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Artigo de periodico
Transduction to induction: unsupervised representation learning based on rank information (2025)
Biotto, Deryk Willyan ; Valem, Lucas Pascotti ; Pedronette, Daniel Carlos Guimarães ; Salvadeo, Denis Henrique Pinheiro
Source: Neurocomputing. Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS, RECONHECIMENTO DE IMAGEM, RECUPERAÇÃO DA INFORMAÇÃO
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ABNT
BIOTTO, Deryk Willyan et al. Transduction to induction: unsupervised representation learning based on rank information. Neurocomputing, v. 651, p. 1-12, 2025Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2025.131010. Acesso em: 25 abr. 2026.
APA
Biotto, D. W., Valem, L. P., Pedronette, D. C. G., & Salvadeo, D. H. P. (2025). Transduction to induction: unsupervised representation learning based on rank information. Neurocomputing, 651, 1-12. doi:10.1016/j.neucom.2025.131010
NLM
Biotto DW, Valem LP, Pedronette DCG, Salvadeo DHP. Transduction to induction: unsupervised representation learning based on rank information [Internet]. Neurocomputing. 2025 ; 651 1-12.[citado 2026 abr. 25 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2025.131010
Vancouver
Biotto DW, Valem LP, Pedronette DCG, Salvadeo DHP. Transduction to induction: unsupervised representation learning based on rank information [Internet]. Neurocomputing. 2025 ; 651 1-12.[citado 2026 abr. 25 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2025.131010
Artigo de periodico
Hierarchical clustering: visualization, feature importance and model selection (2023)
Cabezas, Luben Miguel Cruz; Izbicki, Rafael ; Stern, Rafael Bassi
Source: Applied Soft Computing. Unidade: IME
Assunto: ANÁLISE MULTIVARIADA
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ABNT
CABEZAS, Luben Miguel Cruz e IZBICKI, Rafael e STERN, Rafael Bassi. Hierarchical clustering: visualization, feature importance and model selection. Applied Soft Computing, v. 141, n. artigo 110303, p. 1-12, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2023.110303. Acesso em: 25 abr. 2026.
APA
Cabezas, L. M. C., Izbicki, R., & Stern, R. B. (2023). Hierarchical clustering: visualization, feature importance and model selection. Applied Soft Computing, 141( artigo 110303), 1-12. doi:10.1016/j.asoc.2023.110303
NLM
Cabezas LMC, Izbicki R, Stern RB. Hierarchical clustering: visualization, feature importance and model selection [Internet]. Applied Soft Computing. 2023 ; 141( artigo 110303): 1-12.[citado 2026 abr. 25 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2023.110303
Vancouver
Cabezas LMC, Izbicki R, Stern RB. Hierarchical clustering: visualization, feature importance and model selection [Internet]. Applied Soft Computing. 2023 ; 141( artigo 110303): 1-12.[citado 2026 abr. 25 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2023.110303
Dissertação (Mestrado)
Estudo de representações de imagens de múltiplos domínios a partir de aprendizado profundo não supervisionado e semi-supervisionado (2022)
Cavallari, Gabriel Biscaro; Ponti, Moacir Antonelli (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: VISÃO COMPUTACIONAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, PROCESSAMENTO DE IMAGENS, REDES NEURAIS
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ABNT
CAVALLARI, Gabriel Biscaro. Estudo de representações de imagens de múltiplos domínios a partir de aprendizado profundo não supervisionado e semi-supervisionado. 2022. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2022. Disponível em: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-08082022-084706/. Acesso em: 25 abr. 2026.
APA
Cavallari, G. B. (2022). Estudo de representações de imagens de múltiplos domínios a partir de aprendizado profundo não supervisionado e semi-supervisionado (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-08082022-084706/
NLM
Cavallari GB. Estudo de representações de imagens de múltiplos domínios a partir de aprendizado profundo não supervisionado e semi-supervisionado [Internet]. 2022 ;[citado 2026 abr. 25 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-08082022-084706/
Vancouver
Cavallari GB. Estudo de representações de imagens de múltiplos domínios a partir de aprendizado profundo não supervisionado e semi-supervisionado [Internet]. 2022 ;[citado 2026 abr. 25 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-08082022-084706/
Tese (Doutorado)
Detecção de anomalia através da comparação de modelos representativos (2021)
Gelatti, Giovana Jaskulski; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: REPRESENTAÇÃO DE CONHECIMENTO, INFERÊNCIA BAYESIANA, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, TEORIA DOS GRAFOS, BIOINFORMÁTICA, GESTANTES
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ABNT
GELATTI, Giovana Jaskulski. Detecção de anomalia através da comparação de modelos representativos. 2021. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2021. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-24052021-171751/. Acesso em: 25 abr. 2026.
