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Dissertação (Mestrado)
A Cognitive Diagnosis Approach for Recommending Items Based on Polytomous Responses and Latent Attributes (2023)
Marana, Fernanda Tostes; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de (Orientador) ; Cúri, Mariana (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: SISTEMAS DE RECOMENDAÇÃO, TEORIA DE RESPOSTA AO ITEM
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ABNT
MARANA, Fernanda Tostes. A Cognitive Diagnosis Approach for Recommending Items Based on Polytomous Responses and Latent Attributes. 2023. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-28082023-131450/. Acesso em: 26 jan. 2026.
APA
Marana, F. T. (2023). A Cognitive Diagnosis Approach for Recommending Items Based on Polytomous Responses and Latent Attributes (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-28082023-131450/
NLM
Marana FT. A Cognitive Diagnosis Approach for Recommending Items Based on Polytomous Responses and Latent Attributes [Internet]. 2023 ;[citado 2026 jan. 26 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-28082023-131450/
Vancouver
Marana FT. A Cognitive Diagnosis Approach for Recommending Items Based on Polytomous Responses and Latent Attributes [Internet]. 2023 ;[citado 2026 jan. 26 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-28082023-131450/
Dissertação (Mestrado)
A taxonomia navegacional e os sistemas de recomendação das plataformas de streaming (2023)
Souza, Gabriel Justino de; Lima, Vânia Mara Alves (Orientador)
Unidade: ECA
Subjects: LINGUAGENS DOCUMENTÁRIAS, SISTEMAS DE RECOMENDAÇÃO, PLATAFORMA DIGITAL, STREAMING, TRATAMENTO DA INFORMAÇÃO
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ABNT
SOUZA, Gabriel Justino de. A taxonomia navegacional e os sistemas de recomendação das plataformas de streaming. 2023. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2023. Disponível em: https://doi.org/10.11606/D.27.2023.tde-19032024-134027. Acesso em: 26 jan. 2026.
APA
Souza, G. J. de. (2023). A taxonomia navegacional e os sistemas de recomendação das plataformas de streaming (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://doi.org/10.11606/D.27.2023.tde-19032024-134027
NLM
Souza GJ de. A taxonomia navegacional e os sistemas de recomendação das plataformas de streaming [Internet]. 2023 ;[citado 2026 jan. 26 ] Available from: https://doi.org/10.11606/D.27.2023.tde-19032024-134027
Vancouver
Souza GJ de. A taxonomia navegacional e os sistemas de recomendação das plataformas de streaming [Internet]. 2023 ;[citado 2026 jan. 26 ] Available from: https://doi.org/10.11606/D.27.2023.tde-19032024-134027
Dissertação (Mestrado)
A escolha do turista: um modelo de recomendação baseado no histórico de viagens internacionais (2022)
Bíscaro, Vinícius Rocha ; Santos, Glauber Eduardo de Oliveira (Orientador)
Unidade: EACH
Subjects: TURISMO, BIG DATA, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
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ABNT
BÍSCARO, Vinícius Rocha. A escolha do turista: um modelo de recomendação baseado no histórico de viagens internacionais. 2022. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2022. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100140/tde-19072022-111522/. Acesso em: 26 jan. 2026.
APA
Bíscaro, V. R. (2022). A escolha do turista: um modelo de recomendação baseado no histórico de viagens internacionais (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100140/tde-19072022-111522/
NLM
Bíscaro VR. A escolha do turista: um modelo de recomendação baseado no histórico de viagens internacionais [Internet]. 2022 ;[citado 2026 jan. 26 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100140/tde-19072022-111522/
Vancouver
Bíscaro VR. A escolha do turista: um modelo de recomendação baseado no histórico de viagens internacionais [Internet]. 2022 ;[citado 2026 jan. 26 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100140/tde-19072022-111522/
Artigo de periodico
Automatic recommendation of feature selection algorithms based on dataset characteristics (2021)
Parmezan, Antonio Rafael Sabino ; Lee, Huei Diana ; Spolaôr, Newton ; Wu, Feng Chung
Source: Expert Systems with Applications. Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, MINERAÇÃO DE DADOS, RECONHECIMENTO DE PADRÕES, ALGORITMOS ÚTEIS E ESPECÍFICOS
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ABNT
PARMEZAN, Antonio Rafael Sabino et al. Automatic recommendation of feature selection algorithms based on dataset characteristics. Expert Systems with Applications, v. 185, p. 1-30, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2021.115589. Acesso em: 26 jan. 2026.
