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Authors
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1 Ronaldo Mello(r.mello@ufsc.br)
2 Luis Gustavo Bornia(luis.gb@posgrad.ufsc.br)
3 Hudson da Silva(hudson.silva@ifpa.edu.br)
4 Felipe Pierotti(f.pierotti@grad.ufsc.br)
5 Marina Cardeal(marina.benvenuti@grad.ufsc.br)

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Reference
# Reference
1 Abidi, W. U. H. et al. (2021). Real-Time Shill Bidding Fraud Detection Empowered With Fussed Machine Learning. IEEE Access, 9:113612–113621.
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3 da Silva, K. R. P. (2019). Análise de Relações Suspeitas em Licitações na Paraíba baseado em Teoria de Grafos. Trabalho de Conclusão de Curso de Sistemas de Informação, UFPB - https://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/17172. Último acesso: 15 de julho de 2024.
4 Dados.gov.br (2024). Portal de Dados Abertos. https://dados.gov.br/. Último acesso: 15 de julho de 2024.
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8 Heuser, C. A. (2009). Projeto de Banco de Dados. Sagra-Luzzato.
9 Júnior, D. G. et al. (2023). Classificação de Fraudes em Licitações Públicas através do Agrupamento de Empresas em Conluios. In XI Workshop de Computação Aplicada em Governo Eletrônico, WCGE, pages 13–24. Sociedade Brasileira de Computação.
10 Planalto.gov.br (2024). Lei de Licitações e Contratos Administrativos. https://www.planalto.gov.br/ccivil 03/ Ato2019 -2022/2021/Lei/L14133.htm. Último acesso: 15 de julho de 2024.
11 Santos, F. B. and Souza, K. R. (2024). Como Combater a Corrupção em Licitações: Detecção e Prevenção de Fraudes. Fórum, 4 edition.