ReP USP - Resultado da busca

Artigo de periodico
Avanços nos sistemas de recomendação de artigos científicos: uma revisão sistemática da literatura (2025)
Contreras, Bruno de Santana Braga ; Digiampietri, Luciano Antonio
Source: Revista Brasileira de Computação Aplicada. Unidade: EACH
Assunto: ARTIGO CIENTÍFICO
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
CONTRERAS, Bruno de Santana Braga e DIGIAMPIETRI, Luciano Antonio. Avanços nos sistemas de recomendação de artigos científicos: uma revisão sistemática da literatura. Revista Brasileira de Computação Aplicada, v. 17, n. 2, p. 78-86, 2025Tradução . . Disponível em: http://dx.doi.org/10.5335/rbca.v17i2.16376. Acesso em: 05 dez. 2025.
APA
Contreras, B. de S. B., & Digiampietri, L. A. (2025). Avanços nos sistemas de recomendação de artigos científicos: uma revisão sistemática da literatura. Revista Brasileira de Computação Aplicada, 17( 2), 78-86. doi:10.5335/rbca.v17i2.16376
NLM
Contreras B de SB, Digiampietri LA. Avanços nos sistemas de recomendação de artigos científicos: uma revisão sistemática da literatura [Internet]. Revista Brasileira de Computação Aplicada. 2025 ; 17( 2): 78-86.[citado 2025 dez. 05 ] Available from: http://dx.doi.org/10.5335/rbca.v17i2.16376
Vancouver
Contreras B de SB, Digiampietri LA. Avanços nos sistemas de recomendação de artigos científicos: uma revisão sistemática da literatura [Internet]. Revista Brasileira de Computação Aplicada. 2025 ; 17( 2): 78-86.[citado 2025 dez. 05 ] Available from: http://dx.doi.org/10.5335/rbca.v17i2.16376
Dissertação (Mestrado)
MHRSCT: uma abordagem híbrida e sensível ao tempo para recomendação de artigos científicos (2025)
Contreras, Bruno de Santana Braga ; Digiampietri, Luciano Antonio (Orientador)
Unidade: EACH
Subjects: ARTIGO CIENTÍFICO, PRODUÇÃO CIENTÍFICA, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
CONTRERAS, Bruno de Santana Braga. MHRSCT: uma abordagem híbrida e sensível ao tempo para recomendação de artigos científicos. 2025. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2025. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100131/tde-30092025-150436/. Acesso em: 05 dez. 2025.
APA
Contreras, B. de S. B. (2025). MHRSCT: uma abordagem híbrida e sensível ao tempo para recomendação de artigos científicos (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100131/tde-30092025-150436/
NLM
Contreras B de SB. MHRSCT: uma abordagem híbrida e sensível ao tempo para recomendação de artigos científicos [Internet]. 2025 ;[citado 2025 dez. 05 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100131/tde-30092025-150436/
Vancouver
Contreras B de SB. MHRSCT: uma abordagem híbrida e sensível ao tempo para recomendação de artigos científicos [Internet]. 2025 ;[citado 2025 dez. 05 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100131/tde-30092025-150436/
Dissertação (Mestrado)
Sistema de recomendação de artigos científicos utilizando dados sociais (2016)
Grava, Arthur Patricio; Digiampietri, Luciano Antonio (Orientador)
Unidade: EACH
Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, ARTIGO CIENTÍFICO, PRODUÇÃO CIENTÍFICA, REDES SOCIAIS, BASES DE DADOS, BIBLIOMETRIA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
GRAVA, Arthur Patricio. Sistema de recomendação de artigos científicos utilizando dados sociais. 2016. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2016. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100131/tde-26072016-160726/. Acesso em: 05 dez. 2025.
APA
Grava, A. P. (2016). Sistema de recomendação de artigos científicos utilizando dados sociais (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100131/tde-26072016-160726/
NLM
Grava AP. Sistema de recomendação de artigos científicos utilizando dados sociais [Internet]. 2016 ;[citado 2025 dez. 05 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100131/tde-26072016-160726/
Vancouver
Grava AP. Sistema de recomendação de artigos científicos utilizando dados sociais [Internet]. 2016 ;[citado 2025 dez. 05 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100131/tde-26072016-160726/
Trabalho de evento
Combinando mineração de textos e análise de redes sociais para a identificação das áreas de atuação de pesquisadores (2013)
Miyata, Bruno Kazuhiro Oliveira; Kano, Vitor Yudi; Digiampietri, Luciano Antonio
Source: Anais. Conference titles: Congresso da Sociedade Brasileira de Computação. Unidade: EACH
Subjects: PESQUISA CIENTÍFICA, REDES SOCIAIS (ANÁLISE), ARTIGO CIENTÍFICO, MINERAÇÃO DE DADOS, PRODUÇÃO CIENTÍFICA, CIENTOMETRIA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
MIYATA, Bruno Kazuhiro Oliveira e KANO, Vitor Yudi e DIGIAMPIETRI, Luciano Antonio. Combinando mineração de textos e análise de redes sociais para a identificação das áreas de atuação de pesquisadores. 2013, Anais.. Porto Alegre: SBC, 2013. . Acesso em: 05 dez. 2025.
APA
Miyata, B. K. O., Kano, V. Y., & Digiampietri, L. A. (2013). Combinando mineração de textos e análise de redes sociais para a identificação das áreas de atuação de pesquisadores. In Anais. Porto Alegre: SBC.
NLM
Miyata BKO, Kano VY, Digiampietri LA. Combinando mineração de textos e análise de redes sociais para a identificação das áreas de atuação de pesquisadores. Anais. 2013 ;[citado 2025 dez. 05 ]
Vancouver
Miyata BKO, Kano VY, Digiampietri LA. Combinando mineração de textos e análise de redes sociais para a identificação das áreas de atuação de pesquisadores. Anais. 2013 ;[citado 2025 dez. 05 ]

USP Schools

ReP

Filtros

Subjects