João Manuel Portela da Gama


AuthID: R-000-75X

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331
TÍTULO: Comparing Data Distribution Using Fading Histograms
AUTORES: Sebastiao, R ; Gama, J ; Mendonca, T ;
PUBLICAÇÃO: 2014, FONTE: 21st European Conference on Artificial Intelligence (ECAI) in 21ST EUROPEAN CONFERENCE ON ARTIFICIAL INTELLIGENCE (ECAI 2014), VOLUME: 263
INDEXADO EM: Scopus WOS DBLP CrossRef Handle
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332
TÍTULO: Constructing fading histograms from data streams
AUTORES: Raquel Sebastião ; João Gama ; Teresa Mendonça ;
PUBLICAÇÃO: 2014, FONTE: Progress in AI, VOLUME: 3, NÚMERO: 1
INDEXADO EM: Scopus DBLP CrossRef: 2 Handle
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333
TÍTULO: Data stream mining in ubiquitous environments: state-of-the-art and current directions. Data stream mining in ubiquitous environments  Full Text
AUTORES: Mohamed Medhat Gaber; Joao Gama ; Shonali Krishnaswamy; Joao Bartolo Gomes; Frederic Stahl;
PUBLICAÇÃO: 2014, FONTE: WILEY INTERDISCIPLINARY REVIEWS-DATA MINING AND KNOWLEDGE DISCOVERY, VOLUME: 4, NÚMERO: 2
INDEXADO EM: Scopus WOS DBLP CrossRef: 23
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334
TÍTULO: Distributed Adaptive Model Rules for Mining Big Data Streams
AUTORES: Vu, AT; Gianmarco D De Francisci Morales; Joao Gama ; Albert Bifet;
PUBLICAÇÃO: 2014, FONTE: IEEE International Conference on Big Data in 2014 IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON BIG DATA (BIG DATA)
INDEXADO EM: Scopus WOS DBLP CrossRef: 13
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335
TÍTULO: Distributed clustering of ubiquitous data streams. Distributed clustering of ubiquitous data streams  Full Text
AUTORES: Pedro Pereira Rodrigues ; Joao Gama ;
PUBLICAÇÃO: 2014, FONTE: WILEY INTERDISCIPLINARY REVIEWS-DATA MINING AND KNOWLEDGE DISCOVERY, VOLUME: 4, NÚMERO: 1
INDEXADO EM: Scopus WOS DBLP CrossRef: 11
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336
TÍTULO: Dynamic communities in evolving customer networks: an analysis using landmark and sliding windows
AUTORES: Oliveira, M ; Guerreiro, A; Gama, J ;
PUBLICAÇÃO: 2014, FONTE: Social Network Analysis and Mining, VOLUME: 4, NÚMERO: 1
INDEXADO EM: Scopus DBLP CrossRef: 9
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337
TÍTULO: Enhancing data stream predictions with reliability estimators and explanation  Full Text
AUTORES: Bosnic, Z; Demsar, J; Kespret, G; Rodrigues, PP ; Gama, J ; Kononenko, I;
PUBLICAÇÃO: 2014, FONTE: ENGINEERING APPLICATIONS OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE, VOLUME: 34
INDEXADO EM: Scopus WOS DBLP CrossRef: 13
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338
TÍTULO: Ensembles of Adaptive Model Rules from High-Speed Data Streams
AUTORES: João Duarte; João Gama ;
PUBLICAÇÃO: 2014, FONTE: Proceedings of the 3rd International Workshop on Big Data, Streams and Heterogeneous Source Mining: Algorithms, Systems, Programming Models and Applications, BigMine 2014, New York City, USA, August 24, 2014, VOLUME: 36
INDEXADO EM: DBLP Handle
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339
TÍTULO: Event and Anomaly Detection Using Tucker3 Decomposition PDF
AUTORES: Hadi Fanaee T ; Márcia D B Oliveira ; João Gama ; Simon Malinowski; Ricardo Morla;
PUBLICAÇÃO: 2014, FONTE: CoRR, VOLUME: abs/1406.3266
INDEXADO EM: DBLP arXiv Handle
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340
TÍTULO: Event labeling combining ensemble detectors and background knowledge
AUTORES: Hadi Fanaee T ; João Gama ;
PUBLICAÇÃO: 2014, FONTE: Progress in AI, VOLUME: 2, NÚMERO: 2-3
INDEXADO EM: Scopus DBLP CrossRef: 192
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