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  • Artigo de periodico

    Efficient outlier detection in numerical and categorical data (2025)

    Cabral, Eugenio Ferreira; Sánchez Vinces, Braulio Valentin ; Silva, Guilherme Domingos Faria; Sander, Jörg ; Cordeiro, Robson Leonardo Ferreira

    Source: Data Mining and Knowledge Discovery. Unidade: ICMC

    Subjects: BANCO DE DADOS, MINERAÇÃO DE DADOS

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

    • ABNT

      CABRAL, Eugenio Ferreira et al. Efficient outlier detection in numerical and categorical data. Data Mining and Knowledge Discovery, v. 39, p. 1-46, 2025Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s10618-024-01084-1. Acesso em: 26 jan. 2026.

    • APA

      Cabral, E. F., Sánchez Vinces, B. V., Silva, G. D. F., Sander, J., & Cordeiro, R. L. F. (2025). Efficient outlier detection in numerical and categorical data. Data Mining and Knowledge Discovery, 39, 1-46. doi:10.1007/s10618-024-01084-1

    • NLM

      Cabral EF, Sánchez Vinces BV, Silva GDF, Sander J, Cordeiro RLF. Efficient outlier detection in numerical and categorical data [Internet]. Data Mining and Knowledge Discovery. 2025 ; 39 1-46.[citado 2026 jan. 26 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10618-024-01084-1

    • Vancouver

      Cabral EF, Sánchez Vinces BV, Silva GDF, Sander J, Cordeiro RLF. Efficient outlier detection in numerical and categorical data [Internet]. Data Mining and Knowledge Discovery. 2025 ; 39 1-46.[citado 2026 jan. 26 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10618-024-01084-1

  • Mestrado Profissionalizante

    Avaliação de modelos de aprendizado de máquina na detecção de volatilidade atípica em séries financeiras (2025)

    Souza, Renata Cecconi de; Wolf, Denis Fernando (Orientador)

    Unidade: ICMC

    Subjects: VALORES ATÍPICOS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS, MERCADO FINANCEIRO, ANÁLISE DE RISCO

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

    • ABNT

      SOUZA, Renata Cecconi de. Avaliação de modelos de aprendizado de máquina na detecção de volatilidade atípica em séries financeiras. 2025. Mestrado Profissionalizante – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2025. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55137/tde-13052025-132504/. Acesso em: 26 jan. 2026.

    • APA

      Souza, R. C. de. (2025). Avaliação de modelos de aprendizado de máquina na detecção de volatilidade atípica em séries financeiras (Mestrado Profissionalizante). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55137/tde-13052025-132504/

    • NLM

      Souza RC de. Avaliação de modelos de aprendizado de máquina na detecção de volatilidade atípica em séries financeiras [Internet]. 2025 ;[citado 2026 jan. 26 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55137/tde-13052025-132504/

    • Vancouver

      Souza RC de. Avaliação de modelos de aprendizado de máquina na detecção de volatilidade atípica em séries financeiras [Internet]. 2025 ;[citado 2026 jan. 26 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55137/tde-13052025-132504/

  • Dissertação (Mestrado)

    Detecting outliers and annotating their types with indexing structures (2022)

    Silva, Guilherme Domingos Faria; Cordeiro, Robson Leonardo Ferreira (Orientador)

    Unidade: ICMC

    Subjects: INTERNET, INTERNET DAS COISAS, BASES DE DADOS, ANÁLISE DE DADOS, MINERAÇÃO DE DADOS

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

    • ABNT

      SILVA, Guilherme Domingos Faria. Detecting outliers and annotating their types with indexing structures. 2022. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2022. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-15092022-141353/. Acesso em: 26 jan. 2026.

    • APA

      Silva, G. D. F. (2022). Detecting outliers and annotating their types with indexing structures (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-15092022-141353/

    • NLM

      Silva GDF. Detecting outliers and annotating their types with indexing structures [Internet]. 2022 ;[citado 2026 jan. 26 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-15092022-141353/

    • Vancouver

      Silva GDF. Detecting outliers and annotating their types with indexing structures [Internet]. 2022 ;[citado 2026 jan. 26 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-15092022-141353/

  • Dissertação (Mestrado)

    Detecção de anomalias em logs de eventos de processos de negócio: um estudo comparativo entre abordagens baseadas em redes neurais e baseadas em contagem (2022)

    Rojas Krugger, Esther Maria; Peres, Sarajane Marques (Orientador)

    Unidade: EACH

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, NEGÓCIOS, MINERAÇÃO DE DADOS, REDES NEURAIS

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

    • ABNT

      ROJAS KRUGGER, Esther Maria. Detecção de anomalias em logs de eventos de processos de negócio: um estudo comparativo entre abordagens baseadas em redes neurais e baseadas em contagem. 2022. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2022. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100131/tde-04052022-215626/. Acesso em: 26 jan. 2026.

