Estimating data stream tendencies to adapt clustering parameters (2018)
- Authors:
- Autor USP: MELLO, RODRIGO FERNANDES DE - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.1504/IJHPCN.2018.088877
- Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL; BIG DATA; RECONHECIMENTO DE PADRÕES; ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS
- Keywords: data clustering; data stream; data sequence; adaptive clustering; data analysis
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: International Journal of High Performance Computing and Networking
- ISSN: 1740-0562
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 11, n. 1, p. 34-44, 2018
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
-
ABNT
ALBERTINI, Marcelo Keese e MELLO, Rodrigo Fernandes de. Estimating data stream tendencies to adapt clustering parameters. International Journal of High Performance Computing and Networking, v. 11, n. 1, p. 34-44, 2018Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1504/IJHPCN.2018.088877. Acesso em: 27 fev. 2026. -
APA
Albertini, M. K., & Mello, R. F. de. (2018). Estimating data stream tendencies to adapt clustering parameters. International Journal of High Performance Computing and Networking, 11( 1), 34-44. doi:10.1504/IJHPCN.2018.088877 -
NLM
Albertini MK, Mello RF de. Estimating data stream tendencies to adapt clustering parameters [Internet]. International Journal of High Performance Computing and Networking. 2018 ; 11( 1): 34-44.[citado 2026 fev. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1504/IJHPCN.2018.088877 -
Vancouver
Albertini MK, Mello RF de. Estimating data stream tendencies to adapt clustering parameters [Internet]. International Journal of High Performance Computing and Networking. 2018 ; 11( 1): 34-44.[citado 2026 fev. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1504/IJHPCN.2018.088877 - A novel approach to quantify novelty levels applied on ubiquitous music distribution
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Informações sobre o DOI: 10.1504/IJHPCN.2018.088877 (Fonte: oaDOI API)
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