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Trabalho de evento
How to identify cyberbullying with machine learning (2024)
Fujimoto, Magaly Lika; Gaseta, Matheus; Rezende, Solange Oliveira ; Romero, Roseli Aparecida Francelin
Fonte: Anais. Nome do evento: Symposium on Knowledge Discovery, Mining and Learning - KDMiLe. Unidade: ICMC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, PROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURAL, BULLYING
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ABNT
FUJIMOTO, Magaly Lika et al. How to identify cyberbullying with machine learning. 2024, Anais.. Porto Alegre: SBC, 2024. Disponível em: https://doi.org/10.5753/kdmile.2024.244087. Acesso em: 09 nov. 2025.
APA
Fujimoto, M. L., Gaseta, M., Rezende, S. O., & Romero, R. A. F. (2024). How to identify cyberbullying with machine learning. In Anais. Porto Alegre: SBC. doi:10.5753/kdmile.2024.244087
NLM
Fujimoto ML, Gaseta M, Rezende SO, Romero RAF. How to identify cyberbullying with machine learning [Internet]. Anais. 2024 ;[citado 2025 nov. 09 ] Available from: https://doi.org/10.5753/kdmile.2024.244087
Vancouver
Fujimoto ML, Gaseta M, Rezende SO, Romero RAF. How to identify cyberbullying with machine learning [Internet]. Anais. 2024 ;[citado 2025 nov. 09 ] Available from: https://doi.org/10.5753/kdmile.2024.244087
Trabalho de evento
Characterization of co-authorship networks of CNPq productivity fellows: an approach based on data science (2024)
Couto, Matheus L. do; Carmo, Fernando Almeida do ; Jacob Junior, Antonio Fernando Lavareda ; Marcacini, Ricardo Marcondes ; Lobato, Fábio Manoel França
Fonte: Anais. Nome do evento: Symposium on Knowledge Discovery, Mining and Learning - KDMiLe. Unidade: ICMC
Assuntos: CIENTOMETRIA, PRODUÇÃO CIENTÍFICA, MINERAÇÃO DE DADOS, PROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURAL
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ABNT
COUTO, Matheus L. do et al. Characterization of co-authorship networks of CNPq productivity fellows: an approach based on data science. 2024, Anais.. Porto Alegre: SBC, 2024. Disponível em: https://doi.org/10.5753/kdmile.2024.244728. Acesso em: 09 nov. 2025.
APA
Couto, M. L. do, Carmo, F. A. do, Jacob Junior, A. F. L., Marcacini, R. M., & Lobato, F. M. F. (2024). Characterization of co-authorship networks of CNPq productivity fellows: an approach based on data science. In Anais. Porto Alegre: SBC. doi:10.5753/kdmile.2024.244728
NLM
Couto ML do, Carmo FA do, Jacob Junior AFL, Marcacini RM, Lobato FMF. Characterization of co-authorship networks of CNPq productivity fellows: an approach based on data science [Internet]. Anais. 2024 ;[citado 2025 nov. 09 ] Available from: https://doi.org/10.5753/kdmile.2024.244728
Vancouver
Couto ML do, Carmo FA do, Jacob Junior AFL, Marcacini RM, Lobato FMF. Characterization of co-authorship networks of CNPq productivity fellows: an approach based on data science [Internet]. Anais. 2024 ;[citado 2025 nov. 09 ] Available from: https://doi.org/10.5753/kdmile.2024.244728
Trabalho de evento
Market movement prediction algorithm selection by metalearning (2022)
Bandeira, Alvaro Valentim Pereira de Menezes; Ferracioli, Gabriel Monteiro; Santos, Moises Rocha dos ; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de
Fonte: Anais. Nome do evento: Symposium on Knowledge Discovery, Mining and Learning - KDMiLe. Unidade: ICMC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ALGORITMOS ÚTEIS E ESPECÍFICOS, PREÇOS
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ABNT
BANDEIRA, Alvaro Valentim Pereira de Menezes et al. Market movement prediction algorithm selection by metalearning. 2022, Anais.. Porto Alegre: SBC, 2022. Disponível em: https://doi.org/10.5753/kdmile.2022.227947. Acesso em: 09 nov. 2025.
