Menu

Filtros : "Collaborative Filtering" Limpar

Filtros

Refine with date range

  • 1

1 - 8 (8 records)

  • Artigo de periodico

    Exploiting personalized calibration and metrics for fairness recommendation (2021)

    Silva, Diego Corrêa da; Manzato, Marcelo Garcia ; Durão, Frederico Araujo

    Source: Expert Systems with Applications. Unidade: ICMC

    Subjects: RECONHECIMENTO DE PADRÕES, MULTIMÍDIA INTERATIVA

    PrivadoAcesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      SILVA, Diego Corrêa da e MANZATO, Marcelo Garcia e DURÃO, Frederico Araujo. Exploiting personalized calibration and metrics for fairness recommendation. Expert Systems with Applications, v. No 2021, p. 1-20, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2021.115112. Acesso em: 15 fev. 2026.

    • APA

      Silva, D. C. da, Manzato, M. G., & Durão, F. A. (2021). Exploiting personalized calibration and metrics for fairness recommendation. Expert Systems with Applications, No 2021, 1-20. doi:10.1016/j.eswa.2021.115112

    • NLM

      Silva DC da, Manzato MG, Durão FA. Exploiting personalized calibration and metrics for fairness recommendation [Internet]. Expert Systems with Applications. 2021 ; No 2021 1-20.[citado 2026 fev. 15 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2021.115112

    • Vancouver

      Silva DC da, Manzato MG, Durão FA. Exploiting personalized calibration and metrics for fairness recommendation [Internet]. Expert Systems with Applications. 2021 ; No 2021 1-20.[citado 2026 fev. 15 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2021.115112

  • Trabalho de evento

    CF4CF: recommending collaborative filtering algorithms using collaborative filtering (2018)

    Cunha, Tiago; Soares, Carlos; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de

    Source: Proceedings. Conference titles: ACM Conference on Recommender Systems - RecSys. Unidade: ICMC

    Subjects: SISTEMAS DE INFORMAÇÃO, APRENDIZADO COMPUTACIONAL

    Acesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      CUNHA, Tiago e SOARES, Carlos e CARVALHO, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de. CF4CF: recommending collaborative filtering algorithms using collaborative filtering. 2018, Anais.. New York: ACM, 2018. Disponível em: https://doi.org/10.1145/3240323.3240378. Acesso em: 15 fev. 2026.

    • APA

      Cunha, T., Soares, C., & Carvalho, A. C. P. de L. F. de. (2018). CF4CF: recommending collaborative filtering algorithms using collaborative filtering. In Proceedings. New York: ACM. doi:10.1145/3240323.3240378

    • NLM

      Cunha T, Soares C, Carvalho ACP de LF de. CF4CF: recommending collaborative filtering algorithms using collaborative filtering [Internet]. Proceedings. 2018 ;[citado 2026 fev. 15 ] Available from: https://doi.org/10.1145/3240323.3240378

    • Vancouver

      Cunha T, Soares C, Carvalho ACP de LF de. CF4CF: recommending collaborative filtering algorithms using collaborative filtering [Internet]. Proceedings. 2018 ;[citado 2026 fev. 15 ] Available from: https://doi.org/10.1145/3240323.3240378

  • Dissertação (Mestrado)

    Uma abordagem híbrida para sistemas de recomendação de notícias (2018)

    Pagnossim, José Luiz Maturana; Peres, Sarajane Marques (Orientador)

    Unidade: EACH

    Subjects: MINERAÇÃO DE DADOS, NOTÍCIA

    Acesso à fonteHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      PAGNOSSIM, José Luiz Maturana. Uma abordagem híbrida para sistemas de recomendação de notícias. 2018. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2018. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100131/tde-07062018-101232/. Acesso em: 15 fev. 2026.

