Classifying and counting with recurrent contexts (2018)
- Authors:
- Autor USP: BATISTA, GUSTAVO ENRIQUE DE ALMEIDA PRADO ALVES - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.1145/3219819.3220059
- Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL; MINERAÇÃO DE DADOS; ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS
- Keywords: Classification; Counting; Quantification; Concept Drift; Dataset Shift; Recurrent Contexts
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: Proceedings
- Conference titles: ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining - KDD
- Status:
- Artigo publicado em periódico de acesso aberto (Gold Open Access)
- Versão do Documento:
- Versão publicada (Published version)
- Acessar versão aberta:
-
ABNT
REIS, Denis et al. Classifying and counting with recurrent contexts. 2018, Anais.. New York: ACM, 2018. Disponível em: https://doi.org/10.1145/3219819.3220059. Acesso em: 02 abr. 2026. -
APA
Reis, D., Maletzke, A. G., Silva, D. F., & Batista, G. E. de A. P. A. (2018). Classifying and counting with recurrent contexts. In Proceedings. New York: ACM. doi:10.1145/3219819.3220059 -
NLM
Reis D, Maletzke AG, Silva DF, Batista GE de APA. Classifying and counting with recurrent contexts [Internet]. Proceedings. 2018 ;[citado 2026 abr. 02 ] Available from: https://doi.org/10.1145/3219819.3220059 -
Vancouver
Reis D, Maletzke AG, Silva DF, Batista GE de APA. Classifying and counting with recurrent contexts [Internet]. Proceedings. 2018 ;[citado 2026 abr. 02 ] Available from: https://doi.org/10.1145/3219819.3220059 - Time series classification with motifs and characteristics
- Uma avaliação sobre a identificação de Motifs em séries temporais
- A fuzzy classifier for data streams with infinitely delayed labels
- Fast unsupervised online drift detection using incremental Kolmogorov-Smirnov test
- A complexity-invariant measure based on fractal dimension for time series classification
- Towards automatic classification on flying insects using inexpensive sensors
- Data mining a trillion time series subsequences under dynamic time warping
- Distância invariante à complexidade baseada em dimensão fractal para classificação de séries temporais
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- On the need of class ratio insensitive drift tests for data streams
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