Revisiting the transition matrix‑based concept drift approach: improving the detection task reliability through additional experimentation (2024)
- Authors:
- USP affiliated authors: FANTINATO, MARCELO - EACH ; PERES, SARAJANE MARQUES - EACH ; MEIRA NETO, ANTONIO CARLOS - EACH
- Unidade: EACH
- DOI: 10.1007/s42979-023-02536-z
- Assunto: MATRIZES
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Publisher place: Heidelberg
- Date published: 2024
- Source:
- Título: SN Computer Science
- ISSN: 2661-8907
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 5, n. 188, p. 01-25, jan. 2024
- Status:
- Artigo possui versão em acesso aberto em repositório (Green Open Access)
- Versão do Documento:
- Versão submetida (Pré-print)
- Acessar versão aberta:
-
ABNT
MEIRA NETO, Antonio Carlos et al. Revisiting the transition matrix‑based concept drift approach: improving the detection task reliability through additional experimentation. SN Computer Science, v. 5, n. ja 2024, p. 01-25, 2024Tradução . . Disponível em: http://dx.doi.org/10.1007/s42979-023-02536-z. Acesso em: 10 abr. 2026. -
APA
Meira Neto, A. C., Sousa, R. G. de, Fantinato, M., & Peres, S. M. (2024). Revisiting the transition matrix‑based concept drift approach: improving the detection task reliability through additional experimentation. SN Computer Science, 5( ja 2024), 01-25. doi:10.1007/s42979-023-02536-z -
NLM
Meira Neto AC, Sousa RG de, Fantinato M, Peres SM. Revisiting the transition matrix‑based concept drift approach: improving the detection task reliability through additional experimentation [Internet]. SN Computer Science. 2024 ; 5( ja 2024): 01-25.[citado 2026 abr. 10 ] Available from: http://dx.doi.org/10.1007/s42979-023-02536-z -
Vancouver
Meira Neto AC, Sousa RG de, Fantinato M, Peres SM. Revisiting the transition matrix‑based concept drift approach: improving the detection task reliability through additional experimentation [Internet]. SN Computer Science. 2024 ; 5( ja 2024): 01-25.[citado 2026 abr. 10 ] Available from: http://dx.doi.org/10.1007/s42979-023-02536-z - Integrated detection and localization of concept drifts in process mining with batch and stream trace clustering support
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