TendeR-Sims: similarity retrieval system for public tenders (2018)
- Authors:
- USP affiliated authors: RODRIGUES JUNIOR, JOSÉ FERNANDO - ICMC ; TRAINA JUNIOR, CAETANO - ICMC ; CORDEIRO, ROBSON LEONARDO FERREIRA - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.5220/0006697601430150
- Subjects: BANCO DE DADOS RELACIONAIS; RECUPERAÇÃO DA INFORMAÇÃO; ONTOLOGIA; LICITAÇÃO
- Keywords: Division Operator; Similarity Comparison; Complex Data; Public Tendering
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Publisher: SciTePress
- Publisher place: Lisboa
- Date published: 2018
- Source:
- Título do periódico: Proceedings
- Conference titles: International Conference on Enterprise Information Systems - ICEIS
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo é de acesso aberto
- URL de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: hybrid
- Licença: cc-by-nc-nd
-
ABNT
VASCONCELOS, Guilherme Q et al. TendeR-Sims: similarity retrieval system for public tenders. 2018, Anais.. Lisboa: SciTePress, 2018. Disponível em: https://doi.org/10.5220/0006697601430150. Acesso em: 19 abr. 2024. -
APA
Vasconcelos, G. Q., Zabot, G. F., Lima, D. M. de, Rodrigues Junior, J. F., Traina Junior, C., Kaster, D. dos S., & Cordeiro, R. L. F. (2018). TendeR-Sims: similarity retrieval system for public tenders. In Proceedings. Lisboa: SciTePress. doi:10.5220/0006697601430150 -
NLM
Vasconcelos GQ, Zabot GF, Lima DM de, Rodrigues Junior JF, Traina Junior C, Kaster D dos S, Cordeiro RLF. TendeR-Sims: similarity retrieval system for public tenders [Internet]. Proceedings. 2018 ;[citado 2024 abr. 19 ] Available from: https://doi.org/10.5220/0006697601430150 -
Vancouver
Vasconcelos GQ, Zabot GF, Lima DM de, Rodrigues Junior JF, Traina Junior C, Kaster D dos S, Cordeiro RLF. TendeR-Sims: similarity retrieval system for public tenders [Internet]. Proceedings. 2018 ;[citado 2024 abr. 19 ] Available from: https://doi.org/10.5220/0006697601430150 - Effective and unsupervised fractal-based feature selection for very large datasets: removing linear and non-linear attribute correlations
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Informações sobre o DOI: 10.5220/0006697601430150 (Fonte: oaDOI API)
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