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Tese (Doutorado)
Audio-based cold-start in music recommendation systems (2022)
Borges, Rodrigo Carvalho; Queiroz, Marcelo Gomes de (Orientador)
Unidade: IME
Subjects: MÚSICA, SISTEMAS DE RECOMENDAÇÃO, ÁUDIO (MULTIMÍDIA)
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ABNT
BORGES, Rodrigo Carvalho. Audio-based cold-start in music recommendation systems. 2022. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2022. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-14102022-124655/. Acesso em: 22 jan. 2026.
APA
Borges, R. C. (2022). Audio-based cold-start in music recommendation systems (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-14102022-124655/
NLM
Borges RC. Audio-based cold-start in music recommendation systems [Internet]. 2022 ;[citado 2026 jan. 22 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-14102022-124655/
Vancouver
Borges RC. Audio-based cold-start in music recommendation systems [Internet]. 2022 ;[citado 2026 jan. 22 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-14102022-124655/
Tese (Doutorado)
Enhancing recommender systems by enrichment with pre- processing approaches supported by users\' feedback (2019)
Costa, Arthur Fortes da; Campello, Ricardo José Gabrielli Barreto (Orientador); Manzato, Marcelo Garcia (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: SISTEMAS DE RECOMENDAÇÃO, BANCO DE DADOS, PROCESSAMENTO DE DADOS, ALGORITMOS E ESTRUTURAS DE DADOS, INTERAÇÃO USUÁRIO-COMPUTADOR, DESCOBERTA DE CONHECIMENTO
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ABNT
COSTA, Arthur Fortes da. Enhancing recommender systems by enrichment with pre- processing approaches supported by users\' feedback. 2019. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2019. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-04022020-154009/. Acesso em: 22 jan. 2026.
APA
Costa, A. F. da. (2019). Enhancing recommender systems by enrichment with pre- processing approaches supported by users\' feedback (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-04022020-154009/
NLM
Costa AF da. Enhancing recommender systems by enrichment with pre- processing approaches supported by users\' feedback [Internet]. 2019 ;[citado 2026 jan. 22 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-04022020-154009/
Vancouver
Costa AF da. Enhancing recommender systems by enrichment with pre- processing approaches supported by users\' feedback [Internet]. 2019 ;[citado 2026 jan. 22 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-04022020-154009/
Tese (Doutorado)
Agrupamento de dados baseado em predições de modelos de regressão: desenvolvimentos e aplicações em sistemas de recomendação (2016)
Pereira, André Luiz Vizine; Hruschka, Eduardo Raul (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, MINERAÇÃO DE DADOS, REGRESSÃO LINEAR
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ABNT
PEREIRA, André Luiz Vizine. Agrupamento de dados baseado em predições de modelos de regressão: desenvolvimentos e aplicações em sistemas de recomendação. 2016. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2016. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-21112016-163506/. Acesso em: 22 jan. 2026.
APA
Pereira, A. L. V. (2016). Agrupamento de dados baseado em predições de modelos de regressão: desenvolvimentos e aplicações em sistemas de recomendação (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-21112016-163506/
NLM
Pereira ALV. Agrupamento de dados baseado em predições de modelos de regressão: desenvolvimentos e aplicações em sistemas de recomendação [Internet]. 2016 ;[citado 2026 jan. 22 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-21112016-163506/
Vancouver
Pereira ALV. Agrupamento de dados baseado em predições de modelos de regressão: desenvolvimentos e aplicações em sistemas de recomendação [Internet]. 2016 ;[citado 2026 jan. 22 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-21112016-163506/

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