APA
Gelatti, G. J. (2021). Detecção de anomalia através da comparação de modelos representativos (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-24052021-171751/
NLM
Gelatti GJ. Detecção de anomalia através da comparação de modelos representativos [Internet]. 2021 ;[citado 2026 abr. 25 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-24052021-171751/
Vancouver
Gelatti GJ. Detecção de anomalia através da comparação de modelos representativos [Internet]. 2021 ;[citado 2026 abr. 25 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-24052021-171751/
Artigo de periodico
Anomaly detection in Brazilian Federal Government purchase cards through unsupervised learning techniques (2021)
Nunes, Breno; Colliri, Tiago; Lauretto, Marcelo de Souza ; Liu, Weiguang; Liang, Zhao
Source: Lecture Notes in Computer Science. Conference titles: Brazilian Conference on Intelligent Systems - BRACIS. Unidades: EACH, FFCLRP
Subjects: REDES COMPLEXAS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, CARTÃO MAGNÉTICO, PADRÕES DE SOFTWARE
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ABNT
NUNES, Breno et al. Anomaly detection in Brazilian Federal Government purchase cards through unsupervised learning techniques. Lecture Notes in Computer Science, v. 13074, p. 19-32, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-030-91699-2_2. Acesso em: 25 abr. 2026.
APA
Nunes, B., Colliri, T., Lauretto, M. de S., Liu, W., & Liang, Z. (2021). Anomaly detection in Brazilian Federal Government purchase cards through unsupervised learning techniques. Lecture Notes in Computer Science, 13074, 19-32. doi:10.1007/978-3-030-91699-2_2
NLM
Nunes B, Colliri T, Lauretto M de S, Liu W, Liang Z. Anomaly detection in Brazilian Federal Government purchase cards through unsupervised learning techniques [Internet]. Lecture Notes in Computer Science. 2021 ; 13074 19-32.[citado 2026 abr. 25 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-91699-2_2
Vancouver
Nunes B, Colliri T, Lauretto M de S, Liu W, Liang Z. Anomaly detection in Brazilian Federal Government purchase cards through unsupervised learning techniques [Internet]. Lecture Notes in Computer Science. 2021 ; 13074 19-32.[citado 2026 abr. 25 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-91699-2_2
Tese (Doutorado)
Unsupervised Learning Approaches for Non-Stationary Data Streams (2021)
Garcia, Kemilly Dearo; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ANÁLISE DE DADOS, REDES NEURAIS, APLICATIVOS MÓVEIS
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ABNT
GARCIA, Kemilly Dearo. Unsupervised Learning Approaches for Non-Stationary Data Streams. 2021. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2021. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-24062021-161645/. Acesso em: 25 abr. 2026.
APA
Garcia, K. D. (2021). Unsupervised Learning Approaches for Non-Stationary Data Streams (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-24062021-161645/
NLM
Garcia KD. Unsupervised Learning Approaches for Non-Stationary Data Streams [Internet]. 2021 ;[citado 2026 abr. 25 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-24062021-161645/
Vancouver
Garcia KD. Unsupervised Learning Approaches for Non-Stationary Data Streams [Internet]. 2021 ;[citado 2026 abr. 25 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-24062021-161645/
Artigo de periodico
A data-driven framework for identifying productivity zones and the impact of agricultural droughts in sugarcane using SPI and unsupervised learning (2021)
Silva, Roberto Fray da ; Gesualdo, Gabriela Chiquito ; Benso, Marcos Roberto ; Fava, Maria Clara ; Mendiondo, Eduardo Mario ; Saraiva, Antonio Mauro ; Delbem, Alexandre Cláudio Botazzo
Source: Proceedings. Conference titles: IEEE International Workshop on Metrology for Agriculture and Forestry - MetroAgriFor. Unidades: EESC, EP, ICMC, IEA
Subjects: CANA-DE-AÇÚCAR, ZONA AGRÍCOLA, SECA
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ABNT
SILVA, Roberto Fray da et al. A data-driven framework for identifying productivity zones and the impact of agricultural droughts in sugarcane using SPI and unsupervised learning. Proceedings, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1109/MetroAgriFor52389.2021.9628570. Acesso em: 25 abr. 2026.
