -
NLM
Chino DYT, Costa AF, Traina AJM, Faloutsos C. VolTime: unsupervised anomaly detection on users' online activity volume [Internet]. Proceedings. 2017 ;[citado 2025 dez. 30 ] Available from: https://doi.org/10.1137/1.9781611974973.13 -
Vancouver
Chino DYT, Costa AF, Traina AJM, Faloutsos C. VolTime: unsupervised anomaly detection on users' online activity volume [Internet]. Proceedings. 2017 ;[citado 2025 dez. 30 ] Available from: https://doi.org/10.1137/1.9781611974973.13 - Análise temporal de municípios produtores de cana-de-açúcar no estado de São Paulo por meio de agrupamento do NDVI (AVHRR/NOAA) e dados de produtividade e área
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Informações sobre o DOI: 10.1137/1.9781611974973.13 (Fonte: oaDOI API)
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