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数据挖掘方面重要会议的最佳paper集合

Jun 07, 2016 pm 03:56 PM
データマイニング 最適な 集める

数据挖掘方面重要会议的最佳paper集合,后续将陆续分析一下内容: 主要有KDD、SIGMOD、VLDB、ICML、SIGIR KDD (Data Mining) 2013 Simple and Deterministic Matrix Sketching Edo Liberty, Yahoo! Research 2012 Searching and Mining Trillions of Time Se

数据挖掘方面重要会议的最佳paper集合,后续将陆续分析一下内容:

主要有KDD、SIGMOD、VLDB、ICML、SIGIR

KDD (Data Mining)

2013

Simple and Deterministic Matrix Sketching

Edo Liberty, Yahoo! Research

2012

Searching and Mining Trillions of Time Series Subsequences under Dynamic Time Warping

Thanawin Rakthanmanon, University of California Riverside; et al.

2011

Leakage in Data Mining: Formulation, Detection, and Avoidance

Shachar Kaufman, Tel-Aviv University; et al.

2010

Large linear classification when data cannot fit in memory

Hsiang-Fu Yu, National Taiwan University; et al.

Connecting the dots between news articles

Dafna Shahaf & Carlos Guestrin, Carnegie Mellon University

2009

Collaborative Filtering with Temporal Dynamics

Yehuda Koren, Yahoo! Research

2008

Fastanova: an efficient algorithm for genome-wide association study

Xiang Zhang, University of North Carolina at Chapel Hill; et al.

2007

Predictive discrete latent factor models for large scale dyadic data

Deepak Agarwal & Srujana Merugu, Yahoo! Research

2006

Training linear SVMs in linear time

Thorsten Joachims, Cornell University

2005

Graphs over time: densification laws, shrinking diameters and possible explanations

Jure Leskovec, Carnegie Mellon University; et al.

2004

A probabilistic framework for semi-supervised clustering

Sugato Basu, University of Texas at Austin; et al.

2003

Maximizing the spread of influence through a social network

David Kempe, Cornell University; et al.

2002

Pattern discovery in sequences under a Markov assumption

Darya Chudova & Padhraic Smyth, University of California Irvine

2001

Robust space transformations for distance-based operations

Edwin M. Knorr, University of British Columbia; et al.

2000

Hancock: a language for extracting signatures from data streams

Corinna Cortes, AT&T Laboratories; et al.

1999

MetaCost: a general method for making classifiers cost-sensitive

Pedro Domingos, Universidade Técnica de Lisboa

1998

Occam's Two Razors: The Sharp and the Blunt

Pedro Domingos, Universidade Técnica de Lisboa

1997

Analysis and Visualization of Classifier Performance: Comparison under Imprecise Class and Cost Di...

Foster Provost & Tom Fawcett, NYNEX Science and Technology

SIGMOD (Databases)

2013

Massive Graph Triangulation

Xiaocheng Hu, The Chinese University of Hong Kong; et al.

2012

High-Performance Complex Event Processing over XML Streams

Barzan Mozafari, Massachusetts Institute of Technology; et al.

2011

Entangled Queries: Enabling Declarative Data-Driven Coordination

Nitin Gupta, Cornell University; et al.

2010

FAST: fast architecture sensitive tree search on modern CPUs and GPUs

Changkyu Kim, Intel; et al.

2009

Generating example data for dataflow programs

Christopher Olston, Yahoo! Research; et al.

2008

Serializable isolation for snapshot databases

Michael J. Cahill, University of Sydney; et al.

Scalable Network Distance Browsing in Spatial Databases

Hanan Samet, University of Maryland; et al.

2007

Compiling mappings to bridge applications and databases

Sergey Melnik, Microsoft Research; et al.

Scalable Approximate Query Processing with the DBO Engine

Christopher Jermaine, University of Florida; et al.

2006

To search or to crawl?: towards a query optimizer for text-centric tasks

Panagiotis G. Ipeirotis, New York University; et al.

2004

Indexing spatio-temporal trajectories with Chebyshev polynomials

Yuhan Cai & Raymond T. Ng, University of British Columbia

2003

Spreadsheets in RDBMS for OLAP

Andrew Witkowski, Oracle; et al.

