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  • Source: IEEE Transactions on Big Data. Unidade: ICMC

    Subjects: BIG DATA, MINERAÇÃO DE DADOS

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    • ABNT

      SANTOS, Joelson Antonio dos et al. Hierarchical density-based clustering using MapReduce. IEEE Transactions on Big Data, v. 7, n. Ja-Mar. 2021, p. 102-114, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1109/TBDATA.2019.2907624. Acesso em: 10 nov. 2024.
    • APA

      Santos, J. A. dos, Syed, T. I., Naldi, M. C., Campello, R. J. G. B., & Sander, J. (2021). Hierarchical density-based clustering using MapReduce. IEEE Transactions on Big Data, 7( Ja-Mar. 2021), 102-114. doi:10.1109/TBDATA.2019.2907624
    • NLM

      Santos JA dos, Syed TI, Naldi MC, Campello RJGB, Sander J. Hierarchical density-based clustering using MapReduce [Internet]. IEEE Transactions on Big Data. 2021 ; 7( Ja-Mar. 2021): 102-114.[citado 2024 nov. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1109/TBDATA.2019.2907624
    • Vancouver

      Santos JA dos, Syed TI, Naldi MC, Campello RJGB, Sander J. Hierarchical density-based clustering using MapReduce [Internet]. IEEE Transactions on Big Data. 2021 ; 7( Ja-Mar. 2021): 102-114.[citado 2024 nov. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1109/TBDATA.2019.2907624
  • Source: Knowledge and Information Systems. Unidade: ICMC

    Subjects: MINERAÇÃO DE DADOS, RECONHECIMENTO DE TEXTO, DESCOBERTA DE CONHECIMENTO

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    • ABNT

      SOARES, Victor Hugo Andrade et al. Combining semantic and term frequency similarities for text clustering. Knowledge and Information Systems, v. 61, n. 3, p. 1485-1516, 2019Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s10115-018-1278-7. Acesso em: 10 nov. 2024.
    • APA

      Soares, V. H. A., Campello, R. J. G. B., Nourashrafeddin, S., Milios, E., & Naldi, M. C. (2019). Combining semantic and term frequency similarities for text clustering. Knowledge and Information Systems, 61( 3), 1485-1516. doi:10.1007/s10115-018-1278-7
    • NLM

      Soares VHA, Campello RJGB, Nourashrafeddin S, Milios E, Naldi MC. Combining semantic and term frequency similarities for text clustering [Internet]. Knowledge and Information Systems. 2019 ; 61( 3): 1485-1516.[citado 2024 nov. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10115-018-1278-7
    • Vancouver

      Soares VHA, Campello RJGB, Nourashrafeddin S, Milios E, Naldi MC. Combining semantic and term frequency similarities for text clustering [Internet]. Knowledge and Information Systems. 2019 ; 61( 3): 1485-1516.[citado 2024 nov. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10115-018-1278-7
  • Unidade: ICMC

    Subjects: MINERAÇÃO DE DADOS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, SISTEMAS DINÂMICOS

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    • ABNT

      NALDI, Murilo Coelho. Técnicas de combinação para agrupamento centralizado e distribuído de dados. 2011. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2011. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-16032011-113154/. Acesso em: 10 nov. 2024.
    • APA

      Naldi, M. C. (2011). Técnicas de combinação para agrupamento centralizado e distribuído de dados (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-16032011-113154/
    • NLM

      Naldi MC. Técnicas de combinação para agrupamento centralizado e distribuído de dados [Internet]. 2011 ;[citado 2024 nov. 10 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-16032011-113154/
    • Vancouver

      Naldi MC. Técnicas de combinação para agrupamento centralizado e distribuído de dados [Internet]. 2011 ;[citado 2024 nov. 10 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-16032011-113154/

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