Anomaly detection in Brazilian Federal Government purchase cards through unsupervised learning techniques (2021)
- Authors:
- USP affiliated authors: LAURETTO, MARCELO DE SOUZA - EACH ; LIANG, ZHAO - FFCLRP
- Unidades: EACH; FFCLRP
- DOI: 10.1007/978-3-030-91699-2_2
- Subjects: REDES COMPLEXAS; APRENDIZADO COMPUTACIONAL; CARTÃO MAGNÉTICO; PADRÕES DE SOFTWARE
- Keywords: Anomaly detection; Government purchase cards; Unsupervised learning; Complex networks
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: Lecture Notes in Computer Science
- ISSN: 0302-9743
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 13074, p. 19-32, 2021
- Conference titles: Brazilian Conference on Intelligent Systems - BRACIS
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
-
ABNT
NUNES, Breno et al. Anomaly detection in Brazilian Federal Government purchase cards through unsupervised learning techniques. Lecture Notes in Computer Science, v. 13074, p. 19-32, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-030-91699-2_2. Acesso em: 13 fev. 2026. -
APA
Nunes, B., Colliri, T., Lauretto, M. de S., Liu, W., & Liang, Z. (2021). Anomaly detection in Brazilian Federal Government purchase cards through unsupervised learning techniques. Lecture Notes in Computer Science, 13074, 19-32. doi:10.1007/978-3-030-91699-2_2 -
NLM
Nunes B, Colliri T, Lauretto M de S, Liu W, Liang Z. Anomaly detection in Brazilian Federal Government purchase cards through unsupervised learning techniques [Internet]. Lecture Notes in Computer Science. 2021 ; 13074 19-32.[citado 2026 fev. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-91699-2_2 -
Vancouver
Nunes B, Colliri T, Lauretto M de S, Liu W, Liang Z. Anomaly detection in Brazilian Federal Government purchase cards through unsupervised learning techniques [Internet]. Lecture Notes in Computer Science. 2021 ; 13074 19-32.[citado 2026 fev. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-91699-2_2 - Physiological response of American bullfrog tadpoles to stressor conditions of capture and hypoxia
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Informações sobre o DOI: 10.1007/978-3-030-91699-2_2 (Fonte: oaDOI API)
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