2001

Locally adaptive dimensionality reduction for indexing large time series databases

Eamonn Keogh, University of California Irvine; et al.

2000

XMill: an efficient compressor for XML data

Hartmut Liefke, University of Pennsylvania
Dan Suciu, AT&T Laboratories

1999

DynaMat: a dynamic view management system for data warehouses

Yannis Kotidis & Nick Roussopoulos, University of Maryland

1998

Efficient transparent application recovery in client-server information systems

David Lomet & Gerhard Weikum, Microsoft Research

Integrating association rule mining with relational database systems: alternatives and implications

Sunita Sarawagi, IBM Research; et al.

1997

Fast parallel similarity search in multimedia databases

Stefan Berchtold, University of Munich; et al.

1996

Implementing data cubes efficiently

Venky Harinarayan, Stanford University; et al.

VLDB (Databases)

2013

DisC Diversity: Result Diversification based on Dissimilarity and Coverage

Marina Drosou & Evaggelia Pitoura, University of Ioannina

2012

Dense Subgraph Maintenance under Streaming Edge Weight Updates for Real-time Story Identification

Albert Angel, University of Toronto; et al.

2011

RemusDB: Transparent High-Availability for Database Systems

Umar Farooq Minhas, University of Waterloo; et al.

2010

Towards Certain Fixes with Editing Rules and Master Data

Shuai Ma, University of Edinburgh; et al.

2009

A Unified Approach to Ranking in Probabilistic Databases

Jian Li, University of Maryland; et al.

2008

Finding Frequent Items in Data Streams

Graham Cormode & Marios Hadjieleftheriou, AT&T Laboratories

Constrained Physical Design Tuning

Nicolas Bruno & Surajit Chaudhuri, Microsoft Research

2007

Scalable Semantic Web Data Management Using Vertical Partitioning

Daniel J. Abadi, Massachusetts Institute of Technology; et al.

2006

Trustworthy Keyword Search for Regulatory-Compliant Records Retention

Soumyadeb Mitra, University of Illinois at Urbana-Champaign; et al.

2005

Cache-conscious Frequent Pattern Mining on a Modern Processor

Amol Ghoting, Ohio State University; et al.

2004

Model-Driven Data Acquisition in Sensor Networks

Amol Deshpande, University of California Berkeley; et al.

2001

Weaving Relations for Cache Performance

Anastassia Ailamaki, Carnegie Mellon University; et al.

1997

Integrating Reliable Memory in Databases

Wee Teck Ng & Peter M. Chen, University of Michigan

ICML (Machine Learning)

2013

Vanishing Component Analysis

Roi Livni, The Hebrew University of Jerusalum; et al.

Fast Semidifferential-based Submodular Function Optimization

Rishabh Iyer, University of Washington; et al.

2012

Bayesian Posterior Sampling via Stochastic Gradient Fisher Scoring

Sungjin Ahn, University of California Irvine; et al.

2011

Computational Rationalization: The Inverse Equilibrium Problem

Kevin Waugh, Carnegie Mellon University; et al.

2010

Hilbert Space Embeddings of Hidden Markov Models

Le Song, Carnegie Mellon University; et al.

2009

Structure preserving embedding

Blake Shaw & Tony Jebara, Columbia University

2008

SVM Optimization: Inverse Dependence on Training Set Size

Shai Shalev-Shwartz & Nathan Srebro, Toyota Technological Institute at Chicago

2007

Information-theoretic metric learning

Jason V. Davis, University of Texas at Austin; et al.

2006

Trading convexity for scalability

Ronan Collobert, NEC Labs America; et al.

2005

A support vector method for multivariate performance measures

Thorsten Joachims, Cornell University

1999

Least-Squares Temporal Difference Learning

Justin A. Boyan, NASA Ames Research Center

SIGIR (Information Retrieval)

2013

Beliefs and Biases in Web Search

Ryen W. White, Microsoft Research

2012

Time-Based Calibration of Effectiveness Measures

Mark Smucker & Charles Clarke, University of Waterloo

2011

Find It If You Can: A Game for Modeling Different Types of Web Search Success Using Interaction Data

Mikhail Ageev, Moscow State University; et al.

