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Dissertação (Mestrado)
Amplification pipelines: the role of feedback loops in recommender system bias (2023)
Lente, Caio ; Hirata Júnior, Roberto (Orientador)
Unidade: IME
Subjects: ALGORITMOS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, SISTEMAS DE RECOMENDAÇÃO
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ABNT
LENTE, Caio. Amplification pipelines: the role of feedback loops in recommender system bias. 2023. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-25032024-124902/. Acesso em: 22 jan. 2026.
APA
Lente, C. (2023). Amplification pipelines: the role of feedback loops in recommender system bias (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-25032024-124902/
NLM
Lente C. Amplification pipelines: the role of feedback loops in recommender system bias [Internet]. 2023 ;[citado 2026 jan. 22 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-25032024-124902/
Vancouver
Lente C. Amplification pipelines: the role of feedback loops in recommender system bias [Internet]. 2023 ;[citado 2026 jan. 22 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-25032024-124902/
Dissertação (Mestrado)
Beyond the comfort zone: digital nudges for off-profile recommendations (2023)
Alves, Gabrielle Aparecida Pires; Manzato, Marcelo Garcia (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: SISTEMAS DE RECOMENDAÇÃO, RECUPERAÇÃO DA INFORMAÇÃO, REDES SOCIAIS, INTERAÇÃO HOMEM-MÁQUINA, COMUNICAÇÃO DIGITAL
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ABNT
ALVES, Gabrielle Aparecida Pires. Beyond the comfort zone: digital nudges for off-profile recommendations. 2023. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-05092023-161927/. Acesso em: 22 jan. 2026.
APA
Alves, G. A. P. (2023). Beyond the comfort zone: digital nudges for off-profile recommendations (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-05092023-161927/
NLM
Alves GAP. Beyond the comfort zone: digital nudges for off-profile recommendations [Internet]. 2023 ;[citado 2026 jan. 22 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-05092023-161927/
Vancouver
Alves GAP. Beyond the comfort zone: digital nudges for off-profile recommendations [Internet]. 2023 ;[citado 2026 jan. 22 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-05092023-161927/
Dissertação (Mestrado)
Regularização social em sistemas de recomendação com filtragem colaborativa (2019)
Zabanova, Tatyana; Stern, Rafael Bassi (Orientador)
Unidade: Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística
Subjects: ESTATÍSTICA, INFERÊNCIA BAYESIANA, TEORIA DA DECISÃO
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ABNT
ZABANOVA, Tatyana. Regularização social em sistemas de recomendação com filtragem colaborativa. 2019. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2019. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-21082019-111613/. Acesso em: 22 jan. 2026.
APA
Zabanova, T. (2019). Regularização social em sistemas de recomendação com filtragem colaborativa (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-21082019-111613/
NLM
Zabanova T. Regularização social em sistemas de recomendação com filtragem colaborativa [Internet]. 2019 ;[citado 2026 jan. 22 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-21082019-111613/
Vancouver
Zabanova T. Regularização social em sistemas de recomendação com filtragem colaborativa [Internet]. 2019 ;[citado 2026 jan. 22 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-21082019-111613/
Artigo de periodico
A meta-learning recommender system for hyperparameter tuning: predicting when tuning improves SVM classifiers (2019)
Mantovani, Rafael G; Rossi, André Luis Debiaso; Alcobaça, Edesio; Vanschoren, Joaquin; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de
Source: Information Sciences. Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, RECONHECIMENTO DE PADRÕES, MÉTODOS ESTATÍSTICOS PARA APRENDIZAGEM
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ABNT
MANTOVANI, Rafael G et al. A meta-learning recommender system for hyperparameter tuning: predicting when tuning improves SVM classifiers. Information Sciences, v. 501, p. 193-221, 2019Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.ins.2019.06.005. Acesso em: 22 jan. 2026.
APA
Mantovani, R. G., Rossi, A. L. D., Alcobaça, E., Vanschoren, J., & Carvalho, A. C. P. de L. F. de. (2019). A meta-learning recommender system for hyperparameter tuning: predicting when tuning improves SVM classifiers. Information Sciences, 501, 193-221. doi:10.1016/j.ins.2019.06.005
NLM
Mantovani RG, Rossi ALD, Alcobaça E, Vanschoren J, Carvalho ACP de LF de. A meta-learning recommender system for hyperparameter tuning: predicting when tuning improves SVM classifiers [Internet]. Information Sciences. 2019 ; 501 193-221.[citado 2026 jan. 22 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2019.06.005
Vancouver
Mantovani RG, Rossi ALD, Alcobaça E, Vanschoren J, Carvalho ACP de LF de. A meta-learning recommender system for hyperparameter tuning: predicting when tuning improves SVM classifiers [Internet]. Information Sciences. 2019 ; 501 193-221.[citado 2026 jan. 22 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2019.06.005
Dissertação (Mestrado)
Sistema de recomendação de artigos científicos utilizando dados sociais (2016)
Grava, Arthur Patricio; Digiampietri, Luciano Antonio (Orientador)
Unidade: EACH
Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, ARTIGO CIENTÍFICO, PRODUÇÃO CIENTÍFICA, REDES SOCIAIS, BASES DE DADOS, BIBLIOMETRIA
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ABNT
GRAVA, Arthur Patricio. Sistema de recomendação de artigos científicos utilizando dados sociais. 2016. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2016. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100131/tde-26072016-160726/. Acesso em: 22 jan. 2026.
APA
Grava, A. P. (2016). Sistema de recomendação de artigos científicos utilizando dados sociais (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100131/tde-26072016-160726/
NLM
Grava AP. Sistema de recomendação de artigos científicos utilizando dados sociais [Internet]. 2016 ;[citado 2026 jan. 22 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100131/tde-26072016-160726/
Vancouver
Grava AP. Sistema de recomendação de artigos científicos utilizando dados sociais [Internet]. 2016 ;[citado 2026 jan. 22 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100131/tde-26072016-160726/
Trabalho de evento-anais periodico
Selecting collaborative filtering algorithms using metalearning (2016)
Cunha, Tiago; Soares, Carlos; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de
Source: Lecture Notes in Artificial Intelligence. Conference titles: European Conference on Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases - ECML PKDD. Unidade: ICMC
Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, RECONHECIMENTO DE PADRÕES
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. Selecting collaborative filtering algorithms using metalearning. Lecture Notes in Artificial Intelligence. Cham: Springer. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-319-46227-1_25. Acesso em: 22 jan. 2026. , 2016
APA
Cunha, T., Soares, C., & Carvalho, A. C. P. de L. F. de. (2016). Selecting collaborative filtering algorithms using metalearning. Lecture Notes in Artificial Intelligence. Cham: Springer. doi:10.1007/978-3-319-46227-1_25
NLM
Cunha T, Soares C, Carvalho ACP de LF de. Selecting collaborative filtering algorithms using metalearning [Internet]. Lecture Notes in Artificial Intelligence. 2016 ; 9852 393-409.[citado 2026 jan. 22 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-319-46227-1_25
Vancouver
Cunha T, Soares C, Carvalho ACP de LF de. Selecting collaborative filtering algorithms using metalearning [Internet]. Lecture Notes in Artificial Intelligence. 2016 ; 9852 393-409.[citado 2026 jan. 22 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-319-46227-1_25

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