Learning to advertise. - Anísio Lacerda; Marco Cristo; Marcos André Gonçalves; Weiguo Fan; Nivio Ziviani; Berthier A. Ribeiro-Neto (SIGIR, 2006)

Demand-Driven Tag Recommendation. - Guilherme Vale Menezes; Jussara M. Almeida; Fabiano Belém; Marcos André Gonçalves; Anísio Lacerda; Edleno Silva de Moura; Gisele L. Pappa; Adriano Veloso; Nivio Ziviani (ECML/PKDD (2), 2010)

Minimal perfect hashing: A competitive method for indexing internal memory. - Fabiano C. Botelho; Anísio Lacerda; Guilherme Vale Menezes; Nivio Ziviani (Inf. Sci., 2011)

Pareto-efficient hybridization for multi-objective recommender systems. - Marco Túlio Ribeiro; Anísio Lacerda; Adriano Veloso; Nivio Ziviani (RecSys, 2012)

Using Taxonomies for Product Recommendation. - Osvaldo Matos-Junior; Nivio Ziviani; Fabiano C. Botelho; Marco Cristo; Anísio Lacerda; Altigran Soares da Silva (J. Inf. Data Manag., 2012)

Exploratory and interactive daily deals recommendation. - Anísio Lacerda; Adriano Veloso; Nivio Ziviani (RecSys, 2013)

Building user profiles to improve user experience in recommender systems. - Anísio Lacerda; Nivio Ziviani (WSDM, 2013)

Weighted slope one predictors revisited. - Danilo Menezes; Anísio Lacerda; Leila Silva; Adriano Veloso; Nivio Ziviani (WWW (Companion Volume), 2013)

GUARD: A Genetic Unified Approach for Recommendation. - Adolfo P. Guimarães; Thales F. Costa; Anísio Lacerda; Gisele L. Pappa; Nivio Ziviani (J. Inf. Data Manag., 2013)

Revenue optimization and customer targeting in daily-deals sites. - Anísio M. Lacerda (2013)

Where Should I Go? City Recommendation Based on User Communities. - Ruhan Bidart; Adriano César Machado Pereira; Jussara M. Almeida; Anísio Lacerda (LA-WEB, 2014)

Information-Theoretic Term Selection for New Item Recommendation. - Thales F. Costa; Anísio Lacerda; Rodrygo L. T. Santos; Nivio Ziviani (SPIRE, 2014)

Context-Aware Deal Size Prediction. - Anísio Lacerda; Adriano Veloso; Rodrygo L. T. Santos; Nivio Ziviani (SPIRE, 2014)

Multiobjective Pareto-Efficient Approaches for Recommender Systems. - Marco Túlio Ribeiro; Nivio Ziviani; Edleno Silva de Moura; Itamar Hata; Anísio Lacerda; Adriano Veloso (ACM Trans. Intell. Syst. Technol., 2014)

Contextual Bandits for Multi-objective Recommender Systems. - Anísio Lacerda (BRACIS, 2015)

Adding Value to Daily-Deals Recommendation: Multi-armed Bandits to Match Customers and Deals. - Anísio Lacerda; Adriano Veloso; Nivio Ziviani (BRACIS, 2015)

MeGASS: Multi-Objective Genetic Active Site Search. - Sandro C. Izidoro; Anísio M. Lacerda; Gisele L. Pappa (GECCO (Companion), 2015)

Improving daily deals recommendation using explore-then-exploit strategies. - Anísio Lacerda; Rodrygo L. T. Santos; Adriano Veloso; Nivio Ziviani (Inf. Retr. J., 2015)

Topic Modeling for Short Texts with Co-occurrence Frequency-Based Expansion. - Gabriel Pedrosa; Marcelo Pita; Paulo Viana Bicalho; Anísio Lacerda; Gisele L. Pappa (BRACIS, 2016)

Evolutionary rank aggregation for recommender systems. - Samuel E. L. Oliveira; Victor Diniz; Anísio Lacerda; Gisele L. Pappa (CEC, 2016)

Automatic and online setting of similarity thresholds in content-based visual information retrieval problems. - Izaquiel L. Bessas; Flávio L. C. Pádua; Guilherme T. de Assis; Rodrigo T. N. Cardoso; Anísio Lacerda (EURASIP J. Adv. Signal Process., 2016)

A Robust Indoor Scene Recognition Method Based on Sparse Representation. - Guilherme Nascimento; Camila Laranjeira; Vinicius Braz; Anísio Lacerda; Erickson R. Nascimento (CIARP, 2017)

