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Trabalho de evento-anais periodico
Data stream mining to predict recommended actions for firewall network traffic (2026)
Dias, Herbert Gonçalves ; Giarini, Wagner Rafael; Cerri, Ricardo
Source: Lecture Notes in Artificial Intelligence. Conference titles: Brazilian Conference on Intelligent Systems - BRACIS. Unidade: ICMC
Subjects: MINERAÇÃO DE DADOS, PREVISÃO (ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS), SEGURANÇA DE REDES, APRENDIZADO COMPUTACIONAL
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ABNT
DIAS, Herbert Gonçalves e GIARINI, Wagner Rafael e CERRI, Ricardo. Data stream mining to predict recommended actions for firewall network traffic. Lecture Notes in Artificial Intelligence. Cham: Springer. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-032-15987-8_21. Acesso em: 19 fev. 2026. , 2026
APA
Dias, H. G., Giarini, W. R., & Cerri, R. (2026). Data stream mining to predict recommended actions for firewall network traffic. Lecture Notes in Artificial Intelligence. Cham: Springer. doi:10.1007/978-3-032-15987-8_21
NLM
Dias HG, Giarini WR, Cerri R. Data stream mining to predict recommended actions for firewall network traffic [Internet]. Lecture Notes in Artificial Intelligence. 2026 ; 16179 315-330.[citado 2026 fev. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-032-15987-8_21
Vancouver
Dias HG, Giarini WR, Cerri R. Data stream mining to predict recommended actions for firewall network traffic [Internet]. Lecture Notes in Artificial Intelligence. 2026 ; 16179 315-330.[citado 2026 fev. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-032-15987-8_21
Artigo de periodico
ARM-stream: active recovery of miscategorizations in clustering-based data stream classifiers (2025)
Cavalcanti, Douglas Monteiro; Cerri, Ricardo ; Faria, Elaine Ribeiro
Source: Data Mining and Knowledge Discovery. Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS, FRAMEWORKS
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ABNT
CAVALCANTI, Douglas Monteiro e CERRI, Ricardo e FARIA, Elaine Ribeiro. ARM-stream: active recovery of miscategorizations in clustering-based data stream classifiers. Data Mining and Knowledge Discovery, v. 39, n. 5, p. 1-35, 2025Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s10618-025-01124-4. Acesso em: 19 fev. 2026.
APA
Cavalcanti, D. M., Cerri, R., & Faria, E. R. (2025). ARM-stream: active recovery of miscategorizations in clustering-based data stream classifiers. Data Mining and Knowledge Discovery, 39( 5), 1-35. doi:10.1007/s10618-025-01124-4
NLM
Cavalcanti DM, Cerri R, Faria ER. ARM-stream: active recovery of miscategorizations in clustering-based data stream classifiers [Internet]. Data Mining and Knowledge Discovery. 2025 ; 39( 5): 1-35.[citado 2026 fev. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10618-025-01124-4
Vancouver
Cavalcanti DM, Cerri R, Faria ER. ARM-stream: active recovery of miscategorizations in clustering-based data stream classifiers [Internet]. Data Mining and Knowledge Discovery. 2025 ; 39( 5): 1-35.[citado 2026 fev. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10618-025-01124-4
Trabalho de evento
Handling missing values in data streams: an overview (2024)
Lima, Afonso Matheus Sousa ; Sousa, Elaine Parros Machado de
Source: Anais. Conference titles: Simpósio Brasileiro de Bancos de Dados - SBBD. Unidade: ICMC
Subjects: ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS, BANCO DE DADOS, PROCESSAMENTO DE DADOS
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ABNT
LIMA, Afonso Matheus Sousa e SOUSA, Elaine Parros Machado de. Handling missing values in data streams: an overview. 2024, Anais.. Porto Alegre: SBC, 2024. Disponível em: https://doi.org/10.5753/sbbd.2024.243102. Acesso em: 19 fev. 2026.
