Concept drift detection on social network data using cross-recurrence quantification analysis (2018)
- Authors:
- Autor USP: MELLO, RODRIGO FERNANDES DE - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.1063/1.5024241
- Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL; ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS; MÍDIAS SOCIAIS
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Este artigo possui versão em acesso aberto
- URL de acesso aberto
- Versão do Documento: Versão submetida (Pré-print)
-
Status: Artigo possui versão em acesso aberto em repositório (Green Open Access) -
ABNT
MELLO, Rodrigo Fernandes de e RIOS, Ricardo A e PAGLIOSA, Paulo A. Concept drift detection on social network data using cross-recurrence quantification analysis. Chaos, v. 28, p. 085719-1-085719-15, 2018Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1063/1.5024241. Acesso em: 15 mar. 2026. -
APA
Mello, R. F. de, Rios, R. A., & Pagliosa, P. A. (2018). Concept drift detection on social network data using cross-recurrence quantification analysis. Chaos, 28, 085719-1-085719-15. doi:10.1063/1.5024241 -
NLM
Mello RF de, Rios RA, Pagliosa PA. Concept drift detection on social network data using cross-recurrence quantification analysis [Internet]. Chaos. 2018 ; 28 085719-1-085719-15.[citado 2026 mar. 15 ] Available from: https://doi.org/10.1063/1.5024241 -
Vancouver
Mello RF de, Rios RA, Pagliosa PA. Concept drift detection on social network data using cross-recurrence quantification analysis [Internet]. Chaos. 2018 ; 28 085719-1-085719-15.[citado 2026 mar. 15 ] Available from: https://doi.org/10.1063/1.5024241 - A novel approach to quantify novelty levels applied on ubiquitous music distribution
- Prediction of dynamical, nonlinear, and unstable process behavior
- Exploring load balancing concepts, techniques, algorithms and performance evaluation
- Analyzing the public opinion on the brazilian political and corruption issues
- Data stream dynamic clustering supported by Markov chain isomorphisms
- TsViz Project: a tweet-based mining tool
- Data clustering using topological features
- Estimating data stream tendencies to adapt clustering parameters
- Jsp, servlets e j2ee
- Emprego de banco de filtros e do teorema de imersão de takens em padrões espaciais para a classificação de imagética motora em interfaces cérebro-computador
Informações sobre a disponibilidade de versões do artigo em acesso aberto coletadas automaticamente via oaDOI API (Unpaywall).
How to cite
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas