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Trabalho de evento-resumo
Case recommender: a flexible and extensible Python framework for recommender systems (2018)
Costa, Arthur da; Fressato, Eduardo; Neto, Fernando; Manzato, Marcelo Garcia ; Campello, Ricardo José Gabrielli Barreto
Fonte: Proceedings. Nome do evento: ACM Conference on Recommender Systems - RecSys. Unidade: ICMC
Assuntos: SISTEMAS DE INFORMAÇÃO, RECONHECIMENTO DE PADRÕES, PYTHON
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
COSTA, Arthur da et al. Case recommender: a flexible and extensible Python framework for recommender systems. 2018, Anais.. New York: ACM, 2018. Disponível em: https://doi.org/10.1145/3240323.3241611. Acesso em: 20 jul. 2024.
APA
Costa, A. da, Fressato, E., Neto, F., Manzato, M. G., & Campello, R. J. G. B. (2018). Case recommender: a flexible and extensible Python framework for recommender systems. In Proceedings. New York: ACM. doi:10.1145/3240323.3241611
NLM
Costa A da, Fressato E, Neto F, Manzato MG, Campello RJGB. Case recommender: a flexible and extensible Python framework for recommender systems [Internet]. Proceedings. 2018 ;[citado 2024 jul. 20 ] Available from: https://doi.org/10.1145/3240323.3241611
Vancouver
Costa A da, Fressato E, Neto F, Manzato MG, Campello RJGB. Case recommender: a flexible and extensible Python framework for recommender systems [Internet]. Proceedings. 2018 ;[citado 2024 jul. 20 ] Available from: https://doi.org/10.1145/3240323.3241611
Trabalho de evento
A unified framework of density-based clustering for semi-supervised classification (2018)
Gertrudes, Jadson Castro; Zimek, Arthur; Sander, Jörg; Campello, Ricardo José Gabrielli Barreto
Fonte: Proceedings. Nome do evento: International Conference on Scientific and Statistical Database Management - SSDBM. Unidade: ICMC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, RECONHECIMENTO DE PADRÕES, ALGORITMOS ÚTEIS E ESPECÍFICOS
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ABNT
GERTRUDES, Jadson Castro et al. A unified framework of density-based clustering for semi-supervised classification. 2018, Anais.. New York: ACM, 2018. Disponível em: https://doi.org/10.1145/3221269.3223037. Acesso em: 20 jul. 2024.
APA
Gertrudes, J. C., Zimek, A., Sander, J., & Campello, R. J. G. B. (2018). A unified framework of density-based clustering for semi-supervised classification. In Proceedings. New York: ACM. doi:10.1145/3221269.3223037
NLM
Gertrudes JC, Zimek A, Sander J, Campello RJGB. A unified framework of density-based clustering for semi-supervised classification [Internet]. Proceedings. 2018 ;[citado 2024 jul. 20 ] Available from: https://doi.org/10.1145/3221269.3223037
Vancouver
Gertrudes JC, Zimek A, Sander J, Campello RJGB. A unified framework of density-based clustering for semi-supervised classification [Internet]. Proceedings. 2018 ;[citado 2024 jul. 20 ] Available from: https://doi.org/10.1145/3221269.3223037
Trabalho de evento
CoRec: a co-training approach for recommender systems (2018)
Costa, Arthur F. da; Manzato, Marcelo Garcia ; Campello, Ricardo José Gabrielli Barreto
Fonte: Proceedings. Nome do evento: Symposium on Applied Computing - SAC. Unidade: ICMC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, SISTEMAS DE INFORMAÇÃO, RECONHECIMENTO DE PADRÕES
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ABNT
COSTA, Arthur F. da e MANZATO, Marcelo Garcia e CAMPELLO, Ricardo José Gabrielli Barreto. CoRec: a co-training approach for recommender systems. 2018, Anais.. New York: ACM, 2018. Disponível em: https://doi.org/10.1145/3167132.3167209. Acesso em: 20 jul. 2024.
APA
Costa, A. F. da, Manzato, M. G., & Campello, R. J. G. B. (2018). CoRec: a co-training approach for recommender systems. In Proceedings. New York: ACM. doi:10.1145/3167132.3167209
NLM
Costa AF da, Manzato MG, Campello RJGB. CoRec: a co-training approach for recommender systems [Internet]. Proceedings. 2018 ;[citado 2024 jul. 20 ] Available from: https://doi.org/10.1145/3167132.3167209
Vancouver
Costa AF da, Manzato MG, Campello RJGB. CoRec: a co-training approach for recommender systems [Internet]. Proceedings. 2018 ;[citado 2024 jul. 20 ] Available from: https://doi.org/10.1145/3167132.3167209
Trabalho de evento
Efficient computation of multiple density-based clustering hierarchies (2017)
Araujo Neto, Antonio Cavalcante; Sander, Joerg; Campello, Ricardo José Gabrielli Barreto; Nascimento, Mario A
Fonte: Proceedings. Nome do evento: IEEE International Conference on Data Mining - ICDM. Unidade: ICMC
Assuntos: RECONHECIMENTO DE PADRÕES, MINERAÇÃO DE DADOS, DESCOBERTA DE CONHECIMENTO
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ABNT
ARAUJO NETO, Antonio Cavalcante et al. Efficient computation of multiple density-based clustering hierarchies. 2017, Anais.. Piscataway: IEEE, 2017. Disponível em: https://doi.org/10.1109/ICDM.2017.127. Acesso em: 20 jul. 2024.