2010

Assessing the Scenic Route: Measuring the Value of Search Trails in Web Logs

Ryen W. White, Microsoft Research
Jeff Huang, University of Washington

2009

Sources of evidence for vertical selection

Jaime Arguello, Carnegie Mellon University; et al.

2008

Algorithmic Mediation for Collaborative Exploratory Search

Jeremy Pickens, FX Palo Alto Lab; et al.

2007

Studying the Use of Popular Destinations to Enhance Web Search Interaction

Ryen W. White, Microsoft Research; et al.

2006

Minimal Test Collections for Retrieval Evaluation

Ben Carterette, University of Massachusetts Amherst; et al.

2005

Learning to estimate query difficulty: including applications to missing content detection and dis...

Elad Yom-Tov, IBM Research; et al.

2004

A Formal Study of Information Retrieval Heuristics

Hui Fang, University of Illinois at Urbana-Champaign; et al.

2003

Re-examining the potential effectiveness of interactive query expansion

Ian Ruthven, University of Strathclyde

2002

Novelty and redundancy detection in adaptive filtering

Yi Zhang, Carnegie Mellon University; et al.

2001

Temporal summaries of new topics

James Allan, University of Massachusetts Amherst; et al.

2000

IR evaluation methods for retrieving highly relevant documents

Kalervo J?rvelin & Jaana Kek?l?inen, University of Tampere

1999

Cross-language information retrieval based on parallel texts and automatic mining of parallel text...

Jian-Yun Nie, Université de Montréal; et al.

1998

A theory of term weighting based on exploratory data analysis

Warren R. Greiff, University of Massachusetts Amherst

1997

Feature selection, perceptron learning, and a usability case study for text categorization

Hwee Tou Ng, DSO National Laboratories; et al.

1996

Retrieving spoken documents by combining multiple index sources

Gareth Jones, University of Cambridge; et al.

推荐一个网站,感谢作者的努力搜集,主要是各种顶级会议的最佳论文集合。

http://jeffhuang.com/best_paper_awards.html

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CS プレーヤーの第一選択: 推奨されるコンピューター構成 CS プレーヤーの第一選択: 推奨されるコンピューター構成 Jan 02, 2024 pm 04:26 PM

1. プロセッサ コンピュータ構成を選択する場合、プロセッサは最も重要なコンポーネントの 1 つです。 CS などのゲームをプレイする場合、プロセッサーのパフォーマンスはゲームのスムーズさや応答速度に直接影響します。 Intel Core i5 または i7 シリーズ プロセッサを選択することをお勧めします。これらのプロセッサは、強力なマルチコア処理能力と高周波数を備え、CS の高い要件に簡単に対応できるためです。 2. グラフィックス カード グラフィックス カードは、ゲームのパフォーマンスを左右する重要な要素の 1 つです。 CSなどのシューティングゲームでは、グラフィックカードの性能がゲーム画面の鮮明さや滑らかさに直結します。優れたグラフィックス処理能力と高いフレームレート出力を備え、より優れたゲーム体験を提供できる NVIDIA GeForce GTX シリーズまたは AMD Radeon RX シリーズ グラフィックス カードを選択することをお勧めします。

Go 言語でコレクションのような関数を実装するのはなぜ難しいのでしょうか? Go 言語でコレクションのような関数を実装するのはなぜ難しいのでしょうか? Mar 24, 2024 am 11:57 AM

Go 言語ではコレクションのような関数を実装するのが難しく、多くの開発者を悩ませている問題です。 Python や Java などの他のプログラミング言語と比較して、Go 言語には set や map などの組み込みのコレクション型が存在しないため、コレクション関数を実装する際に開発者にいくつかの課題が生じます。まず、コレクションのような機能を Go 言語で直接実装することがなぜ難しいのかを見てみましょう。 Go 言語で最も一般的に使用されるデータ構造はスライスとマップであり、コレクションのような関数を完成させることができますが、

隠れマルコフ モデルに最適な Python ライブラリは何ですか? 隠れマルコフ モデルに最適な Python ライブラリは何ですか? Aug 30, 2023 pm 06:45 PM