APA
Lima, A. M. S., & Sousa, E. P. M. de. (2024). Handling missing values in data streams: an overview. In Anais. Porto Alegre: SBC. doi:10.5753/sbbd.2024.243102
NLM
Lima AMS, Sousa EPM de. Handling missing values in data streams: an overview [Internet]. Anais. 2024 ;[citado 2026 fev. 19 ] Available from: https://doi.org/10.5753/sbbd.2024.243102
Vancouver
Lima AMS, Sousa EPM de. Handling missing values in data streams: an overview [Internet]. Anais. 2024 ;[citado 2026 fev. 19 ] Available from: https://doi.org/10.5753/sbbd.2024.243102
Tese (Doutorado)
Hierarchical classification on batch and streaming data with applications to entomology (2022)
Parmezan, Antonio Rafael Sabino; Batista, Gustavo Enrique de Almeida Prado Alves (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, HETEROGENEIDADE, MINERAÇÃO DE DADOS, CONTROLE DE INSETOS
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ABNT
PARMEZAN, Antonio Rafael Sabino. Hierarchical classification on batch and streaming data with applications to entomology. 2022. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2022. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-03102022-171351/. Acesso em: 19 fev. 2026.
APA
Parmezan, A. R. S. (2022). Hierarchical classification on batch and streaming data with applications to entomology (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-03102022-171351/
NLM
Parmezan ARS. Hierarchical classification on batch and streaming data with applications to entomology [Internet]. 2022 ;[citado 2026 fev. 19 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-03102022-171351/
Vancouver
Parmezan ARS. Hierarchical classification on batch and streaming data with applications to entomology [Internet]. 2022 ;[citado 2026 fev. 19 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-03102022-171351/
Dissertação (Mestrado)
Monitoramento de transições em agrupamento de fluxos de dados (2022)
Lima, Afonso Matheus Sousa; Sousa, Elaine Parros Machado de (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: ANÁLISE DE DADOS, BANCO DE DADOS, MINERAÇÃO DE DADOS, DESCOBERTA DE CONHECIMENTO
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ABNT
LIMA, Afonso Matheus Sousa. Monitoramento de transições em agrupamento de fluxos de dados. 2022. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2022. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-12092022-150759/. Acesso em: 19 fev. 2026.
APA
Lima, A. M. S. (2022). Monitoramento de transições em agrupamento de fluxos de dados (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-12092022-150759/
NLM
Lima AMS. Monitoramento de transições em agrupamento de fluxos de dados [Internet]. 2022 ;[citado 2026 fev. 19 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-12092022-150759/
Vancouver
Lima AMS. Monitoramento de transições em agrupamento de fluxos de dados [Internet]. 2022 ;[citado 2026 fev. 19 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-12092022-150759/
Trabalho de evento-anais periodico
‘Right to be forgotten’: analyzing the impact of forgetting data using K-NN algorithm in data stream learning (2022)
Libera, Caio Della ; Miranda, Leandro ; Bernardini, Flávia Cristina ; Mastelini, Saulo Martiello ; Viterbo, José
Source: Lecture Notes in Computer Science. Conference titles: IFIP WG 8.5 International Conference on Electronic Government - EGOV. Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS, DIREITOS E GARANTIAS INDIVIDUAIS
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ABNT
LIBERA, Caio Della et al. ‘Right to be forgotten’: analyzing the impact of forgetting data using K-NN algorithm in data stream learning. Lecture Notes in Computer Science. Cham: Springer. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-031-15086-9_34. Acesso em: 19 fev. 2026. , 2022
APA
Libera, C. D., Miranda, L., Bernardini, F. C., Mastelini, S. M., & Viterbo, J. (2022). ‘Right to be forgotten’: analyzing the impact of forgetting data using K-NN algorithm in data stream learning. Lecture Notes in Computer Science. Cham: Springer. doi:10.1007/978-3-031-15086-9_34
NLM
Libera CD, Miranda L, Bernardini FC, Mastelini SM, Viterbo J. ‘Right to be forgotten’: analyzing the impact of forgetting data using K-NN algorithm in data stream learning [Internet]. Lecture Notes in Computer Science. 2022 ; 13391 530-542.[citado 2026 fev. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-031-15086-9_34
Vancouver
Libera CD, Miranda L, Bernardini FC, Mastelini SM, Viterbo J. ‘Right to be forgotten’: analyzing the impact of forgetting data using K-NN algorithm in data stream learning [Internet]. Lecture Notes in Computer Science. 2022 ; 13391 530-542.[citado 2026 fev. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-031-15086-9_34
Artigo de periodico
Establishing trajectories of moving objects without identities: the intricacies of cell tracking and a solution (2022)
Cazzolato, Mirela Teixeira ; Traina, Agma Juci Machado ; Böhm, Klemens
Source: Information Systems. Unidade: ICMC
Subjects: BANCO DE DADOS MULTIMÍDIA, ALGORITMOS PARA IMAGENS, HEURÍSTICA, PREVISÃO (ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS)
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ABNT
CAZZOLATO, Mirela Teixeira e TRAINA, Agma Juci Machado e BÖHM, Klemens. Establishing trajectories of moving objects without identities: the intricacies of cell tracking and a solution. Information Systems, v. 105, p. 1-14, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.is.2021.101955. Acesso em: 19 fev. 2026.