A Majority Voting Approach for Sentiment Analysis in Short Texts using Topic Models. - Rodrigo Rodrigues do Carmo; Anísio Mendes Lacerda; Daniel Hasan Dalip (WebMedia, 2017)

Multi-Objective Ranked Bandits for Recommender Systems. - Anísio Lacerda (Neurocomputing, 2017)

A general framework to expand short text for topic modeling. - Paulo Viana Bicalho; Marcelo Pita; Gabriel Pedrosa; Anísio Lacerda; Gisele L. Pappa (Inf. Sci., 2017)

A video summarization approach based on the emulation of bottom-up mechanisms of visual attention. - Hugo Jacob 002; Flávio L. C. Pádua; Anísio Lacerda; Adriano C. M. Pereira (J. Intell. Inf. Syst., 2017)

Exploiting Multiple Recommenders to Improve Group Recommendation. - Samuel E. L. Oliveira; Pedro Paulo Valadares Brum; Anísio Lacerda; Gisele L. Pappa (BRACIS, 2018)

Multi-objective Evolutionary Rank Aggregation for Recommender Systems. - Samuel E. L. Oliveira; Victor Diniz; Anísio Lacerda; Gisele L. Pappa (CEC, 2018)

User-Oriented Objective Prioritization for Meta-Featured Multi-Objective Recommender Systems. - Reinaldo Silva Fortes; Anísio Lacerda; Alan R. R. de Freitas; Carlos Bruckner; Dayanne Gouveia Coelho; Marcos André Gonçalves (UMAP (Adjunct Publication), 2018)

A computational approach to support the creation of terminological neologisms in sign languages. - Celso Luiz de Souza; Flávio L. C. Pádua; Vera Lúcia de Souza e Lima; Anísio Lacerda; Carlos A. G. Carneiro (Comput. Appl. Eng. Educ., 2018)

On Modeling Context from Objects with a Long Short-Term Memory for Indoor Scene Recognition. - Camila Laranjeira; Anísio Lacerda; Erickson R. Nascimento (SIBGRAPI, 2019)

Multimodal data fusion framework based on autoencoders for top-N recommender systems. - Felipe L. A. Conceiç ao; Flávio L. C. Pádua; Anísio Lacerda; Adriano César Machado Pereira; Daniel Hasan Dalip (Appl. Intell., 2019)

Multimodal approach for tension levels estimation in news videos. - Moisés H. R. Pereira; Flávio L. C. Pádua; Daniel Hasan Dalip; Fabrício Benevenuto; Adriano C. M. Pereira; Anísio M. Lacerda (Multim. Tools Appl., 2019)

Explaining Symbolic Regression Predictions. - Renato Miranda Filho; Anísio Lacerda; Gisele L. Pappa (CEC, 2020)

Detecting Collaboration Profiles in Success-based Music Genre Networks. - Gabriel P. Oliveira; Mariana Santos 002; Danilo B. Seufitelli; Anísio Lacerda; Mirella M. Moro (ISMIR, 2020)

Is Rank Aggregation Effective in Recommender Systems? An Experimental Analysis. - Samuel E. L. Oliveira; Victor Diniz; Anísio Lacerda; Luiz H. C. Merschmann; Gisele L. Pappa (ACM Trans. Intell. Syst. Technol., 2020)

Deep Thompson Sampling for Length of Stay Prediction. - Anísio Lacerda; Gisele L. Pappa (IJCNN, 2021)

Individualized extreme dominance (IndED): A new preference-based method for multi-objective recommender systems. - Reinaldo Silva Fortes; Daniel Xavier de Sousa; Dayanne Gouveia Coelho; Anísio Mendes Lacerda; Marcos André Gonçalves (Inf. Sci., 2021)

Ferramentas open-source de qualidade de dados para licitações públicas: Uma análise comparativa. - Gabriel P. Oliveira; Arthur P. G. Reis; Bárbara M. A. Mendes; Clara A. Bacha; Lucas G. L. Costa; Gabriel L. Canguçu; Mariana O. Silva; Victor Caetano; Michele A. Brandão; Anísio Lacerda; Gisele L. Pappa (SBBD, 2022)

Detecting Inconsistencies in Public Bids: An Automated and Data-based Approach. - Gabriel P. Oliveira; Arthur P. G. Reis; Felipe A. N. Freitas; Lucas G. L. Costa; Mariana O. Silva; Pedro Paulo Valadares Brum; Samuel E. L. Oliveira; Michele A. Brandão; Anísio Lacerda; Gisele L. Pappa (WebMedia, 2022)

