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Artigo de periodico
Can ofline metrics measure explanation goals?: A comparative survey analysis of ofline explanation metrics in recommender systems (2025)
Zanon, André Levi ; Rocha, Leonardo Chaves Dutra da ; Manzato, Marcelo Garcia
Source: ACM Transactions on Recommender Systems - TORS. Unidade: ICMC
Assunto: SISTEMAS DE RECOMENDAÇÃO
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ABNT
ZANON, André Levi e ROCHA, Leonardo Chaves Dutra da e MANZATO, Marcelo Garcia. Can ofline metrics measure explanation goals?: A comparative survey analysis of ofline explanation metrics in recommender systems. ACM Transactions on Recommender Systems - TORS, 2025Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1145/3779420. Acesso em: 03 jan. 2026.
APA
Zanon, A. L., Rocha, L. C. D. da, & Manzato, M. G. (2025). Can ofline metrics measure explanation goals?: A comparative survey analysis of ofline explanation metrics in recommender systems. ACM Transactions on Recommender Systems - TORS. doi:10.1145/3779420
NLM
Zanon AL, Rocha LCD da, Manzato MG. Can ofline metrics measure explanation goals?: A comparative survey analysis of ofline explanation metrics in recommender systems [Internet]. ACM Transactions on Recommender Systems - TORS. 2025 ;[citado 2026 jan. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1145/3779420
Vancouver
Zanon AL, Rocha LCD da, Manzato MG. Can ofline metrics measure explanation goals?: A comparative survey analysis of ofline explanation metrics in recommender systems [Internet]. ACM Transactions on Recommender Systems - TORS. 2025 ;[citado 2026 jan. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1145/3779420
Dissertação (Mestrado)
Inteligência artificial e decisão administrativa: integração tecnológica e o princípio da motivação (2024)
Ribeiro, Ludmilla Rocha Cunha; Marques Neto, Floriano Peixoto de Azevedo (Orientador)
Unidade: FD
Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, ADMINISTRAÇÃO PÚBLICA, DECISÃO ADMINISTRATIVA, PRINCÍPIO DA MOTIVAÇÃO, GOVERNANÇA, ACCOUNTABILITY, ÉTICA
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ABNT
RIBEIRO, Ludmilla Rocha Cunha. Inteligência artificial e decisão administrativa: integração tecnológica e o princípio da motivação. 2024. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2024. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/2/2134/tde-09122024-172640/. Acesso em: 03 jan. 2026.
APA
Ribeiro, L. R. C. (2024). Inteligência artificial e decisão administrativa: integração tecnológica e o princípio da motivação (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/2/2134/tde-09122024-172640/
NLM
Ribeiro LRC. Inteligência artificial e decisão administrativa: integração tecnológica e o princípio da motivação [Internet]. 2024 ;[citado 2026 jan. 03 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/2/2134/tde-09122024-172640/
Vancouver
Ribeiro LRC. Inteligência artificial e decisão administrativa: integração tecnológica e o princípio da motivação [Internet]. 2024 ;[citado 2026 jan. 03 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/2/2134/tde-09122024-172640/
Artigo de periodico
Mining Pareto-optimal counterfactual antecedents with a branch-and-boundmodel-agnostic algorithm (2024)
Raimundo, Marcos M ; Nonato, Luis Gustavo ; Poco, Jorge
Source: Data Mining and Knowledge Discovery. Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ALGORITMOS
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ABNT
RAIMUNDO, Marcos M e NONATO, Luis Gustavo e POCO, Jorge. Mining Pareto-optimal counterfactual antecedents with a branch-and-boundmodel-agnostic algorithm. Data Mining and Knowledge Discovery, v. 38, p. 2942-2974, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s10618-022-00906-4. Acesso em: 03 jan. 2026.
APA
Raimundo, M. M., Nonato, L. G., & Poco, J. (2024). Mining Pareto-optimal counterfactual antecedents with a branch-and-boundmodel-agnostic algorithm. Data Mining and Knowledge Discovery, 38, 2942-2974. doi:10.1007/s10618-022-00906-4
NLM
Raimundo MM, Nonato LG, Poco J. Mining Pareto-optimal counterfactual antecedents with a branch-and-boundmodel-agnostic algorithm [Internet]. Data Mining and Knowledge Discovery. 2024 ; 38 2942-2974.[citado 2026 jan. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10618-022-00906-4
Vancouver
Raimundo MM, Nonato LG, Poco J. Mining Pareto-optimal counterfactual antecedents with a branch-and-boundmodel-agnostic algorithm [Internet]. Data Mining and Knowledge Discovery. 2024 ; 38 2942-2974.[citado 2026 jan. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10618-022-00906-4
Artigo de periodico
Explainable artificial intelligence (XAI): from theory to methods and applications (2024)
Ortigossa, Evandro Scudeleti ; Gonçalves, Thales ; Nonato, Luis Gustavo
Source: IEEE Access. Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REPRESENTAÇÃO
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ABNT
ORTIGOSSA, Evandro Scudeleti e GONÇALVES, Thales e NONATO, Luis Gustavo. Explainable artificial intelligence (XAI): from theory to methods and applications. IEEE Access, v. 12, p. 80799-80846, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2024.3409843. Acesso em: 03 jan. 2026.