APA
Cazzolato, M. T., Traina, A. J. M., & Böhm, K. (2022). Establishing trajectories of moving objects without identities: the intricacies of cell tracking and a solution. Information Systems, 105, 1-14. doi:10.1016/j.is.2021.101955
NLM
Cazzolato MT, Traina AJM, Böhm K. Establishing trajectories of moving objects without identities: the intricacies of cell tracking and a solution [Internet]. Information Systems. 2022 ; 105 1-14.[citado 2026 fev. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.is.2021.101955
Vancouver
Cazzolato MT, Traina AJM, Böhm K. Establishing trajectories of moving objects without identities: the intricacies of cell tracking and a solution [Internet]. Information Systems. 2022 ; 105 1-14.[citado 2026 fev. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.is.2021.101955
Dissertação (Mestrado)
Trace clustering approach for detection and locatization of concept drift in business processes (2021)
Sousa, Rafael Gaspar de; Peres, Sarajane Marques (Orientador) ; Reijers, Hajo Alexander (Orientador)
Unidade: EACH
Subjects: MINERAÇÃO DE DADOS, NEGÓCIOS
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ABNT
SOUSA, Rafael Gaspar de. Trace clustering approach for detection and locatization of concept drift in business processes. 2021. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2021. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100131/tde-02122021-144602/. Acesso em: 19 fev. 2026.
APA
Sousa, R. G. de. (2021). Trace clustering approach for detection and locatization of concept drift in business processes (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100131/tde-02122021-144602/
NLM
Sousa RG de. Trace clustering approach for detection and locatization of concept drift in business processes [Internet]. 2021 ;[citado 2026 fev. 19 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100131/tde-02122021-144602/
Vancouver
Sousa RG de. Trace clustering approach for detection and locatization of concept drift in business processes [Internet]. 2021 ;[citado 2026 fev. 19 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100131/tde-02122021-144602/
Artigo de periodico
Efficient unsupervised drift detector for fast and high-dimensional data streams (2021)
Souza, Vinícius Mourão Alves de ; Parmezan, Antonio Rafael Sabino ; Chowdhury, Farhan A.; Mueen, Abdullah
Source: Knowledge and Information Systems. Unidade: ICMC
Subjects: MINERAÇÃO DE DADOS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
SOUZA, Vinícius Mourão Alves de et al. Efficient unsupervised drift detector for fast and high-dimensional data streams. Knowledge and Information Systems, v. 63, n. 6, p. 1497-1527, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s10115-021-01564-6. Acesso em: 19 fev. 2026.
