Pasture degradation papers search: how can supervised and transdutive methods help on the process of classification? (2023)
- Authors:
- USP affiliated authors: REZENDE, SOLANGE OLIVEIRA - ICMC ; SANTOS, BRUCCE NEVES DOS - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.5753/eniac.2023.234225
- Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL; MINERAÇÃO DE DADOS; PASTAGENS
- Keywords: redes heterogêneas; mineração de textos
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Publisher: SBC
- Publisher place: Porto Alegre
- Date published: 2023
- Source:
- Conference titles: Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional - ENIAC
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
-
ABNT
OSAKU, Daniel et al. Pasture degradation papers search: how can supervised and transdutive methods help on the process of classification? 2023, Anais.. Porto Alegre: SBC, 2023. Disponível em: https://doi.org/10.5753/eniac.2023.234225. Acesso em: 12 fev. 2026. -
APA
Osaku, D., Santos, P. M., Santos, B. N. dos, & Rezende, S. O. (2023). Pasture degradation papers search: how can supervised and transdutive methods help on the process of classification? In Anais. Porto Alegre: SBC. doi:10.5753/eniac.2023.234225 -
NLM
Osaku D, Santos PM, Santos BN dos, Rezende SO. Pasture degradation papers search: how can supervised and transdutive methods help on the process of classification? [Internet]. Anais. 2023 ;[citado 2026 fev. 12 ] Available from: https://doi.org/10.5753/eniac.2023.234225 -
Vancouver
Osaku D, Santos PM, Santos BN dos, Rezende SO. Pasture degradation papers search: how can supervised and transdutive methods help on the process of classification? [Internet]. Anais. 2023 ;[citado 2026 fev. 12 ] Available from: https://doi.org/10.5753/eniac.2023.234225 - A sampling-based framework for transductive classification in information networks
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Informações sobre o DOI: 10.5753/eniac.2023.234225 (Fonte: oaDOI API)
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| Tipo | Nome | Link | |
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