Fast bipartite forests for semi-supervised interaction prediction (2024)
- Authors:
- Autor USP: SILVA, PEDRO DE CARVALHO BRAGA ILIDIO - IFSC
- Unidade: IFSC
- DOI: 10.1145/3605098.3636071
- Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL; SIMULAÇÃO; FARMACODINÂMICA; ARQUITETURA DE INFORMAÇÃO
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Publisher: Association for Computing Machinery - ACM
- Publisher place: New York
- Date published: 2024
- Source:
- Título: Proceedings
- Conference titles: ACM/SIGAPP Symposium on Applied Computing
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: closed
-
ABNT
ILÍDIO, Pedro e ALVES, André e CERRI, Ricardo. Fast bipartite forests for semi-supervised interaction prediction. 2024, Anais.. New York: Association for Computing Machinery - ACM, 2024. Disponível em: https://doi.org/10.1145/3605098.3636071. Acesso em: 01 jan. 2026. -
APA
Ilídio, P., Alves, A., & Cerri, R. (2024). Fast bipartite forests for semi-supervised interaction prediction. In Proceedings. New York: Association for Computing Machinery - ACM. doi:10.1145/3605098.3636071 -
NLM
Ilídio P, Alves A, Cerri R. Fast bipartite forests for semi-supervised interaction prediction [Internet]. Proceedings. 2024 ;[citado 2026 jan. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1145/3605098.3636071 -
Vancouver
Ilídio P, Alves A, Cerri R. Fast bipartite forests for semi-supervised interaction prediction [Internet]. Proceedings. 2024 ;[citado 2026 jan. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1145/3605098.3636071 - On bipartite decision forests
- Predição de interações fármaco-alvo com Biclustering Random Forests
- Deep forests with tree-embeddings and label imputation for weak-label learning
- Florestas bipartidas semi-supervisionadas para predição de interações
- Predição de interações miRNA-mRNA com Predictive Bi- clustering trees
Informações sobre o DOI: 10.1145/3605098.3636071 (Fonte: oaDOI API)
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| Tipo | Nome | Link | |
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