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Trabalho de evento
A multiturn recommender system with explanations (2023)
Souza, Luan Soares de ; Zanon, André Levi ; Araujo, Lucas Padilha Modesto de ; Manzato, Marcelo Garcia
Source: Anais Estendidos. Conference titles: Simpósio Brasileiro de Sistemas Multimídia e Web - WebMedia. Unidade: ICMC
Subjects: SISTEMAS DE RECOMENDAÇÃO, MULTIMÍDIA INTERATIVA, PROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURAL
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ABNT
SOUZA, Luan Soares de et al. A multiturn recommender system with explanations. 2023, Anais.. Porto Alegre: SBC, 2023. Disponível em: https://doi.org/10.5753/webmedia_estendido.2023.234736. Acesso em: 14 nov. 2024.
APA
Souza, L. S. de, Zanon, A. L., Araujo, L. P. M. de, & Manzato, M. G. (2023). A multiturn recommender system with explanations. In Anais Estendidos. Porto Alegre: SBC. doi:10.5753/webmedia_estendido.2023.234736
NLM
Souza LS de, Zanon AL, Araujo LPM de, Manzato MG. A multiturn recommender system with explanations [Internet]. Anais Estendidos. 2023 ;[citado 2024 nov. 14 ] Available from: https://doi.org/10.5753/webmedia_estendido.2023.234736
Vancouver
Souza LS de, Zanon AL, Araujo LPM de, Manzato MG. A multiturn recommender system with explanations [Internet]. Anais Estendidos. 2023 ;[citado 2024 nov. 14 ] Available from: https://doi.org/10.5753/webmedia_estendido.2023.234736
Artigo de periodico
A user study with aspect-based sentiment analysis for similarity of items in content-based recommendations (2022)
Zanon, André Levi ; Souza, Luan Soares de ; Pressato, Diany ; Manzato, Marcelo Garcia
Source: Expert Systems. Unidade: ICMC
Subjects: PROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURAL, RECONHECIMENTO DE TEXTO, ALGORITMOS ÚTEIS E ESPECÍFICOS
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ABNT
ZANON, André Levi et al. A user study with aspect-based sentiment analysis for similarity of items in content-based recommendations. Expert Systems, v. 39, n. 8, p. Se 2022, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1111/exsy.12991. Acesso em: 14 nov. 2024.
APA
Zanon, A. L., Souza, L. S. de, Pressato, D., & Manzato, M. G. (2022). A user study with aspect-based sentiment analysis for similarity of items in content-based recommendations. Expert Systems, 39( 8), Se 2022. doi:10.1111/exsy.12991
NLM
Zanon AL, Souza LS de, Pressato D, Manzato MG. A user study with aspect-based sentiment analysis for similarity of items in content-based recommendations [Internet]. Expert Systems. 2022 ; 39( 8): Se 2022.[citado 2024 nov. 14 ] Available from: https://doi.org/10.1111/exsy.12991
Vancouver
Zanon AL, Souza LS de, Pressato D, Manzato MG. A user study with aspect-based sentiment analysis for similarity of items in content-based recommendations [Internet]. Expert Systems. 2022 ; 39( 8): Se 2022.[citado 2024 nov. 14 ] Available from: https://doi.org/10.1111/exsy.12991
Trabalho de evento
WordRecommender: an explainable content-based algorithm based on sentiment analysis and semantic similarity (2020)
Zanon, André Levi ; Souza, Luan Soares de ; Pressato, Diany; Manzato, Marcelo Garcia
Source: Proceedings. Conference titles: Brazilian Symposium on Multimedia and the Web - WebMedia. Unidade: ICMC
Subjects: PROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURAL, RECONHECIMENTO DE TEXTO, ALGORITMOS ÚTEIS E ESPECÍFICOS
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ABNT
ZANON, André Levi et al. WordRecommender: an explainable content-based algorithm based on sentiment analysis and semantic similarity. 2020, Anais.. New York: ACM, 2020. Disponível em: https://doi.org/10.1145/3428658.3431093. Acesso em: 14 nov. 2024.
APA
Zanon, A. L., Souza, L. S. de, Pressato, D., & Manzato, M. G. (2020). WordRecommender: an explainable content-based algorithm based on sentiment analysis and semantic similarity. In Proceedings. New York: ACM. doi:10.1145/3428658.3431093
NLM
Zanon AL, Souza LS de, Pressato D, Manzato MG. WordRecommender: an explainable content-based algorithm based on sentiment analysis and semantic similarity [Internet]. Proceedings. 2020 ;[citado 2024 nov. 14 ] Available from: https://doi.org/10.1145/3428658.3431093
Vancouver
Zanon AL, Souza LS de, Pressato D, Manzato MG. WordRecommender: an explainable content-based algorithm based on sentiment analysis and semantic similarity [Internet]. Proceedings. 2020 ;[citado 2024 nov. 14 ] Available from: https://doi.org/10.1145/3428658.3431093

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