APA
Souza, V. M. A. de, Parmezan, A. R. S., Chowdhury, F. A., & Mueen, A. (2021). Efficient unsupervised drift detector for fast and high-dimensional data streams. Knowledge and Information Systems, 63( 6), 1497-1527. doi:10.1007/s10115-021-01564-6
NLM
Souza VMA de, Parmezan ARS, Chowdhury FA, Mueen A. Efficient unsupervised drift detector for fast and high-dimensional data streams [Internet]. Knowledge and Information Systems. 2021 ; 63( 6): 1497-1527.[citado 2026 fev. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10115-021-01564-6
Vancouver
Souza VMA de, Parmezan ARS, Chowdhury FA, Mueen A. Efficient unsupervised drift detector for fast and high-dimensional data streams [Internet]. Knowledge and Information Systems. 2021 ; 63( 6): 1497-1527.[citado 2026 fev. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10115-021-01564-6
Artigo de periodico
Challenges in benchmarking stream learning algorithms with real-world data (2020)
Souza, Vinícius Mourão Alves de ; Reis, Denis Moreira dos ; Maletzke, André Gustavo ; Batista, Gustavo Enrique de Almeida Prado Alves
Source: Data Mining and Knowledge Discovery. Unidade: ICMC
Subjects: ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS, MINERAÇÃO DE DADOS, ALGORITMOS ÚTEIS E ESPECÍFICOS, BENCHMARKS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
SOUZA, Vinícius Mourão Alves de et al. Challenges in benchmarking stream learning algorithms with real-world data. Data Mining and Knowledge Discovery, v. No 2020, n. 6, p. 1805-1858, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s10618-020-00698-5. Acesso em: 19 fev. 2026.
APA
Souza, V. M. A. de, Reis, D. M. dos, Maletzke, A. G., & Batista, G. E. de A. P. A. (2020). Challenges in benchmarking stream learning algorithms with real-world data. Data Mining and Knowledge Discovery, No 2020( 6), 1805-1858. doi:10.1007/s10618-020-00698-5
NLM
Souza VMA de, Reis DM dos, Maletzke AG, Batista GE de APA. Challenges in benchmarking stream learning algorithms with real-world data [Internet]. Data Mining and Knowledge Discovery. 2020 ; No 2020( 6): 1805-1858.[citado 2026 fev. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10618-020-00698-5
Vancouver
Souza VMA de, Reis DM dos, Maletzke AG, Batista GE de APA. Challenges in benchmarking stream learning algorithms with real-world data [Internet]. Data Mining and Knowledge Discovery. 2020 ; No 2020( 6): 1805-1858.[citado 2026 fev. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10618-020-00698-5
Trabalho de evento-anais periodico
Online clustering for novelty detection and concept drift in data streams (2019)
Garcia, Kemilly Dearo; Poel, Mannes ; Kok, Joost N ; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de
Source: Lecture Notes in Artificial Intelligence. Conference titles: EPIA Conference on Artificial Intelligence - EPIA. Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
GARCIA, Kemilly Dearo et al. Online clustering for novelty detection and concept drift in data streams. Lecture Notes in Artificial Intelligence. Cham: Springer. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-030-30244-3_37. Acesso em: 19 fev. 2026. , 2019
APA
Garcia, K. D., Poel, M., Kok, J. N., & Carvalho, A. C. P. de L. F. de. (2019). Online clustering for novelty detection and concept drift in data streams. Lecture Notes in Artificial Intelligence. Cham: Springer. doi:10.1007/978-3-030-30244-3_37
NLM
Garcia KD, Poel M, Kok JN, Carvalho ACP de LF de. Online clustering for novelty detection and concept drift in data streams [Internet]. Lecture Notes in Artificial Intelligence. 2019 ; 11805 448-459.[citado 2026 fev. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-30244-3_37
Vancouver
Garcia KD, Poel M, Kok JN, Carvalho ACP de LF de. Online clustering for novelty detection and concept drift in data streams [Internet]. Lecture Notes in Artificial Intelligence. 2019 ; 11805 448-459.[citado 2026 fev. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-30244-3_37
Artigo de periodico
Combining instance selection and self-training to improve data stream quantification (2018)
Maletzke, André Gustavo; Reis, Denis Moreira dos; Batista, Gustavo Enrique de Almeida Prado Alves
Source: Journal of the Brazilian Computer Society. Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
MALETZKE, André Gustavo e REIS, Denis Moreira dos e BATISTA, Gustavo Enrique de Almeida Prado Alves. Combining instance selection and self-training to improve data stream quantification. Journal of the Brazilian Computer Society, v. 24, p. 1-17, 2018Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1186/s13173-018-0076-0. Acesso em: 19 fev. 2026.