APA
Ortigossa, E. S., Gonçalves, T., & Nonato, L. G. (2024). Explainable artificial intelligence (XAI): from theory to methods and applications. IEEE Access, 12, 80799-80846. doi:10.1109/ACCESS.2024.3409843
NLM
Ortigossa ES, Gonçalves T, Nonato LG. Explainable artificial intelligence (XAI): from theory to methods and applications [Internet]. IEEE Access. 2024 ; 12 80799-80846.[citado 2026 jan. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2024.3409843
Vancouver
Ortigossa ES, Gonçalves T, Nonato LG. Explainable artificial intelligence (XAI): from theory to methods and applications [Internet]. IEEE Access. 2024 ; 12 80799-80846.[citado 2026 jan. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2024.3409843
Trabalho de evento
RADAR-MIX: how to uncover adversarial attacks in medical image analysis through explainability (2024)
Aguiar, Erikson Júlio de ; Traina Junior, Caetano ; Traina, Agma Juci Machado
Source: Proceedings. Conference titles: IEEE International Symposium on Computer-Based Medical Systems - CBMS. Unidade: ICMC
Subjects: BANCO DE DADOS, VISUALIZAÇÃO, APRENDIZAGEM PROFUNDA, TECNOLOGIAS DA SAÚDE, DIAGNÓSTICO POR IMAGEM
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
AGUIAR, Erikson Júlio de e TRAINA JUNIOR, Caetano e TRAINA, Agma Juci Machado. RADAR-MIX: how to uncover adversarial attacks in medical image analysis through explainability. 2024, Anais.. Los Alamitos: IEEE, 2024. Disponível em: https://doi.org/10.1109/CBMS61543.2024.00078. Acesso em: 03 jan. 2026.
APA
Aguiar, E. J. de, Traina Junior, C., & Traina, A. J. M. (2024). RADAR-MIX: how to uncover adversarial attacks in medical image analysis through explainability. In Proceedings. Los Alamitos: IEEE. doi:10.1109/CBMS61543.2024.00078
NLM
Aguiar EJ de, Traina Junior C, Traina AJM. RADAR-MIX: how to uncover adversarial attacks in medical image analysis through explainability [Internet]. Proceedings. 2024 ;[citado 2026 jan. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1109/CBMS61543.2024.00078
Vancouver
Aguiar EJ de, Traina Junior C, Traina AJM. RADAR-MIX: how to uncover adversarial attacks in medical image analysis through explainability [Internet]. Proceedings. 2024 ;[citado 2026 jan. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1109/CBMS61543.2024.00078
Trabalho de evento
Explainable LightGBM approach for predicting myocardial infarction mortality (2023)
Vicente, Ana Letícia Garcez; Malaquias Junior, Roseval Donisete ; Romero, Roseli Aparecida Francelin
Source: Proceedings. Conference titles: International Conference on Computational Science and Computational Intelligence - CSCI. Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, DIAGNÓSTICO POR COMPUTADOR, TECNOLOGIAS DA SAÚDE, INFARTO DO MIOCÁRDIO
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
VICENTE, Ana Letícia Garcez e MALAQUIAS JUNIOR, Roseval Donisete e ROMERO, Roseli Aparecida Francelin. Explainable LightGBM approach for predicting myocardial infarction mortality. 2023, Anais.. Piscataway: IEEE, 2023. Disponível em: https://doi.org/10.1109/CSCI62032.2023.00057. Acesso em: 03 jan. 2026.
APA
Vicente, A. L. G., Malaquias Junior, R. D., & Romero, R. A. F. (2023). Explainable LightGBM approach for predicting myocardial infarction mortality. In Proceedings. Piscataway: IEEE. doi:10.1109/CSCI62032.2023.00057
NLM
Vicente ALG, Malaquias Junior RD, Romero RAF. Explainable LightGBM approach for predicting myocardial infarction mortality [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2026 jan. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1109/CSCI62032.2023.00057
Vancouver
Vicente ALG, Malaquias Junior RD, Romero RAF. Explainable LightGBM approach for predicting myocardial infarction mortality [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2026 jan. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1109/CSCI62032.2023.00057
Dissertação (Mestrado)
Uso de agrupamento para alcançar explicabilidade global de modelos de aprendizado de máquina (2023)
Vieira, Carla Piazzon Ramos ; Digiampietri, Luciano Antonio (Orientador)
Unidade: EACH
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, TOMADA DE DECISÃO
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
VIEIRA, Carla Piazzon Ramos. Uso de agrupamento para alcançar explicabilidade global de modelos de aprendizado de máquina. 2023. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100131/tde-22052023-205242/. Acesso em: 03 jan. 2026.
APA
Vieira, C. P. R. (2023). Uso de agrupamento para alcançar explicabilidade global de modelos de aprendizado de máquina (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100131/tde-22052023-205242/
NLM
Vieira CPR. Uso de agrupamento para alcançar explicabilidade global de modelos de aprendizado de máquina [Internet]. 2023 ;[citado 2026 jan. 03 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100131/tde-22052023-205242/
Vancouver
Vieira CPR. Uso de agrupamento para alcançar explicabilidade global de modelos de aprendizado de máquina [Internet]. 2023 ;[citado 2026 jan. 03 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100131/tde-22052023-205242/

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