    • APA

      Rojas Krugger, E. M. (2022). Detecção de anomalias em logs de eventos de processos de negócio: um estudo comparativo entre abordagens baseadas em redes neurais e baseadas em contagem (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100131/tde-04052022-215626/

    • NLM

      Rojas Krugger EM. Detecção de anomalias em logs de eventos de processos de negócio: um estudo comparativo entre abordagens baseadas em redes neurais e baseadas em contagem [Internet]. 2022 ;[citado 2026 jan. 26 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100131/tde-04052022-215626/

    • Vancouver

      Rojas Krugger EM. Detecção de anomalias em logs de eventos de processos de negócio: um estudo comparativo entre abordagens baseadas em redes neurais e baseadas em contagem [Internet]. 2022 ;[citado 2026 jan. 26 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100131/tde-04052022-215626/

  • Dissertação (Mestrado)

    Fast outlier detection using similarity self-join techniques (2021)

    Cabral, Eugenio Ferreira; Cordeiro, Robson Leonardo Ferreira (Orientador)

    Unidade: ICMC

    Subjects: DISPOSITIVOS ELETRÔNICOS, BANCO DE DADOS, ANÁLISE DE DADOS, MINERAÇÃO DE DADOS

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

    • ABNT

      CABRAL, Eugenio Ferreira. Fast outlier detection using similarity self-join techniques. 2021. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2021. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-29042021-111846/. Acesso em: 26 jan. 2026.

    • APA

      Cabral, E. F. (2021). Fast outlier detection using similarity self-join techniques (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-29042021-111846/

    • NLM

      Cabral EF. Fast outlier detection using similarity self-join techniques [Internet]. 2021 ;[citado 2026 jan. 26 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-29042021-111846/

    • Vancouver

      Cabral EF. Fast outlier detection using similarity self-join techniques [Internet]. 2021 ;[citado 2026 jan. 26 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-29042021-111846/

  • Artigo de periodico

    On novelty detection for multi-class classification using non-linear metric learning (2021)

    Silva, Samuel Rocha; Vieira, Thales ; Martínez, Dimas ; Paiva, Afonso

    Source: Expert Systems With Applications. Unidade: ICMC

    Subjects: ALGORITMOS, APRENDIZAGEM

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

    • ABNT

      SILVA, Samuel Rocha et al. On novelty detection for multi-class classification using non-linear metric learning. Expert Systems With Applications, v. 167, p. 1-12, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2020.114193. Acesso em: 26 jan. 2026.

    • APA

      Silva, S. R., Vieira, T., Martínez, D., & Paiva, A. (2021). On novelty detection for multi-class classification using non-linear metric learning. Expert Systems With Applications, 167, 1-12. doi:10.1016/j.eswa.2020.114193

    • NLM

      Silva SR, Vieira T, Martínez D, Paiva A. On novelty detection for multi-class classification using non-linear metric learning [Internet]. Expert Systems With Applications. 2021 ; 167 1-12.[citado 2026 jan. 26 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2020.114193

    • Vancouver

      Silva SR, Vieira T, Martínez D, Paiva A. On novelty detection for multi-class classification using non-linear metric learning [Internet]. Expert Systems With Applications. 2021 ; 167 1-12.[citado 2026 jan. 26 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2020.114193

  • Artigo de periodico

    Internal evaluation of unsupervised outlier detection (2020)

    Marques, Henrique Oliveira; Campello, Ricardo José Gabrielli Barreto ; Sander, Jörg ; Zimek, Arthur

    Source: ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data. Unidade: ICMC

    Subjects: MINERAÇÃO DE DADOS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL

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

    • ABNT

      MARQUES, Henrique Oliveira et al. Internal evaluation of unsupervised outlier detection. ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data, v. 14, n. 4, p. 47:1-47:42, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1145/3394053. Acesso em: 26 jan. 2026.

