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  • Source: ACM Computing Surveys. Unidade: ICMC

    Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL

    Acesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      SILVA, Nádia Felix Felipe da e COLETTA, Luiz Fernando Sommaggio e HRUSCHKA, Eduardo Raul. A survey and comparative study of tweet sentiment analysis via semi-supervised learning. ACM Computing Surveys, v. 49, n. Ju 2016, p. 15:1-15:26, 2016Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1145/2932708. Acesso em: 13 nov. 2024.
    • APA

      Silva, N. F. F. da, Coletta, L. F. S., & Hruschka, E. R. (2016). A survey and comparative study of tweet sentiment analysis via semi-supervised learning. ACM Computing Surveys, 49( Ju 2016), 15:1-15:26. doi:10.1145/2932708
    • NLM

      Silva NFF da, Coletta LFS, Hruschka ER. A survey and comparative study of tweet sentiment analysis via semi-supervised learning [Internet]. ACM Computing Surveys. 2016 ; 49( Ju 2016): 15:1-15:26.[citado 2024 nov. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1145/2932708
    • Vancouver

      Silva NFF da, Coletta LFS, Hruschka ER. A survey and comparative study of tweet sentiment analysis via semi-supervised learning [Internet]. ACM Computing Surveys. 2016 ; 49( Ju 2016): 15:1-15:26.[citado 2024 nov. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1145/2932708
  • Unidade: ICMC

    Subjects: COMPUTAÇÃO EVOLUTIVA, MINERAÇÃO DE DADOS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL

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    • ABNT

      COLETTA, Luiz Fernando Sommaggio. Abordagens para combinar classificadores e agrupadores em problemas de classificação. 2015. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2015. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-24032016-102229/. Acesso em: 13 nov. 2024.
    • APA

      Coletta, L. F. S. (2015). Abordagens para combinar classificadores e agrupadores em problemas de classificação (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-24032016-102229/
    • NLM

      Coletta LFS. Abordagens para combinar classificadores e agrupadores em problemas de classificação [Internet]. 2015 ;[citado 2024 nov. 13 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-24032016-102229/
    • Vancouver

      Coletta LFS. Abordagens para combinar classificadores e agrupadores em problemas de classificação [Internet]. 2015 ;[citado 2024 nov. 13 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-24032016-102229/
  • Source: International Journal of Bio-Inspired Computation. Unidade: ICMC

    Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, ALGORITMOS

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    • ABNT

      COLETTA, Luiz Fernando Sommaggio et al. A differential evolution algorithm to optimise the combination of classifier and cluster ensembles. International Journal of Bio-Inspired Computation, v. 7, n. 2, p. 111-124, 2015Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1504/IJBIC.2015.069288. Acesso em: 13 nov. 2024.
    • APA

      Coletta, L. F. S., Hruschka, E. R., Acharya, A., & Ghosh, J. (2015). A differential evolution algorithm to optimise the combination of classifier and cluster ensembles. International Journal of Bio-Inspired Computation, 7( 2), 111-124. doi:10.1504/IJBIC.2015.069288
    • NLM

      Coletta LFS, Hruschka ER, Acharya A, Ghosh J. A differential evolution algorithm to optimise the combination of classifier and cluster ensembles [Internet]. International Journal of Bio-Inspired Computation. 2015 ; 7( 2): 111-124.[citado 2024 nov. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1504/IJBIC.2015.069288
    • Vancouver

      Coletta LFS, Hruschka ER, Acharya A, Ghosh J. A differential evolution algorithm to optimise the combination of classifier and cluster ensembles [Internet]. International Journal of Bio-Inspired Computation. 2015 ; 7( 2): 111-124.[citado 2024 nov. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1504/IJBIC.2015.069288
  • Source: Proceedings. Conference titles: Brazilian Conference on Intelligent Systems - BRACIS. Unidade: ICMC

    Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, RECONHECIMENTO DE PADRÕES, WEB SEMÂNTICA, MÍDIAS SOCIAIS

    Acesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      COLETTA, Luiz Fernando Sommaggio et al. Combining classification and clustering for tweet sentiment analysis. 2014, Anais.. Los Alamitos: Conference Publishing Services, 2014. Disponível em: https://doi.org/10.1109/BRACIS.2014.46. Acesso em: 13 nov. 2024.
    • APA

      Coletta, L. F. S., Silva, N. F. F. da, Hruschka, E. R., & Hruschka Junior, E. R. (2014). Combining classification and clustering for tweet sentiment analysis. In Proceedings. Los Alamitos: Conference Publishing Services. doi:10.1109/BRACIS.2014.46
    • NLM

      Coletta LFS, Silva NFF da, Hruschka ER, Hruschka Junior ER. Combining classification and clustering for tweet sentiment analysis [Internet]. Proceedings. 2014 ;[citado 2024 nov. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1109/BRACIS.2014.46
    • Vancouver

      Coletta LFS, Silva NFF da, Hruschka ER, Hruschka Junior ER. Combining classification and clustering for tweet sentiment analysis [Internet]. Proceedings. 2014 ;[citado 2024 nov. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1109/BRACIS.2014.46
  • Source: Proceedings. Conference titles: BRICS Countries Congress on Computational Intelligence - BRICS-CCI. Unidade: ICMC

    Assunto: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

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    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      COLETTA, Luiz Fernando Sommaggio et al. Towards the use of metaheuristics for optimizing the combination of classifier and cluster ensembles. 2013, Anais.. Piscataway: IEEE, 2013. Disponível em: https://doi.org/10.1109/BRICS-CCI-CBIC.2013.86. Acesso em: 13 nov. 2024.
    • APA

      Coletta, L. F. S., Hruschka, E. R., Acharya, A., & Ghosh, J. (2013). Towards the use of metaheuristics for optimizing the combination of classifier and cluster ensembles. In Proceedings. Piscataway: IEEE. doi:10.1109/BRICS-CCI-CBIC.2013.86
    • NLM

      Coletta LFS, Hruschka ER, Acharya A, Ghosh J. Towards the use of metaheuristics for optimizing the combination of classifier and cluster ensembles [Internet]. Proceedings. 2013 ;[citado 2024 nov. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1109/BRICS-CCI-CBIC.2013.86
    • Vancouver

      Coletta LFS, Hruschka ER, Acharya A, Ghosh J. Towards the use of metaheuristics for optimizing the combination of classifier and cluster ensembles [Internet]. Proceedings. 2013 ;[citado 2024 nov. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1109/BRICS-CCI-CBIC.2013.86
  • Unidade: ICMC

    Subjects: DESCOBERTA DE CONHECIMENTO, ALGORITMOS E ESTRUTURAS DE DADOS, MINERAÇÃO DE DADOS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, LÓGICA FUZZY

    Acesso à fonteHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      COLETTA, Luiz Fernando Sommaggio. Agrupamento de dados fuzzy colaborativo. 2011. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2011. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-07072011-150404/. Acesso em: 13 nov. 2024.
    • APA

      Coletta, L. F. S. (2011). Agrupamento de dados fuzzy colaborativo (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-07072011-150404/
    • NLM

      Coletta LFS. Agrupamento de dados fuzzy colaborativo [Internet]. 2011 ;[citado 2024 nov. 13 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-07072011-150404/
    • Vancouver

      Coletta LFS. Agrupamento de dados fuzzy colaborativo [Internet]. 2011 ;[citado 2024 nov. 13 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-07072011-150404/

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