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Trabalho de evento
Combining clustering and classification algorithms for automatic bot detection: a case study on posts about COVID-19 (2021)
Lira, Diego Bezerra; Xavier, Fernando ; Digiampietri, Luciano Antonio
Fonte: SBSI 2021. Nome do evento: XVII Brazilian Symposium on Information Systems. Unidade: EACH
Assuntos: REDES SOCIAIS, COVID-19
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
LIRA, Diego Bezerra e XAVIER, Fernando e DIGIAMPIETRI, Luciano Antonio. Combining clustering and classification algorithms for automatic bot detection: a case study on posts about COVID-19. 2021, Anais.. Uberlândia: Federal University of Uberlândia, 2021. Disponível em: https://dl.acm.org/doi/10.1145/3466933.3466970. Acesso em: 13 out. 2024.
APA
Lira, D. B., Xavier, F., & Digiampietri, L. A. (2021). Combining clustering and classification algorithms for automatic bot detection: a case study on posts about COVID-19. In SBSI 2021. Uberlândia: Federal University of Uberlândia. Recuperado de https://dl.acm.org/doi/10.1145/3466933.3466970
NLM
Lira DB, Xavier F, Digiampietri LA. Combining clustering and classification algorithms for automatic bot detection: a case study on posts about COVID-19 [Internet]. SBSI 2021. 2021 ;[citado 2024 out. 13 ] Available from: https://dl.acm.org/doi/10.1145/3466933.3466970
Vancouver
Lira DB, Xavier F, Digiampietri LA. Combining clustering and classification algorithms for automatic bot detection: a case study on posts about COVID-19 [Internet]. SBSI 2021. 2021 ;[citado 2024 out. 13 ] Available from: https://dl.acm.org/doi/10.1145/3466933.3466970
Artigo de periodico
Detecção automática de bots em redes sociais: um estudo de caso no segundo turno das eleições presidenciais brasileiras de 2018 (2019)
Lêu, Matheus de Oliveira; Morais, Daniel Marques Gomes de; Xavier, Fernando ; Digiampietri, Luciano Antonio
Fonte: Sistemas de Informação. Unidades: EACH, EP
Assuntos: MÍDIAS SOCIAIS, ELEIÇÃO PRESIDENCIAL, REDES SOCIAIS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
LÊU, Matheus de Oliveira et al. Detecção automática de bots em redes sociais: um estudo de caso no segundo turno das eleições presidenciais brasileiras de 2018. Sistemas de Informação, n. 24, p. 31-39, 2019Tradução . . Disponível em: http://www.fsma.edu.br/si/edicao24/FSMA_SI_2019_2_Principal_05.pdf. Acesso em: 13 out. 2024.
APA
Lêu, M. de O., Morais, D. M. G. de, Xavier, F., & Digiampietri, L. A. (2019). Detecção automática de bots em redes sociais: um estudo de caso no segundo turno das eleições presidenciais brasileiras de 2018. Sistemas de Informação, ( 24), 31-39. Recuperado de http://www.fsma.edu.br/si/edicao24/FSMA_SI_2019_2_Principal_05.pdf
NLM
Lêu M de O, Morais DMG de, Xavier F, Digiampietri LA. Detecção automática de bots em redes sociais: um estudo de caso no segundo turno das eleições presidenciais brasileiras de 2018 [Internet]. Sistemas de Informação. 2019 ;( 24): 31-39.[citado 2024 out. 13 ] Available from: http://www.fsma.edu.br/si/edicao24/FSMA_SI_2019_2_Principal_05.pdf
Vancouver
Lêu M de O, Morais DMG de, Xavier F, Digiampietri LA. Detecção automática de bots em redes sociais: um estudo de caso no segundo turno das eleições presidenciais brasileiras de 2018 [Internet]. Sistemas de Informação. 2019 ;( 24): 31-39.[citado 2024 out. 13 ] Available from: http://www.fsma.edu.br/si/edicao24/FSMA_SI_2019_2_Principal_05.pdf

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