APA
Bandeira, A. V. P. de M., Ferracioli, G. M., Santos, M. R. dos, & Carvalho, A. C. P. de L. F. de. (2022). Market movement prediction algorithm selection by metalearning. In Anais. Porto Alegre: SBC. doi:10.5753/kdmile.2022.227947
NLM
Bandeira AVP de M, Ferracioli GM, Santos MR dos, Carvalho ACP de LF de. Market movement prediction algorithm selection by metalearning [Internet]. Anais. 2022 ;[citado 2025 nov. 09 ] Available from: https://doi.org/10.5753/kdmile.2022.227947
Vancouver
Bandeira AVP de M, Ferracioli GM, Santos MR dos, Carvalho ACP de LF de. Market movement prediction algorithm selection by metalearning [Internet]. Anais. 2022 ;[citado 2025 nov. 09 ] Available from: https://doi.org/10.5753/kdmile.2022.227947
Trabalho de evento
Tractable classification with non-ignorable missing data using generative random forests (2022)
Villanueva Llerena, Julissa Giuliana ; Mauá, Denis Deratani
Fonte: Anais. Nome do evento: Symposium on Knowledge Discovery, Mining and Learning - KDMiLe. Unidade: IME
Assuntos: MODELOS PARA PROCESSOS ESTOCÁSTICOS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
VILLANUEVA LLERENA, Julissa Giuliana e MAUÁ, Denis Deratani. Tractable classification with non-ignorable missing data using generative random forests. 2022, Anais.. Porto Alegre: SBC, 2022. Disponível em: https://doi.org/10.5753/kdmile.2022.227969. Acesso em: 09 nov. 2025.
APA
Villanueva Llerena, J. G., & Mauá, D. D. (2022). Tractable classification with non-ignorable missing data using generative random forests. In Anais. Porto Alegre: SBC. doi:10.5753/kdmile.2022.227969
NLM
Villanueva Llerena JG, Mauá DD. Tractable classification with non-ignorable missing data using generative random forests [Internet]. Anais. 2022 ;[citado 2025 nov. 09 ] Available from: https://doi.org/10.5753/kdmile.2022.227969
Vancouver
Villanueva Llerena JG, Mauá DD. Tractable classification with non-ignorable missing data using generative random forests [Internet]. Anais. 2022 ;[citado 2025 nov. 09 ] Available from: https://doi.org/10.5753/kdmile.2022.227969
Trabalho de evento
Statistical analysis of small twitter data collection to identify dengue outbreaks (2020)
Euzebio, Carlos Danilo Gaioli ; Agy, Sidney; Boldorini Júnior, Claudio; Porto, Lucas Pimenta ; Alcarás, José Renato; Martinez, Alexandre Souto ; Ruiz, Evandro Eduardo Seron
Fonte: Proceedings. Nome do evento: Symposium on Knowledge Discovery, Mining and Learning - KDMiLe. Unidade: FFCLRP
Assuntos: AEDES, DENGUE, REDES SOCIAIS, SAÚDE PÚBLICA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
EUZEBIO, Carlos Danilo Gaioli et al. Statistical analysis of small twitter data collection to identify dengue outbreaks. 2020, Anais.. Porto Alegre: Faculdade de Filosofia, Ciências e Letras de Ribeirão Preto, Universidade de São Paulo, 2020. Disponível em: https://doi.org/10.5753/kdmile.2020.11954. Acesso em: 09 nov. 2025.
APA
Euzebio, C. D. G., Agy, S., Boldorini Júnior, C., Porto, L. P., Alcarás, J. R., Martinez, A. S., & Ruiz, E. E. S. (2020). Statistical analysis of small twitter data collection to identify dengue outbreaks. In Proceedings. Porto Alegre: Faculdade de Filosofia, Ciências e Letras de Ribeirão Preto, Universidade de São Paulo. doi:10.5753/kdmile.2020.11954
NLM
Euzebio CDG, Agy S, Boldorini Júnior C, Porto LP, Alcarás JR, Martinez AS, Ruiz EES. Statistical analysis of small twitter data collection to identify dengue outbreaks [Internet]. Proceedings. 2020 ;[citado 2025 nov. 09 ] Available from: https://doi.org/10.5753/kdmile.2020.11954
Vancouver
Euzebio CDG, Agy S, Boldorini Júnior C, Porto LP, Alcarás JR, Martinez AS, Ruiz EES. Statistical analysis of small twitter data collection to identify dengue outbreaks [Internet]. Proceedings. 2020 ;[citado 2025 nov. 09 ] Available from: https://doi.org/10.5753/kdmile.2020.11954

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