• Aumentando o poder preditivo de classificadores lineares através de particionamento por classe 

      Souza, Nahim Alves de (Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação - PPGCC-So, Câmpus Sorocaba, 25/01/2018)
      This work describes a new classification technique called P2C - Partitioning to Classify. The main goal is to achieve reasonable classification performances using linear prediction methods, even on datasets with non-linear ...
    • Identificação de perfis de permissões em aplicativos móveis utilizando agrupamento e visualização 

      Guiraldelli, Francisco Augusto Cesar de Camargo Bellaz (Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação - PPGCC-So, Câmpus Sorocaba, 12/12/2019)
      In the last decade, mobile applications have gained widespread use through smartphones, it has radically transformed the way people can access and use the media, bringing the internet and many everyday tasks in the palm ...
    • ASAClu: selecionando clusters diversos e relevantes 

      Almeida, João Luís Baptista de (Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação - PPGCC-So, Câmpus Sorocaba, 12/12/2016)
      No clustering algorithm is guaranteed to find actual groups in any dataset. To deal with this problem, many techniques apply various clustering algorithms to a dataset, generating a set of partitions and assessing them to ...
    • SiMut: um framework automatizado para apoiar a redução do custo do teste de mutação com base em similaridade de programas 

      Guarnieri, Giovanni Francesco (Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação - PPGCC-So, Câmpus Sorocaba, 30/03/2022)
      Context: Software testing is essential to ensure that the program actually correctly meets the user’s needs. Aware of the importance of this step, researchers have proposed several ways to identify program faults. Among ...