APA
Araujo Neto, A. C., Sander, J., Campello, R. J. G. B., & Nascimento, M. A. (2017). Efficient computation of multiple density-based clustering hierarchies. In Proceedings. Piscataway: IEEE. doi:10.1109/ICDM.2017.127
NLM
Araujo Neto AC, Sander J, Campello RJGB, Nascimento MA. Efficient computation of multiple density-based clustering hierarchies [Internet]. Proceedings. 2017 ;[citado 2024 jul. 20 ] Available from: https://doi.org/10.1109/ICDM.2017.127
Vancouver
Araujo Neto AC, Sander J, Campello RJGB, Nascimento MA. Efficient computation of multiple density-based clustering hierarchies [Internet]. Proceedings. 2017 ;[citado 2024 jul. 20 ] Available from: https://doi.org/10.1109/ICDM.2017.127
Trabalho de evento
On the evaluation of outlier detection and one-class classification methods (2016)
Swersky, Lorne; Marques, Henrique O; Sander, Jörg; Campello, Ricardo José Gabrielli Barreto; Zimek, Arthur
Fonte: Proceedings. Nome do evento: IEEE International Conference on Data Science and Advanced Analytics - DSAA. Unidade: ICMC
Assuntos: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, RECONHECIMENTO DE PADRÕES
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ABNT
SWERSKY, Lorne et al. On the evaluation of outlier detection and one-class classification methods. 2016, Anais.. Los Alamitos: IEEE, 2016. Disponível em: https://doi.org/10.1109/DSAA.2016.8. Acesso em: 20 jul. 2024.
APA
Swersky, L., Marques, H. O., Sander, J., Campello, R. J. G. B., & Zimek, A. (2016). On the evaluation of outlier detection and one-class classification methods. In Proceedings. Los Alamitos: IEEE. doi:10.1109/DSAA.2016.8
NLM
Swersky L, Marques HO, Sander J, Campello RJGB, Zimek A. On the evaluation of outlier detection and one-class classification methods [Internet]. Proceedings. 2016 ;[citado 2024 jul. 20 ] Available from: https://doi.org/10.1109/DSAA.2016.8
Vancouver
Swersky L, Marques HO, Sander J, Campello RJGB, Zimek A. On the evaluation of outlier detection and one-class classification methods [Internet]. Proceedings. 2016 ;[citado 2024 jul. 20 ] Available from: https://doi.org/10.1109/DSAA.2016.8
Trabalho de evento
Active semi-supervised classification based on multiple clustering hierarchies (2016)
Batista, Antônio J. L; Campello, Ricardo José Gabrielli Barreto; Sander, Jörg
Fonte: Proceedings. Nome do evento: IEEE International Conference on Data Science and Advanced Analytics - DSAA. Unidade: ICMC
Assuntos: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, RECONHECIMENTO DE PADRÕES
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
BATISTA, Antônio J. L e CAMPELLO, Ricardo José Gabrielli Barreto e SANDER, Jörg. Active semi-supervised classification based on multiple clustering hierarchies. 2016, Anais.. Los Alamitos: IEEE, 2016. Disponível em: https://doi.org/10.1109/DSAA.2016.9. Acesso em: 20 jul. 2024.
APA
Batista, A. J. L., Campello, R. J. G. B., & Sander, J. (2016). Active semi-supervised classification based on multiple clustering hierarchies. In Proceedings. Los Alamitos: IEEE. doi:10.1109/DSAA.2016.9
NLM
Batista AJL, Campello RJGB, Sander J. Active semi-supervised classification based on multiple clustering hierarchies [Internet]. Proceedings. 2016 ;[citado 2024 jul. 20 ] Available from: https://doi.org/10.1109/DSAA.2016.9
Vancouver
Batista AJL, Campello RJGB, Sander J. Active semi-supervised classification based on multiple clustering hierarchies [Internet]. Proceedings. 2016 ;[citado 2024 jul. 20 ] Available from: https://doi.org/10.1109/DSAA.2016.9
Trabalho de evento
Group-based collaborative filtering supported by multiple users' feedback to improve personalized ranking (2016)
Costa, Arthur F. da; Manzato, Marcelo Garcia ; Campello, Ricardo José Gabrielli Barreto
Fonte: Proceedings. Nome do evento: Brazilian Symposium on Multimedia and the Web - WebMedia. Unidade: ICMC
Assuntos: MULTIMÍDIA INTERATIVA, SISTEMAS DE INFORMAÇÃO, RECONHECIMENTO DE PADRÕES
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
COSTA, Arthur F. da e MANZATO, Marcelo Garcia e CAMPELLO, Ricardo José Gabrielli Barreto. Group-based collaborative filtering supported by multiple users' feedback to improve personalized ranking. 2016, Anais.. New York: ACM, 2016. Disponível em: https://doi.org/10.1145/2976796.2976852. Acesso em: 20 jul. 2024.
APA
Costa, A. F. da, Manzato, M. G., & Campello, R. J. G. B. (2016). Group-based collaborative filtering supported by multiple users' feedback to improve personalized ranking. In Proceedings. New York: ACM. doi:10.1145/2976796.2976852
NLM
Costa AF da, Manzato MG, Campello RJGB. Group-based collaborative filtering supported by multiple users' feedback to improve personalized ranking [Internet]. Proceedings. 2016 ;[citado 2024 jul. 20 ] Available from: https://doi.org/10.1145/2976796.2976852
Vancouver
Costa AF da, Manzato MG, Campello RJGB. Group-based collaborative filtering supported by multiple users' feedback to improve personalized ranking [Internet]. Proceedings. 2016 ;[citado 2024 jul. 20 ] Available from: https://doi.org/10.1145/2976796.2976852

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