数据挖掘方面重要会议的最佳paper集合
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) |
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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 |
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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) |
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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. |
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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. |
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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 |
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. |
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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) |
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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 |
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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) |
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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. |
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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) |
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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 |
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. |
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1. 프로세서 컴퓨터 구성을 선택할 때 프로세서는 가장 중요한 구성 요소 중 하나입니다. CS와 같은 게임을 플레이할 때 프로세서의 성능은 게임의 부드러움과 응답 속도에 직접적인 영향을 미칩니다. Intel Core i5 또는 i7 시리즈 프로세서는 강력한 멀티 코어 처리 기능과 높은 주파수를 갖추고 CS의 높은 요구 사항에 쉽게 대처할 수 있으므로 선택하는 것이 좋습니다. 2. 그래픽 카드 그래픽 카드는 게임 성능을 좌우하는 중요한 요소 중 하나입니다. CS 등 슈팅 게임에서는 그래픽 카드의 성능이 게임 화면의 선명도와 부드러움에 직접적인 영향을 미칩니다. NVIDIA GeForce GTX 시리즈 또는 AMD Radeon RX 시리즈 그래픽 카드를 선택하는 것이 좋습니다. 이 카드는 뛰어난 그래픽 처리 기능과 높은 프레임 속도 출력을 갖추고 있으며 더 나은 게임 경험을 제공할 수 있습니다.

HMM(Hidden Markov Model)은 시퀀스 데이터 모델링에 사용되는 강력한 유형의 통계 모델입니다. 음성 인식, 자연어 처리, 금융, 생물정보학 등 다양한 분야에서 사용됩니다. Python은 HMM 구현을 위한 일련의 라이브러리를 제공하는 다목적 프로그래밍 언어입니다. 이 기사에서는 HMM을 위한 고유한 Python 라이브러리를 발견하고 해당 라이브러리의 기능, 성능 및 사용 편의성을 평가하여 조만간 귀하의 요구에 가장 적합한 옵션을 공개할 것입니다. 숨겨진 마르코프 모델 시작하기 이 라이브러리를 살펴보기 전에 HMM의 개념을 간략하게 살펴보겠습니다. HMM은 시간에 따른 숨겨진 상태 간의 시스템 전환을 나타내는 확률 모델입니다. 이는 숨겨진 상태 세트, 초기 상태 확률 분포, 상태 전환 등의 부분으로 구성됩니다.

Go 언어에서는 컬렉션과 같은 기능을 구현하기가 어렵기 때문에 많은 개발자들이 고민하고 있습니다. Python이나 Java와 같은 다른 프로그래밍 언어와 비교할 때 Go 언어에는 집합, 맵 등과 같은 컬렉션 유형이 내장되어 있지 않아 개발자가 컬렉션 기능을 구현할 때 몇 가지 어려움을 겪습니다. 먼저 Go 언어에서 컬렉션과 유사한 기능을 직접 구현하는 것이 왜 어려운지 살펴보겠습니다. Go 언어에서 가장 일반적으로 사용되는 데이터 구조는 컬렉션과 유사한 기능을 완성할 수 있지만

Java는 다양한 유형의 소프트웨어 개발에 널리 사용되는 강력한 프로그래밍 언어입니다. Java 개발에는 종종 컬렉션 정렬과 관련된 시나리오가 포함됩니다. 그러나 컬렉션 정렬에 대한 성능 최적화를 수행하지 않으면 프로그램의 실행 효율성이 저하될 수 있습니다. 이 기사에서는 Java 컬렉션 정렬 성능을 최적화하는 방법을 살펴보겠습니다. 1. 적절한 컬렉션 클래스 선택 Java에는 ArrayList, LinkedList, TreeSet 등과 같이 정렬에 사용할 수 있는 컬렉션 클래스가 많이 있습니다. 다양한 컬렉션 클래스가 있습니다.

빅데이터와 데이터 마이닝의 등장으로 데이터 마이닝 기능을 지원하는 프로그래밍 언어가 점점 더 많아지기 시작했습니다. 빠르고 안전하며 효율적인 프로그래밍 언어인 Go 언어는 데이터 마이닝에도 사용할 수 있습니다. 그렇다면 데이터 마이닝에 Go 언어를 사용하는 방법은 무엇입니까? 다음은 몇 가지 중요한 단계와 기술입니다. 데이터 획득 먼저 데이터를 획득해야 합니다. 이는 웹페이지 정보 크롤링, API를 사용하여 데이터 가져오기, 데이터베이스에서 데이터 읽기 등 다양한 수단을 통해 달성할 수 있습니다. Go 언어에는 풍부한 HTTP가 제공됩니다.

MySql은 기업 및 개인 데이터 저장 및 관리에 널리 사용되는 인기 있는 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. MySql은 데이터를 저장하고 쿼리하는 것 외에도 사용자가 데이터를 더 잘 이해하고 활용할 수 있도록 데이터 분석, 데이터 마이닝, 통계 등의 기능을 제공합니다. 데이터는 모든 비즈니스나 조직에서 귀중한 자산이며, 데이터 분석은 기업이 올바른 비즈니스 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있습니다. MySql은 다양한 방법으로 데이터 분석과 데이터 마이닝을 수행할 수 있습니다. 다음은 몇 가지 실용적인 기술과 도구입니다.

데이터 시대가 도래하면서 분석과 예측을 위해 수집되고 활용되는 데이터가 점점 더 많아지고 있습니다. 시계열 데이터는 시간을 기준으로 한 일련의 데이터를 포함하는 일반적인 데이터 유형입니다. 이러한 유형의 데이터를 예측하는 데 사용되는 방법을 시계열 예측 기술이라고 합니다. Python은 강력한 데이터 과학 및 기계 학습 지원을 갖춘 매우 인기 있는 프로그래밍 언어이므로 시계열 예측에도 매우 적합한 도구입니다. 이 기사에서는 Python에서 일반적으로 사용되는 시계열 예측 기술을 소개하고 실용적인 응용 프로그램을 제공합니다.

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