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USP affiliated authors
- marcacini, ricardo marcondes (~1)
- rezende, solange oliveira (~1)
- rodrigues junior, josé fernando (~1)
- santos, brucce neves dos (~1)
Date published
- 2021 (~2)
Subjects
- mineração de dados (2)
- aprendizado computacional (1)
- bolsa de valores (1)
- inteligência competitiva (1)
- reconhecimento de padrões (1)

Artigo de periodico
Associative classification model for forecasting stock market trends (2021)
Tetila, Everton Castelão ; Machado, Bruno Brandoli ; Rodrigues Junior, José Fernando ; Zanoni, Diego Adania ; Belete, Nícolas Alessandro de Souza ; Zardo, Thayliny ; Constantino, Michel ; Pistori, Hemerson
Source: International Journal of Business Intelligence and Data Mining. Unidade: ICMC
Subjects: MINERAÇÃO DE DADOS, RECONHECIMENTO DE PADRÕES, INTELIGÊNCIA COMPETITIVA, BOLSA DE VALORES
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
TETILA, Everton Castelão et al. Associative classification model for forecasting stock market trends. International Journal of Business Intelligence and Data Mining, v. 19, n. 1, p. 97-112, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1504/IJBIDM.2021.115968. Acesso em: 10 nov. 2024.
APA
Tetila, E. C., Machado, B. B., Rodrigues Junior, J. F., Zanoni, D. A., Belete, N. A. de S., Zardo, T., et al. (2021). Associative classification model for forecasting stock market trends. International Journal of Business Intelligence and Data Mining, 19( 1), 97-112. doi:10.1504/IJBIDM.2021.115968
NLM
Tetila EC, Machado BB, Rodrigues Junior JF, Zanoni DA, Belete NA de S, Zardo T, Constantino M, Pistori H. Associative classification model for forecasting stock market trends [Internet]. International Journal of Business Intelligence and Data Mining. 2021 ; 19( 1): 97-112.[citado 2024 nov. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1504/IJBIDM.2021.115968
Vancouver
Tetila EC, Machado BB, Rodrigues Junior JF, Zanoni DA, Belete NA de S, Zardo T, Constantino M, Pistori H. Associative classification model for forecasting stock market trends [Internet]. International Journal of Business Intelligence and Data Mining. 2021 ; 19( 1): 97-112.[citado 2024 nov. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1504/IJBIDM.2021.115968
Artigo de periodico
Multi-domain aspect extraction using bidirectional encoder representations from transformers (2021)
Santos, Brucce Neves dos ; Marcacini, Ricardo Marcondes ; Rezende, Solange Oliveira
Source: IEEE Access. Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, MINERAÇÃO DE DADOS, RECONHECIMENTO DE TEXTO
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
SANTOS, Brucce Neves dos e MARCACINI, Ricardo Marcondes e REZENDE, Solange Oliveira. Multi-domain aspect extraction using bidirectional encoder representations from transformers. IEEE Access, v. 9, p. 91604-91613, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2021.3089099. Acesso em: 10 nov. 2024.
APA
Santos, B. N. dos, Marcacini, R. M., & Rezende, S. O. (2021). Multi-domain aspect extraction using bidirectional encoder representations from transformers. IEEE Access, 9, 91604-91613. doi:10.1109/ACCESS.2021.3089099
NLM
Santos BN dos, Marcacini RM, Rezende SO. Multi-domain aspect extraction using bidirectional encoder representations from transformers [Internet]. IEEE Access. 2021 ; 9 91604-91613.[citado 2024 nov. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2021.3089099
Vancouver
Santos BN dos, Marcacini RM, Rezende SO. Multi-domain aspect extraction using bidirectional encoder representations from transformers [Internet]. IEEE Access. 2021 ; 9 91604-91613.[citado 2024 nov. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2021.3089099

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