APA
Maletzke, A. G., Reis, D. M. dos, & Batista, G. E. de A. P. A. (2018). Combining instance selection and self-training to improve data stream quantification. Journal of the Brazilian Computer Society, 24, 1-17. doi:10.1186/s13173-018-0076-0
NLM
Maletzke AG, Reis DM dos, Batista GE de APA. Combining instance selection and self-training to improve data stream quantification [Internet]. Journal of the Brazilian Computer Society. 2018 ; 24 1-17.[citado 2026 fev. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1186/s13173-018-0076-0
Vancouver
Maletzke AG, Reis DM dos, Batista GE de APA. Combining instance selection and self-training to improve data stream quantification [Internet]. Journal of the Brazilian Computer Society. 2018 ; 24 1-17.[citado 2026 fev. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1186/s13173-018-0076-0
Trabalho de evento-anais periodico
A cluster-based prototype reduction for online classification (2018)
Garcia, Kemilly Dearo; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de ; Moreira, João Mendes
Source: Lecture Notes in Computer Science. Conference titles: International Conference on Intelligent Data Engineering and Automated Learning - IDEAL. Unidade: ICMC
Subjects: ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS, ANÁLISE ESTATÍSTICA DE DADOS, MINERAÇÃO DE DADOS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
GARCIA, Kemilly Dearo e CARVALHO, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de e MOREIRA, João Mendes. A cluster-based prototype reduction for online classification. Lecture Notes in Computer Science. Cham: Springer. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-030-03493-1_63. Acesso em: 19 fev. 2026. , 2018
APA
Garcia, K. D., Carvalho, A. C. P. de L. F. de, & Moreira, J. M. (2018). A cluster-based prototype reduction for online classification. Lecture Notes in Computer Science. Cham: Springer. doi:10.1007/978-3-030-03493-1_63
NLM
Garcia KD, Carvalho ACP de LF de, Moreira JM. A cluster-based prototype reduction for online classification [Internet]. Lecture Notes in Computer Science. 2018 ; 11314 603-610.[citado 2026 fev. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-03493-1_63
Vancouver
Garcia KD, Carvalho ACP de LF de, Moreira JM. A cluster-based prototype reduction for online classification [Internet]. Lecture Notes in Computer Science. 2018 ; 11314 603-610.[citado 2026 fev. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-03493-1_63
Tese (Doutorado)
Projeções multidimensionais para a análise de fluxos de dados (2016)
Neves, Tácito Trindade de Araújo Tiburtino; Paulovich, Fernando Vieira (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: VISUALIZAÇÃO, VISÃO COMPUTACIONAL, COLETA DE DADOS, ANÁLISE DE DADOS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
NEVES, Tácito Trindade de Araújo Tiburtino. Projeções multidimensionais para a análise de fluxos de dados. 2016. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2016. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-12012017-150124/. Acesso em: 19 fev. 2026.
APA
Neves, T. T. de A. T. (2016). Projeções multidimensionais para a análise de fluxos de dados (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-12012017-150124/
NLM
Neves TT de AT. Projeções multidimensionais para a análise de fluxos de dados [Internet]. 2016 ;[citado 2026 fev. 19 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-12012017-150124/
Vancouver
Neves TT de AT. Projeções multidimensionais para a análise de fluxos de dados [Internet]. 2016 ;[citado 2026 fev. 19 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-12012017-150124/
Dissertação (Mestrado)
Algoritmos anytime baseados em instâncias para classificação em fluxo de dados (2016)
Lemes, Cristiano InÃ¡cio; Batista, Gustavo Enrique de Almeida Prado Alves (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, MINERAÇÃO DE DADOS, ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
LEMES, Cristiano InÃ¡cio. Algoritmos anytime baseados em instâncias para classificação em fluxo de dados. 2016. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2016. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-02092016-134752/. Acesso em: 19 fev. 2026.
