Fraud detection in reputation systems in e-markets using logistic regression (2010)
- Authors:
- Autor USP: LAGO, ALAIR PEREIRA DO - IME
- Unidade: IME
- DOI: 10.1145/1774088.1774400
- Subjects: COMÉRCIO ELETRÔNICO; SEGURANÇA DE COMPUTADORES
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título do periódico: Proceedings
- Conference titles: ACM Symposium on Applied Computing - SAC
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: closed
-
ABNT
MARANZATO, Rafael et al. Fraud detection in reputation systems in e-markets using logistic regression. 2010, Anais.. New York: ACM, 2010. Disponível em: https://doi.org/10.1145/1774088.1774400. Acesso em: 28 mar. 2024. -
APA
Maranzato, R., Pereira, A., Neubert, M., & Lago, A. P. do. (2010). Fraud detection in reputation systems in e-markets using logistic regression. In Proceedings. New York: ACM. doi:10.1145/1774088.1774400 -
NLM
Maranzato R, Pereira A, Neubert M, Lago AP do. Fraud detection in reputation systems in e-markets using logistic regression [Internet]. Proceedings. 2010 ;[citado 2024 mar. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1145/1774088.1774400 -
Vancouver
Maranzato R, Pereira A, Neubert M, Lago AP do. Fraud detection in reputation systems in e-markets using logistic regression [Internet]. Proceedings. 2010 ;[citado 2024 mar. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1145/1774088.1774400 - Sobre os semigrupos de burnside 'X POT.N'='X POT.N+M'
- Lossless filter for multiple repetitions with Hamming distance
- On the Burnside semigroups 'x POT.n' ='x POT.n+m'
- Local groups in free groupoids satisfying certain monoid identities
- A convexity upper bound for the number of maximal bicliques of a bipartite graph
- A sparse dynamic programming algorithm for alignment with non-overlapping inversions
- Maximal groups in free Burnside semigroups
- On the Burnside semigroups xn = xn+m
- A new algorithm for sparse suffix trees
- Comparison with parametric optimization in credit card fraud detection
Informações sobre o DOI: 10.1145/1774088.1774400 (Fonte: oaDOI API)
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