APA
Silva, R. F. da, Gesualdo, G. C., Benso, M. R., Fava, M. C., Mendiondo, E. M., Saraiva, A. M., & Delbem, A. C. B. (2021). A data-driven framework for identifying productivity zones and the impact of agricultural droughts in sugarcane using SPI and unsupervised learning. Proceedings. doi:10.1109/MetroAgriFor52389.2021.9628570
NLM
Silva RF da, Gesualdo GC, Benso MR, Fava MC, Mendiondo EM, Saraiva AM, Delbem ACB. A data-driven framework for identifying productivity zones and the impact of agricultural droughts in sugarcane using SPI and unsupervised learning [Internet]. Proceedings. 2021 ;[citado 2026 abr. 25 ] Available from: https://doi.org/10.1109/MetroAgriFor52389.2021.9628570
Vancouver
Silva RF da, Gesualdo GC, Benso MR, Fava MC, Mendiondo EM, Saraiva AM, Delbem ACB. A data-driven framework for identifying productivity zones and the impact of agricultural droughts in sugarcane using SPI and unsupervised learning [Internet]. Proceedings. 2021 ;[citado 2026 abr. 25 ] Available from: https://doi.org/10.1109/MetroAgriFor52389.2021.9628570
Artigo de periodico
Unsupervised learning of textual pattern based on propagation in bipartite graph (2020)
Faleiros, Thiago de Paulo; Valejo, Alan Demetrius Baria ; Lopes, Alneu de Andrade
Source: Intelligent Data Analysis. Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, MINERAÇÃO DE DADOS
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ABNT
FALEIROS, Thiago de Paulo e VALEJO, Alan Demetrius Baria e LOPES, Alneu de Andrade. Unsupervised learning of textual pattern based on propagation in bipartite graph. Intelligent Data Analysis, v. 24, n. 3, p. 543-565, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3233/IDA-194528. Acesso em: 25 abr. 2026.
APA
Faleiros, T. de P., Valejo, A. D. B., & Lopes, A. de A. (2020). Unsupervised learning of textual pattern based on propagation in bipartite graph. Intelligent Data Analysis, 24( 3), 543-565. doi:10.3233/IDA-194528
NLM
Faleiros T de P, Valejo ADB, Lopes A de A. Unsupervised learning of textual pattern based on propagation in bipartite graph [Internet]. Intelligent Data Analysis. 2020 ; 24( 3): 543-565.[citado 2026 abr. 25 ] Available from: https://doi.org/10.3233/IDA-194528
Vancouver
Faleiros T de P, Valejo ADB, Lopes A de A. Unsupervised learning of textual pattern based on propagation in bipartite graph [Internet]. Intelligent Data Analysis. 2020 ; 24( 3): 543-565.[citado 2026 abr. 25 ] Available from: https://doi.org/10.3233/IDA-194528
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
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: 25 abr. 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 abr. 25 ] 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 abr. 25 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-07012020-105601/
Trabalho de evento-anais periodico
Preprocessing technique for cluster editing via Integer Linear Programming (2018)
Lorena, Luiz Henrique Nogueira; Quiles, Marcos Gonçalves; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de ; Lorena, Luiz Antonio Nogueira
Source: Lecture Notes in Computer Science. Conference titles: International Conference on Intelligent Computing Theories and Application - ICIC. Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, PROGRAMAÇÃO LINEAR, RECONHECIMENTO DE PADRÕES
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
LORENA, Luiz Henrique Nogueira et al. Preprocessing technique for cluster editing via Integer Linear Programming. Lecture Notes in Computer Science. Cham: Springer. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-319-95930-6_27. Acesso em: 25 abr. 2026. , 2018
APA
Lorena, L. H. N., Quiles, M. G., Carvalho, A. C. P. de L. F. de, & Lorena, L. A. N. (2018). Preprocessing technique for cluster editing via Integer Linear Programming. Lecture Notes in Computer Science. Cham: Springer. doi:10.1007/978-3-319-95930-6_27
NLM
Lorena LHN, Quiles MG, Carvalho ACP de LF de, Lorena LAN. Preprocessing technique for cluster editing via Integer Linear Programming [Internet]. Lecture Notes in Computer Science. 2018 ; 10954 287-297.[citado 2026 abr. 25 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-319-95930-6_27
Vancouver
Lorena LHN, Quiles MG, Carvalho ACP de LF de, Lorena LAN. Preprocessing technique for cluster editing via Integer Linear Programming [Internet]. Lecture Notes in Computer Science. 2018 ; 10954 287-297.[citado 2026 abr. 25 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-319-95930-6_27
Tese (Doutorado)
Collective dynamics in complex networks for machine learning (2018)
Verri, Filipe Alves Neto; Liang, Zhao (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES COMPLEXAS, HEURÍSTICA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
VERRI, Filipe Alves Neto. Collective dynamics in complex networks for machine learning. 2018. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2018. Disponível em: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-18102018-113054/. Acesso em: 25 abr. 2026.
