Faleiros, Thiago de Paulo; Rossi, Rafael Geraldeli; Lopes, Alneu de Andrade 
Fonte: Pattern Recognition Letters. Unidade: ICMC
Assuntos: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, MINERAÇÃO DE DADOS
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ABNT
FALEIROS, Thiago de Paulo e ROSSI, Rafael Geraldeli e LOPES, Alneu de Andrade. Optimizing the class information divergence for transductive classification of texts using propagation in bipartite graphs. Pattern Recognition Letters, v. 87, p. 127-138, 2017Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.patrec.2016.04.006. Acesso em: 10 nov. 2025.APA
Faleiros, T. de P., Rossi, R. G., & Lopes, A. de A. (2017). Optimizing the class information divergence for transductive classification of texts using propagation in bipartite graphs. Pattern Recognition Letters, 87, 127-138. doi:10.1016/j.patrec.2016.04.006NLM
Faleiros T de P, Rossi RG, Lopes A de A. Optimizing the class information divergence for transductive classification of texts using propagation in bipartite graphs [Internet]. Pattern Recognition Letters. 2017 ; 87 127-138.[citado 2025 nov. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.patrec.2016.04.006Vancouver
Faleiros T de P, Rossi RG, Lopes A de A. Optimizing the class information divergence for transductive classification of texts using propagation in bipartite graphs [Internet]. Pattern Recognition Letters. 2017 ; 87 127-138.[citado 2025 nov. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.patrec.2016.04.006
