데이터 베이스 MySQL 튜토리얼 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

Jun 07, 2016 pm 03:56 PM
데이터 마이닝 최적의 모으다

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 플레이어를 위한 첫 번째 선택: 권장 컴퓨터 구성 CS 플레이어를 위한 첫 번째 선택: 권장 컴퓨터 구성 Jan 02, 2024 pm 04:26 PM

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.

숨겨진 Markov 모델을 위한 최고의 Python 라이브러리는 무엇입니까? 숨겨진 Markov 모델을 위한 최고의 Python 라이브러리는 무엇입니까? Aug 30, 2023 pm 06:45 PM

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 언어에서 컬렉션과 같은 기능을 구현하는 것이 왜 어려운가요? Go 언어에서 컬렉션과 같은 기능을 구현하는 것이 왜 어려운가요? Mar 24, 2024 am 11:57 AM

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

Java 컬렉션 정렬 성능을 최적화하는 방법 Java 컬렉션 정렬 성능을 최적화하는 방법 Jun 30, 2023 am 10:43 AM

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.

데이터 마이닝에 Go 언어를 사용하는 방법은 무엇입니까? 데이터 마이닝에 Go 언어를 사용하는 방법은 무엇입니까? Jun 10, 2023 am 08:39 AM

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.

MySql을 사용한 데이터 분석: 데이터 마이닝 및 통계 처리 방법 MySql을 사용한 데이터 분석: 데이터 마이닝 및 통계 처리 방법 Jun 16, 2023 am 11:43 AM

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.

Python의 시계열 예측 팁 Python의 시계열 예측 팁 Jun 10, 2023 am 08:10 AM

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.

Laravel 컬렉션의 Where 메소드에 대한 실용 가이드 Laravel 컬렉션의 Where 메소드에 대한 실용 가이드 Mar 10, 2024 pm 04:36 PM

Laravel 컬렉션의 Where 메소드에 대한 실용 가이드 Laravel 프레임워크를 개발하는 동안 컬렉션은 데이터를 조작하기 위한 풍부한 메소드를 제공하는 매우 유용한 데이터 구조입니다. 그 중 Where 방식은 특정 조건에 따라 컬렉션의 요소를 필터링할 수 있는 일반적으로 사용되는 필터링 방식이다. 이 글에서는 Laravel 컬렉션에서 Where 메소드의 사용법을 소개하고 특정 코드 예제를 통해 사용법을 보여줍니다. 1. Where 메소드의 기본 사용법

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