    • APA

      Pagnossim, J. L. M. (2018). Uma abordagem híbrida para sistemas de recomendação de notícias (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100131/tde-07062018-101232/

    • NLM

      Pagnossim JLM. Uma abordagem híbrida para sistemas de recomendação de notícias [Internet]. 2018 ;[citado 2026 fev. 15 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100131/tde-07062018-101232/

    • Vancouver

      Pagnossim JLM. Uma abordagem híbrida para sistemas de recomendação de notícias [Internet]. 2018 ;[citado 2026 fev. 15 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100131/tde-07062018-101232/

  • Artigo de periodico

    Metalearning and recommender systems: a literature review and empirical study on the algorithm selection problem for collaborative filtering (2018)

    Cunha, Tiago; Soares, Carlos; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de

    Source: Information Sciences. Unidade: ICMC

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, RECONHECIMENTO DE PADRÕES, ALGORITMOS

    Acesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      CUNHA, Tiago e SOARES, Carlos e CARVALHO, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de. Metalearning and recommender systems: a literature review and empirical study on the algorithm selection problem for collaborative filtering. Information Sciences, v. 423, n. Ja 2018, p. 128-144, 2018Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.ins.2017.09.050. Acesso em: 15 fev. 2026.

    • APA

      Cunha, T., Soares, C., & Carvalho, A. C. P. de L. F. de. (2018). Metalearning and recommender systems: a literature review and empirical study on the algorithm selection problem for collaborative filtering. Information Sciences, 423( Ja 2018), 128-144. doi:10.1016/j.ins.2017.09.050

    • NLM

      Cunha T, Soares C, Carvalho ACP de LF de. Metalearning and recommender systems: a literature review and empirical study on the algorithm selection problem for collaborative filtering [Internet]. Information Sciences. 2018 ; 423( Ja 2018): 128-144.[citado 2026 fev. 15 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2017.09.050

    • Vancouver

      Cunha T, Soares C, Carvalho ACP de LF de. Metalearning and recommender systems: a literature review and empirical study on the algorithm selection problem for collaborative filtering [Internet]. Information Sciences. 2018 ; 423( Ja 2018): 128-144.[citado 2026 fev. 15 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2017.09.050

  • Trabalho de evento

    A label ranking approach for selecting rankings of collaborative filtering algorithms (2018)

    Cunha, Tiago; Soares, Carlos; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de

    Source: Proceedings. Conference titles: Symposium on Applied Computing - SAC. Unidade: ICMC

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, SISTEMAS DE INFORMAÇÃO, RECONHECIMENTO DE PADRÕES, MINERAÇÃO DE DADOS

    Acesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      CUNHA, Tiago e SOARES, Carlos e CARVALHO, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de. A label ranking approach for selecting rankings of collaborative filtering algorithms. 2018, Anais.. New York: ACM, 2018. Disponível em: https://doi.org/10.1145/3167132.3167418. Acesso em: 15 fev. 2026.

    • APA

      Cunha, T., Soares, C., & Carvalho, A. C. P. de L. F. de. (2018). A label ranking approach for selecting rankings of collaborative filtering algorithms. In Proceedings. New York: ACM. doi:10.1145/3167132.3167418

    • NLM

      Cunha T, Soares C, Carvalho ACP de LF de. A label ranking approach for selecting rankings of collaborative filtering algorithms [Internet]. Proceedings. 2018 ;[citado 2026 fev. 15 ] Available from: https://doi.org/10.1145/3167132.3167418

    • Vancouver

      Cunha T, Soares C, Carvalho ACP de LF de. A label ranking approach for selecting rankings of collaborative filtering algorithms [Internet]. Proceedings. 2018 ;[citado 2026 fev. 15 ] Available from: https://doi.org/10.1145/3167132.3167418

  • Artigo de periodico

    Automatic music recommendation based on acoustic content and implicit listening feedback (2018)

    Borges, Rodrigo Carvalho ; Queiroz, Marcelo Gomes de

    Source: Revista Música Hodie. Unidade: IME

    Assunto: COMPUTAÇÃO MUSICAL

    Versão PublicadaAcesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      BORGES, Rodrigo Carvalho e QUEIROZ, Marcelo Gomes de. Automatic music recommendation based on acoustic content and implicit listening feedback. Revista Música Hodie, v. 18, n. 1, p. 31-43, 2018Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.5216/mh.v18i1.53569. Acesso em: 15 fev. 2026.