Collaboration as a Driving Factor for Hit Song Classification. - Mariana O. Silva; Gabriel P. Oliveira; Danilo B. Seufitelli; Anísio Lacerda; Mirella M. Moro (WebMedia, 2022)

Counterfactual inference with latent variable and its application in mental health care. - Guilherme F. Marchezini; Anísio M. Lacerda; Gisele L. Pappa; Wagner Meira Jr.; Débora M. Miranda; Marco Aurélio Romano-Silva; Danielle S. Costa; Leandro Malloy Diniz (Data Min. Knowl. Discov., 2022)

Explainable Regression Via Prototypes. - Renato Miranda Filho; Anísio M. Lacerda; Gisele L. Pappa (ACM Trans. Evol. Learn. Optim., 2022)

Evaluating Contextualized Embeddings for Topic Modeling in Public Bidding Domain. - Henrique R. Hott; Mariana O. Silva; Gabriel P. Oliveira; Michele A. Brandão; Anísio Lacerda; Gisele L. Pappa (BRACIS (3), 2023)

Algorithmic Recourse in Mental Healthcare. - Anísio Lacerda; Claudio Almeida; Leonardo Augusto Ferreira; Adriano C. M. Pereira; Gisele L. Pappa; Wagner Meira Jr.; Débora M. Miranda; Marco Aurélio Romano-Silva; Leandro Malloy Diniz (IJCNN, 2023)

An Empirical Analysis of Vision Transformers Robustness to Spurious Correlations in Health Data. - Anísio Lacerda; Daniel Ayala; Francisco Malaguth; Fabio Kanadani (IJCNN, 2023)

Impacto do Pré-processamento e Representação Textual na Classificação de Documentos de Licitações. - Michele A. Brandão; Mariana O. Silva; Gabriel P. Oliveira; Henrique R. Hott; Anísio M. Lacerda; Gisele L. Pappa (SBBD, 2023)

Mineração de Dados sobre Despesas Públicas de Municípios Mineiros para Gerar Alertas de Fraudes. - Larissa D. Gomide; Guilherme Bezerra dos Santos; Lucas G. L. Costa; Michele A. Brandão; Anísio Lacerda; Gisele L. Pappa (SBBD, 2023)

Identificação de licitações suspeitas de fraude por meio de trilhas de auditagem. - Lucas G. L. Costa; Clara A. Bacha; Gabriel P. Oliveira; Mariana O. Silva; Matheus Cândido Teixeira; Michele A. Brandão; Anísio Lacerda; Gisele L. Pappa (Braz. J. Inf. Syst., 2023)

Assessing Data Quality Inconsistencies in Brazilian Governmental Data. - Gabriel P. Oliveira; Bárbara M. A. Mendes; Clara A. Bacha; Lucas G. L. Costa; Larissa D. Gomide; Mariana O. Silva; Michele A. Brandão; Anísio Lacerda; Gisele L. Pappa (J. Inf. Data Manag., 2023)

Unsupervised Grouping of Public Procurement Similar Items: Which Text Representation Should I Use? - Pedro Paulo Valadares Brum; Mariana O. Silva; Gabriel P. Oliveira; Lucas G. L. Costa; Anísio Lacerda; Gisele L. Pappa (LREC/COLING, 2024)

Exploring Irregularities in Brazilian Public Bids: An In-depth Analysis on Small Companies. - Camila Santana Braz; Marco Túlio Dutra; Gabriel P. Oliveira; Lucas G. L. Costa; Mariana O. Silva; Michele A. Brandão; Anísio Lacerda; Gisele L. Pappa (J. Interact. Syst., 2024)

Overpricing Analysis in Brazilian Public Bidding Items. - Mariana O. Silva; Lucas G. L. Costa; Larissa D. Gomide; Guilherme Bezerra dos Santos; Gabriel P. Oliveira; Michele A. Brandão; Anísio Lacerda; Gisele L. Pappa (J. Interact. Syst., 2024)

PLUS: A Semi-automated Pipeline for Fraud Detection in Public Bids. - Michele A. Brandão; Arthur P. G. Reis; Bárbara M. A. Mendes; Clara A. Bacha; Gabriel P. Oliveira; Henrique R. Hott; Larissa D. Gomide; Lucas G. L. Costa; Mariana O. Silva; Anísio M. Lacerda; Gisele L. Pappa (Digit. Gov. Res. Pract., 2024)