APA
Lemes, C. I. Ã. ¡cio. (2016). Algoritmos anytime baseados em instâncias para classificação em fluxo de dados (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-02092016-134752/
NLM
Lemes CIÃ¡cio. Algoritmos anytime baseados em instâncias para classificação em fluxo de dados [Internet]. 2016 ;[citado 2026 fev. 19 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-02092016-134752/
Vancouver
Lemes CIÃ¡cio. Algoritmos anytime baseados em instâncias para classificação em fluxo de dados [Internet]. 2016 ;[citado 2026 fev. 19 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-02092016-134752/
Dissertação (Mestrado)
Classificação de fluxos de dados com mudança de conceito e latência de verificação (2016)
Reis, Denis Moreira dos; Batista, Gustavo Enrique de Almeida Prado Alves (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, MINERAÇÃO DE DADOS, ANÁLISE DE DADOS, INFERÊNCIA PARAMÉTRICA
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ABNT
REIS, Denis Moreira dos. Classificação de fluxos de dados com mudança de conceito e latência de verificação. 2016. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2016. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-13012017-095800/. Acesso em: 19 fev. 2026.
APA
Reis, D. M. dos. (2016). Classificação de fluxos de dados com mudança de conceito e latência de verificação (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-13012017-095800/
NLM
Reis DM dos. Classificação de fluxos de dados com mudança de conceito e latência de verificação [Internet]. 2016 ;[citado 2026 fev. 19 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-13012017-095800/
Vancouver
Reis DM dos. Classificação de fluxos de dados com mudança de conceito e latência de verificação [Internet]. 2016 ;[citado 2026 fev. 19 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-13012017-095800/
Tese (Doutorado)
Agrupamento de dados em fluxos contínuos com estimativa automática do número de grupos (2015)
Silva, Jonathan de Andrade; Hruschka, Eduardo Raul (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: COMPUTAÇÃO EVOLUTIVA, MINERAÇÃO DE DADOS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL
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ABNT
SILVA, Jonathan de Andrade. Agrupamento de dados em fluxos contínuos com estimativa automática do número de grupos. 2015. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2015. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-10082015-110127/. Acesso em: 19 fev. 2026.
APA
Silva, J. de A. (2015). Agrupamento de dados em fluxos contínuos com estimativa automática do número de grupos (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-10082015-110127/
NLM
Silva J de A. Agrupamento de dados em fluxos contínuos com estimativa automática do número de grupos [Internet]. 2015 ;[citado 2026 fev. 19 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-10082015-110127/
Vancouver
Silva J de A. Agrupamento de dados em fluxos contínuos com estimativa automática do número de grupos [Internet]. 2015 ;[citado 2026 fev. 19 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-10082015-110127/
Dissertação (Mestrado)
Classificação de fluxos de dados não estacionários com algoritmos incrementais baseados no modelo de misturas gaussianas (2015)
Oliveira, Luan Soares; Batista, Gustavo Enrique de Almeida Prado Alves (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, MINERAÇÃO DE DADOS, ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
OLIVEIRA, Luan Soares. Classificação de fluxos de dados não estacionários com algoritmos incrementais baseados no modelo de misturas gaussianas. 2015. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2015. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-06042016-143503/. Acesso em: 19 fev. 2026.
APA
Oliveira, L. S. (2015). Classificação de fluxos de dados não estacionários com algoritmos incrementais baseados no modelo de misturas gaussianas (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-06042016-143503/
NLM
Oliveira LS. Classificação de fluxos de dados não estacionários com algoritmos incrementais baseados no modelo de misturas gaussianas [Internet]. 2015 ;[citado 2026 fev. 19 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-06042016-143503/
Vancouver
Oliveira LS. Classificação de fluxos de dados não estacionários com algoritmos incrementais baseados no modelo de misturas gaussianas [Internet]. 2015 ;[citado 2026 fev. 19 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-06042016-143503/

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