APA
Parmezan, A. R. S., Lee, H. D., Spolaôr, N., & Wu, F. C. (2021). Automatic recommendation of feature selection algorithms based on dataset characteristics. Expert Systems with Applications, 185, 1-30. doi:10.1016/j.eswa.2021.115589
NLM
Parmezan ARS, Lee HD, Spolaôr N, Wu FC. Automatic recommendation of feature selection algorithms based on dataset characteristics [Internet]. Expert Systems with Applications. 2021 ; 185 1-30.[citado 2026 jan. 26 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2021.115589
Vancouver
Parmezan ARS, Lee HD, Spolaôr N, Wu FC. Automatic recommendation of feature selection algorithms based on dataset characteristics [Internet]. Expert Systems with Applications. 2021 ; 185 1-30.[citado 2026 jan. 26 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2021.115589
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
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: 26 jan. 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 jan. 26 ] 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 jan. 26 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2017.09.050
Trabalho de evento-anais periodico
Food truck recommendation using multi-label classification (2017)
Rivolli, Adriano; Parker, Larissa C; 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, MINERAÇÃO DE DADOS, RECONHECIMENTO DE PADRÕES
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
RIVOLLI, Adriano e PARKER, Larissa C e CARVALHO, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de. Food truck recommendation using multi-label classification. Lecture Notes in Artificial Intelligence. Cham: Springer. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-319-65340-2_48. Acesso em: 26 jan. 2026. , 2017
APA
Rivolli, A., Parker, L. C., & Carvalho, A. C. P. de L. F. de. (2017). Food truck recommendation using multi-label classification. Lecture Notes in Artificial Intelligence. Cham: Springer. doi:10.1007/978-3-319-65340-2_48
NLM
Rivolli A, Parker LC, Carvalho ACP de LF de. Food truck recommendation using multi-label classification [Internet]. Lecture Notes in Artificial Intelligence. 2017 ; 10423 585-596.[citado 2026 jan. 26 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-319-65340-2_48
Vancouver
Rivolli A, Parker LC, Carvalho ACP de LF de. Food truck recommendation using multi-label classification [Internet]. Lecture Notes in Artificial Intelligence. 2017 ; 10423 585-596.[citado 2026 jan. 26 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-319-65340-2_48
Artigo de periodico
Ensembles of label noise filters: a ranking approach (2016)
Garcia, Luís P. F; Lorena, Ana C; Matwin, Stan; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de
Source: Data Mining and Knowledge Discovery. Unidade: ICMC
Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, MINERAÇÃO DE DADOS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
GARCIA, Luís P. F et al. Ensembles of label noise filters: a ranking approach. Data Mining and Knowledge Discovery, v. 30, n. 5, p. 1192-1216, 2016Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s10618-016-0475-9. Acesso em: 26 jan. 2026.
APA
Garcia, L. P. F., Lorena, A. C., Matwin, S., & Carvalho, A. C. P. de L. F. de. (2016). Ensembles of label noise filters: a ranking approach. Data Mining and Knowledge Discovery, 30( 5), 1192-1216. doi:10.1007/s10618-016-0475-9
NLM
Garcia LPF, Lorena AC, Matwin S, Carvalho ACP de LF de. Ensembles of label noise filters: a ranking approach [Internet]. Data Mining and Knowledge Discovery. 2016 ; 30( 5): 1192-1216.[citado 2026 jan. 26 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10618-016-0475-9
Vancouver
Garcia LPF, Lorena AC, Matwin S, Carvalho ACP de LF de. Ensembles of label noise filters: a ranking approach [Internet]. Data Mining and Knowledge Discovery. 2016 ; 30( 5): 1192-1216.[citado 2026 jan. 26 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10618-016-0475-9
Tese (Doutorado)
Definição do campo das propriedades em aplicações de Sistema de Engenharia Kansei utilizando inputs de consumidores em lojas virtuais (2016)
Ferreira Junior, Lucelindo Dias; Amaral, Daniel Capaldo (Orientador)
Unidade: EESC
Subjects: CONSUMIDOR, DESENVOLVIMENTO DE PRODUTOS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
FERREIRA JUNIOR, Lucelindo Dias. Definição do campo das propriedades em aplicações de Sistema de Engenharia Kansei utilizando inputs de consumidores em lojas virtuais. 2016. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2016. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18156/tde-11102016-100724/. Acesso em: 26 jan. 2026.
APA
Ferreira Junior, L. D. (2016). Definição do campo das propriedades em aplicações de Sistema de Engenharia Kansei utilizando inputs de consumidores em lojas virtuais (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18156/tde-11102016-100724/
NLM
Ferreira Junior LD. Definição do campo das propriedades em aplicações de Sistema de Engenharia Kansei utilizando inputs de consumidores em lojas virtuais [Internet]. 2016 ;[citado 2026 jan. 26 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18156/tde-11102016-100724/
Vancouver
Ferreira Junior LD. Definição do campo das propriedades em aplicações de Sistema de Engenharia Kansei utilizando inputs de consumidores em lojas virtuais [Internet]. 2016 ;[citado 2026 jan. 26 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18156/tde-11102016-100724/

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