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今年KDD发布论文接收结果：KDD2020总接受论文数338篇，其中ResearchTrack共1279篇论文参与投稿，接收率约为16.9%；AppliedDataSciencetrack共756篇论文投稿，接收率约为16.0%。.接收论文列表可以访问原文获取。.本文梳理KDD2020时间序列领域的最新研究成果，供...
论文概述：节点邻近度的高效计算在众多图挖掘和表示学习问题中都有着广泛的应用，例如社区发现、图神经网络应用中的节点分类问题等。但是，现有工作普遍只着眼于某一特定的邻近度指标，而缺乏一种通用的算法同时支持绝大多数节点邻近度指标的高效计算。
AMinerKDD专栏视频上线-AMiner.一作亲自解读论文！.AMinerKDD专栏视频上线.本月23日，国际数据挖掘领域最高级别的会议ACMSIGKDD（国际数据挖掘与知识发现大会，简称KDD）即将举办！.本会议由ACM的数据挖掘及知识发现专委会（SIGKDD）主办，被中国计算机...
点击上方，选择星标或置顶，不定期资源大放送！阅读大概需要9分钟Follow小博主，每天更新前沿干货【导读】本文为大家收集整理了KDD2020会议上推荐系统方面的一些论文汇总。ACM...
KDD2014论文概述，简要介绍其中的几个分类，如果其中有我看过的论文，会在下面附上相应读后感链接~注：蓝色标注的是觉得内容比较有意思的文章。红色标注接下来想要看的。紫色表示已看。一、location-basedservices这部分主要是跟location相关...
背景描述-时间序列异常检测近年来，SIGKDD以及其他数据挖掘，机器学习和数据库会议上出现了有关时间序列异常检测的论文。这些论文中的大多数都在一个或多个基准数据集中进行测试，包括由NASA，Yahoo，Numenta和清华-OMNI等创建的数据
17个回答.superbrother..清华大学土木工程博士在读.259人赞同了该回答.机器学习好的论文肯定是要在顶级会议和期刊上去找，但是关键是要知道每个会议有自己的“领域”.以下推荐综合参考了谷歌学术的出版物影响力排名和清华大学计算机学科推荐学术会议...
今年的KDD大会计划将于2020年8月23日~27日在美国美国加利福尼亚州圣地亚哥举行。.上周，KDD2020官方发布接收论文，共有1279篇论文提交到ResearchTrack，共216篇被接收，接收率16.8%。.本文我们为大家整理收集了图神经网络专题系列的论文信息汇总。.
KDDCUP99数据集简介1分钟读完KDDCUP99数据集是什么，为什么很多入侵检测领域的科研论文都用该数据集进行实验？一、KDDCUP99数据集概述KDDCUP99数据集是1999年KDDCUP竞赛使用的数据。KDDCUP是ACM每年举办的知识发现和数据挖掘竞赛『注：KDD…
近日，从ACMSIGKDD2020（KnowledgeDiscoveryandDataMining’20）传来喜讯，计软院NuPath实验室2018级硕士研究生施万里（论文第一作者）与其指导老师顾彬教授合作的论文“Semi-SupervisedMulti-LabelLearningfromCrowdsviaDeepSequentialGenerativeModel”被KDD2020ResearchTrack全文录用，标志着计软院师生在数据...
今年KDD发布论文接收结果：KDD2020总接受论文数338篇，其中ResearchTrack共1279篇论文参与投稿，接收率约为16.9%；AppliedDataSciencetrack共756篇论文投稿，接收率约为16.0%。.接收论文列表可以访问原文获取。.本文梳理KDD2020时间序列领域的最新研究成果，供...
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