隠れマルコフ モデル (HMM) は、シーケンス データのモデリングに使用される強力なタイプの統計モデルです。これらは、音声認識、自然言語処理、金融、バイオインフォマティクスなど、多くの分野で使用されています。 Python は、HMM を実装するための一連のライブラリを提供する多用途のプログラミング言語です。この記事では、HMM 用のユニークな Python ライブラリを発見し、その機能、パフォーマンス、使いやすさを評価し、遅かれ早かれニーズに最適なオプションを明らかにします。隠れマルコフ モデルの入門 これらのライブラリに入る前に、HMM の概念を簡単に確認してみましょう。 HMM は、時間の経過に伴う隠れ状態間のシステムの遷移を表す確率モデルです。それは次の部分で構成されます - 一連の隠れ状態、初期状態、確率分布、状態遷移

データマイニングに Go 言語を使用するにはどうすればよいですか? データマイニングに Go 言語を使用するにはどうすればよいですか? Jun 10, 2023 am 08:39 AM

ビッグデータとデータマイニングの台頭により、ますます多くのプログラミング言語がデータマイニング機能をサポートし始めています。 Go 言語は、高速、安全、効率的なプログラミング言語として、データ マイニングにも使用できます。では、Go 言語をデータマイニングに使用するにはどうすればよいでしょうか?ここでは、重要な手順とテクニックをいくつか紹介します。データの取得 まず、データを取得する必要があります。これは、Web ページ上の情報のクローリング、API を使用したデータの取得、データベースからのデータの読み取りなど、さまざまな手段を通じて実現できます。 Go 言語にはリッチ HTTP が付属しています

Java コレクションのソートパフォーマンスを最適化する方法 Java コレクションのソートパフォーマンスを最適化する方法 Jun 30, 2023 am 10:43 AM

Java は、さまざまな種類のソフトウェア開発で広く使用されている強力なプログラミング言語です。 Java 開発では、コレクションの並べ替えを伴うシナリオが頻繁に含まれます。ただし、コレクションソートの性能最適化を行わないと、プログラムの実行効率が低下する可能性があります。この記事では、Java コレクションの並べ替えのパフォーマンスを最適化する方法について説明します。 1. 適切なコレクション クラスの選択 Java には、ArrayList、LinkedList、TreeSet など、並べ替えに使用できるコレクション クラスが多数あります。さまざまなコレクションクラスが含まれています

MySql によるデータ分析: データ マイニングと統計の処理方法 MySql によるデータ分析: データ マイニングと統計の処理方法 Jun 16, 2023 am 11:43 AM

MySql は、企業および個人のデータの保存と管理に広く使用されている、一般的なリレーショナル データベース管理システムです。 MySql は、データの保存とクエリに加えて、ユーザーがデータをより深く理解し活用するのに役立つデータ分析、データ マイニング、統計などの機能も提供します。データはあらゆるビジネスや組織にとって貴重な資産であり、データ分析は企業がビジネス上の正しい意思決定を行うのに役立ちます。 MySql はさまざまな方法でデータ分析とデータ マイニングを実行できます。ここでは、いくつかの実用的なテクニックとツールを紹介します。

C# における一般的な同時コレクションとスレッド セーフティの問題 C# における一般的な同時コレクションとスレッド セーフティの問題 Oct 09, 2023 pm 10:49 PM

C# における一般的な同時コレクションとスレッド セーフティの問題 C# プログラミングでは、同時操作の処理は非常に一般的な要件です。スレッド セーフティの問題は、複数のスレッドが同時に同じデータにアクセスして変更する場合に発生します。この問題を解決するために、C# はいくつかの同時コレクションおよびスレッド セーフ メカニズムを提供します。この記事では、C# の一般的な同時コレクションとスレッド セーフティの問題に対処する方法を紹介し、具体的なコード例を示します。同時コレクション 1.1ConcurrentDictionaryConcurrentDictio

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Laravel コレクションの Where メソッドに関する実践ガイド Laravel フレームワークの開発中、コレクションは、データを操作するための豊富なメソッドを提供する非常に便利なデータ構造です。中でも、Where メソッドは、指定した条件に基づいてコレクション内の要素をフィルタリングできる、一般的に使用されるフィルタリング メソッドです。この記事では、Laravel コレクションでの Where メソッドの使用法を紹介し、特定のコード例を通じてその使用法を示します。 1. Whereメソッドの基本的な使い方

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