    • APA

      Marques, H. O., Campello, R. J. G. B., Sander, J., & Zimek, A. (2020). Internal evaluation of unsupervised outlier detection. ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data, 14( 4), 47:1-47:42. doi:10.1145/3394053

    • NLM

      Marques HO, Campello RJGB, Sander J, Zimek A. Internal evaluation of unsupervised outlier detection [Internet]. ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data. 2020 ; 14( 4): 47:1-47:42.[citado 2026 jan. 26 ] Available from: https://doi.org/10.1145/3394053

    • Vancouver

      Marques HO, Campello RJGB, Sander J, Zimek A. Internal evaluation of unsupervised outlier detection [Internet]. ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data. 2020 ; 14( 4): 47:1-47:42.[citado 2026 jan. 26 ] Available from: https://doi.org/10.1145/3394053

  • Tese (Doutorado)

    Evaluation and model selection for unsupervised outlier detection and one-class classification (2019)

    Marques, Henrique Oliveira; Campello, Ricardo José Gabrielli Barreto (Orientador)

    Unidade: ICMC

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, SELEÇÃO DE MODELOS, VALORES ATÍPICOS

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

    • ABNT

      MARQUES, Henrique Oliveira. Evaluation and model selection for unsupervised outlier detection and one-class classification. 2019. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2019. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-07012020-105601/. Acesso em: 26 jan. 2026.

    • APA

      Marques, H. O. (2019). Evaluation and model selection for unsupervised outlier detection and one-class classification (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-07012020-105601/

    • NLM

      Marques HO. Evaluation and model selection for unsupervised outlier detection and one-class classification [Internet]. 2019 ;[citado 2026 jan. 26 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-07012020-105601/

    • Vancouver

      Marques HO. Evaluation and model selection for unsupervised outlier detection and one-class classification [Internet]. 2019 ;[citado 2026 jan. 26 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-07012020-105601/

  • Dissertação (Mestrado)

    Avaliação seleção de modelos em detecção não supervisionada de outliers (2015)

    Marques, Henrique Oliveira; Campello, Ricardo José Gabrielli Barreto (Orientador)

    Unidade: ICMC

    Subjects: VALORES ATÍPICOS, BASES DE DADOS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, VALIDAÇÃO DE MODELOS, DESCOBERTA DE CONHECIMENTO, MINERAÇÃO DE DADOS

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

    • ABNT

      MARQUES, Henrique Oliveira. Avaliação seleção de modelos em detecção não supervisionada de outliers. 2015. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2015. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-26062015-101457/. Acesso em: 26 jan. 2026.

    • APA

      Marques, H. O. (2015). Avaliação seleção de modelos em detecção não supervisionada de outliers (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-26062015-101457/

    • NLM

      Marques HO. Avaliação seleção de modelos em detecção não supervisionada de outliers [Internet]. 2015 ;[citado 2026 jan. 26 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-26062015-101457/

    • Vancouver

      Marques HO. Avaliação seleção de modelos em detecção não supervisionada de outliers [Internet]. 2015 ;[citado 2026 jan. 26 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-26062015-101457/

  • Dissertação (Mestrado)

    Técnica de aprendizado semissupervisionado para detecção de outliers (2014)

    Zamoner, Fabio Willian; Liang, Zhao (Orientador)

    Unidade: ICMC

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, BIOINFORMÁTICA, REDES NEURAIS, REDES COMPLEXAS, RECONHECIMENTO DE PADRÕES

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

    • ABNT

      ZAMONER, Fabio Willian. Técnica de aprendizado semissupervisionado para detecção de outliers. 2014. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2014. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-07042014-100038/. Acesso em: 26 jan. 2026.

    • APA

      Zamoner, F. W. (2014). Técnica de aprendizado semissupervisionado para detecção de outliers (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-07042014-100038/

    • NLM

      Zamoner FW. Técnica de aprendizado semissupervisionado para detecção de outliers [Internet]. 2014 ;[citado 2026 jan. 26 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-07042014-100038/

    • Vancouver

      Zamoner FW. Técnica de aprendizado semissupervisionado para detecção de outliers [Internet]. 2014 ;[citado 2026 jan. 26 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-07042014-100038/
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