A deep search method to survey data portals in the whole web: toward a machine learning classification model (2020)
- Authors:
- Autor USP: SILVA, FLAVIO SOARES CORREA DA - IME
- Unidade: IME
- DOI: 10.1016/j.giq.2020.101510
- Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL; APRENDIZADO COMPUTACIONAL
- Keywords: Artificial intelligence (AI); Machine learning; Data portals; Open data; Survey
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título do periódico: Government Information Quarterly
- ISSN: 0740-624X
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 37, n. 4, p. 1-15, 2020
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: closed
-
ABNT
CORRÊA, Andreiwid Sheffer e MELO JR., Alencar e SILVA, Flávio Soares Corrêa da. A deep search method to survey data portals in the whole web: toward a machine learning classification model. Government Information Quarterly, v. 37, n. 4, p. 1-15, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.giq.2020.101510. Acesso em: 29 set. 2024. -
APA
Corrêa, A. S., Melo Jr., A., & Silva, F. S. C. da. (2020). A deep search method to survey data portals in the whole web: toward a machine learning classification model. Government Information Quarterly, 37( 4), 1-15. doi:10.1016/j.giq.2020.101510 -
NLM
Corrêa AS, Melo Jr. A, Silva FSC da. A deep search method to survey data portals in the whole web: toward a machine learning classification model [Internet]. Government Information Quarterly. 2020 ; 37( 4): 1-15.[citado 2024 set. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.giq.2020.101510 -
Vancouver
Corrêa AS, Melo Jr. A, Silva FSC da. A deep search method to survey data portals in the whole web: toward a machine learning classification model [Internet]. Government Information Quarterly. 2020 ; 37( 4): 1-15.[citado 2024 set. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.giq.2020.101510 - Sistema para bom aproveitamento volumétrico de contêineres: um estudo de caso em soluções AD HOC para problemas complexos e mal-estruturados usando raciocínio dedutivo
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Informações sobre o DOI: 10.1016/j.giq.2020.101510 (Fonte: oaDOI API)
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