    • APA

      Borges, R. C., & Queiroz, M. G. de. (2018). Automatic music recommendation based on acoustic content and implicit listening feedback. Revista Música Hodie, 18( 1), 31-43. doi:10.5216/mh.v18i1.53569

    • NLM

      Borges RC, Queiroz MG de. Automatic music recommendation based on acoustic content and implicit listening feedback [Internet]. Revista Música Hodie. 2018 ; 18( 1): 31-43.[citado 2026 fev. 15 ] Available from: https://doi.org/10.5216/mh.v18i1.53569

    • Vancouver

      Borges RC, Queiroz MG de. Automatic music recommendation based on acoustic content and implicit listening feedback [Internet]. Revista Música Hodie. 2018 ; 18( 1): 31-43.[citado 2026 fev. 15 ] Available from: https://doi.org/10.5216/mh.v18i1.53569

  • Dissertação (Mestrado)

    Metodologia de segmentação de mídia social (2017)

    Tavares, Luiz Wanderley; Gouvea, Maria Aparecida (Orientador)

    Unidade: FEA

    Assunto: MÍDIAS SOCIAIS

    Acesso à fonteHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      TAVARES, Luiz Wanderley. Metodologia de segmentação de mídia social. 2017. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2017. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/12/12139/tde-27112017-162406/. Acesso em: 15 fev. 2026.

    • APA

      Tavares, L. W. (2017). Metodologia de segmentação de mídia social (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/12/12139/tde-27112017-162406/

    • NLM

      Tavares LW. Metodologia de segmentação de mídia social [Internet]. 2017 ;[citado 2026 fev. 15 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/12/12139/tde-27112017-162406/

    • Vancouver

      Tavares LW. Metodologia de segmentação de mídia social [Internet]. 2017 ;[citado 2026 fev. 15 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/12/12139/tde-27112017-162406/

  • Trabalho de evento

    Group-based collaborative filtering supported by multiple users' feedback to improve personalized ranking (2016)

    Costa, Arthur F. da; Manzato, Marcelo Garcia ; Campello, Ricardo José Gabrielli Barreto

    Source: Proceedings. Conference titles: Brazilian Symposium on Multimedia and the Web - WebMedia. Unidade: ICMC

    Subjects: MULTIMÍDIA INTERATIVA, SISTEMAS DE INFORMAÇÃO, RECONHECIMENTO DE PADRÕES

    Acesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      COSTA, Arthur F. da e MANZATO, Marcelo Garcia e CAMPELLO, Ricardo José Gabrielli Barreto. Group-based collaborative filtering supported by multiple users' feedback to improve personalized ranking. 2016, Anais.. New York: ACM, 2016. Disponível em: https://doi.org/10.1145/2976796.2976852. Acesso em: 15 fev. 2026.

    • APA

      Costa, A. F. da, Manzato, M. G., & Campello, R. J. G. B. (2016). Group-based collaborative filtering supported by multiple users' feedback to improve personalized ranking. In Proceedings. New York: ACM. doi:10.1145/2976796.2976852

    • NLM

      Costa AF da, Manzato MG, Campello RJGB. Group-based collaborative filtering supported by multiple users' feedback to improve personalized ranking [Internet]. Proceedings. 2016 ;[citado 2026 fev. 15 ] Available from: https://doi.org/10.1145/2976796.2976852

    • Vancouver

      Costa AF da, Manzato MG, Campello RJGB. Group-based collaborative filtering supported by multiple users' feedback to improve personalized ranking [Internet]. Proceedings. 2016 ;[citado 2026 fev. 15 ] Available from: https://doi.org/10.1145/2976796.2976852
  • 1

1 - 8 (8 records)

Digital Library of Intellectual Production of Universidade de São Paulo     2012 - 2026