APA
Verri, F. A. N. (2018). Collective dynamics in complex networks for machine learning (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-18102018-113054/
NLM
Verri FAN. Collective dynamics in complex networks for machine learning [Internet]. 2018 ;[citado 2026 abr. 25 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-18102018-113054/
Vancouver
Verri FAN. Collective dynamics in complex networks for machine learning [Internet]. 2018 ;[citado 2026 abr. 25 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-18102018-113054/
Dissertação (Mestrado)
Técnicas de aprendizado não supervisionado baseadas no algoritmo da caminhada do turista (2017)
Porto Filho, Carlos Humberto; Felipe, Joaquim Cezar (Orientador)
Unidade: Interunidades em Bioengenharia
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, CLUSTERS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
PORTO FILHO, Carlos Humberto. Técnicas de aprendizado não supervisionado baseadas no algoritmo da caminhada do turista. 2017. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2017. Disponível em: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/82/82131/tde-20082018-122603/. Acesso em: 25 abr. 2026.
APA
Porto Filho, C. H. (2017). Técnicas de aprendizado não supervisionado baseadas no algoritmo da caminhada do turista (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://teses.usp.br/teses/disponiveis/82/82131/tde-20082018-122603/
NLM
Porto Filho CH. Técnicas de aprendizado não supervisionado baseadas no algoritmo da caminhada do turista [Internet]. 2017 ;[citado 2026 abr. 25 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/82/82131/tde-20082018-122603/
Vancouver
Porto Filho CH. Técnicas de aprendizado não supervisionado baseadas no algoritmo da caminhada do turista [Internet]. 2017 ;[citado 2026 abr. 25 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/82/82131/tde-20082018-122603/
Tese (Doutorado)
Machine learning via dynamical processes on complex networks (2013)
Cupertino, Thiago Henrique; Liang, Zhao (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES COMPLEXAS, PROBABILIDADE, COMPUTAÇÃO BIOINSPIRADA, RECONHECIMENTO DE PADRÕES
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
CUPERTINO, Thiago Henrique. Machine learning via dynamical processes on complex networks. 2013. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2013. Disponível em: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-25032014-154520/. Acesso em: 25 abr. 2026.
APA
Cupertino, T. H. (2013). Machine learning via dynamical processes on complex networks (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-25032014-154520/
NLM
Cupertino TH. Machine learning via dynamical processes on complex networks [Internet]. 2013 ;[citado 2026 abr. 25 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-25032014-154520/
Vancouver
Cupertino TH. Machine learning via dynamical processes on complex networks [Internet]. 2013 ;[citado 2026 abr. 25 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-25032014-154520/
Tese (Doutorado)
Machine learning in complex networks: modeling, analysis, and applications (2012)
Silva, Thiago Christiano; Liang, Zhao (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL (MODELAGEM;ANÁLISE;APLICAÇÕES), REDES COMPLEXAS, REDES DE COMPUTADORES, SISTEMAS HÍBRIDOS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
SILVA, Thiago Christiano. Machine learning in complex networks: modeling, analysis, and applications. 2012. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2012. Disponível em: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-19042013-104641/. Acesso em: 25 abr. 2026.
APA
Silva, T. C. (2012). Machine learning in complex networks: modeling, analysis, and applications (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-19042013-104641/
NLM
Silva TC. Machine learning in complex networks: modeling, analysis, and applications [Internet]. 2012 ;[citado 2026 abr. 25 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-19042013-104641/
Vancouver
Silva TC. Machine learning in complex networks: modeling, analysis, and applications [Internet]. 2012 ;[citado 2026 abr. 25 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-19042013-104641/

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