ICDM

【基础论文笔记二】Transfer Learning with Dynamic AdversarialAdaptation Network(2019 ICDM)动态对抗适应网络的迁移学习论文笔记

背景现有的对抗性领域自适应方法要么学习单个领域鉴别器来对齐全局源和目标分布，要么关注基于多个鉴别器的子域对齐。然而，在实际应用中，域之间的边际（全局）分布和条件（局部）分布对适应的贡献往往不同。在本文中，作者提出了一种新的动态对抗性自适应网络（DAAN）来动态学习域不变表示，同时定量评估全局和局部域分布的相对重要性。DAAN架构在DAAN中，高级特征f由特征提取器（Gf，蓝色部分）提取。然后，分别
羊驼不驼a·2023-12-24 16:43

TrustGeo代码理解（一）main.py

代码链接：https://github.com/ICDM-UESTC/TrustGeo一、导入各种模块和数据库#-*-coding:utf-8-*-importtorch.nnfromlib.utilsimport
别致的SmallSix·2023-12-17 02:28

TrustGeo代码理解（六）utils.py

代码链接：https://github.com/ICDM-UESTC/TrustGeo一、导入常用库和模块from__future__importprint_functionfromdistutils.versionimportLooseVersionfrommatplotlib.scaleimportLogisticTransformimportnumpyasnpimporttorchimpor
别致的SmallSix·2023-12-16 20:00

TrustGeo代码理解（四）layer.py

代码链接：https://github.com/ICDM-UESTC/TrustGeo一、导入模块importtorch.nnasnnimporttorchfrom.sublayersimportMultiHeadAttention
别致的SmallSix·2023-12-16 20:30

TrustGeo代码理解（五）sublayers.py

代码链接：https://github.com/ICDM-UESTC/TrustGeo一、导入模块importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasF
别致的SmallSix·2023-12-16 20:30

TrustGeo代码理解（七）preprocess.py

代码链接：https://github.com/ICDM-UESTC/TrustGeo一、导入各种模块和数据库#LoaddataandIPclusteringimportmathimportrandomimportpandasaspdimportnumpyasnpimportargparsefromsklearnimportpreprocessingfromlib.utilsimportMaxMi
别致的SmallSix·2023-12-16 19:24

Making Reconstruction-based Method Great Again for Video Anomaly Detection

MakingReconstruction-basedMethodGreatAgainforVideoAnomalyDetection文章信息：发表于ICDM2022（CCFB会议）原文地址：https:
何大春·2023-11-30 07:26

干货 | 面向多任务学习和领域泛化的公平感知机器学习

在包括KDD，CVPR,AAAI，WWW，ICASSP等会议与期刊上发表过多篇论文，并受邀担任KDD，NeurIPS，AAAI，ICDM，AISTATS等人工智能领域顶级国际会议程序委员和审稿人
AITIME论道·2023-08-10 08:50

Aprioi关联算法

国际权威的学术会议IEEEInternationalConferenceonDataMining(ICDM)评选出了数据挖掘领域的十大经典算法，他们分别是：C4.5、kMeans、SVM、Apriori
Moshow郑锴·2023-06-18 01:41

2019_ICDM_DeepTrust: A Deep User Model of Homophily Effect for Trust Prediction

[论文阅读笔记]2019_ICDM_DeepTrust:ADeepUserModelofHomophilyEffectforTrustPrediction论文下载地址：10.1109/ICDM.2019.00072
XingHe_XingHe_·2023-04-08 02:53

数据挖掘的十大算法

为了进行数据挖掘任务，数据科学家们提出了各种模型，在众多的数据挖掘模型中，国际权威的学术组织ICDM（theIEEEInternationalConferenceonDataMining）评选出了十大经典的算法
wnight·2023-02-17 23:24

深度学习训练中噪声减小吗_【机器学习 155】DoubleEnsemble

欢迎大家围观～相信关注我专栏的也有很多对于金融感兴趣的同学，这里给大家带来一个我们将要发表在ICDM-20（CCF-B）上的一篇关于金融预测模型的文章。
weixin_39612038·2023-01-12 12:39

推荐算法前沿汇总

文章目录1.KDD2.RecSys3.SIGIR4.ICDM5.CIKM6.WSDM1.KDD会议网站：ACMSIGKDDConferenceonKnowledgeDiscoveryandDataMiningKDD
小·幸·运·2022-12-03 17:12

#Reading Paper# SASRec：Self-Attentive Sequential Recommendation

基于自注意力机制的序列推荐）#论文地址：https://arxiv.org/abs/1808.09781v1#论文源码开源地址：https://github.com/kang205/SASRec#论文所属会议：ICDM2018
堇禤·2022-11-27 21:03

计算机视觉领域最高奖,数据挖掘研究领域最高奖项公布 优必选AI首席科学家陶大程博士获IEEE ICDM研究贡献奖...

数据挖掘研究领域顶级国际会议IEEEICDM目前正在新加坡召开。11月19日，大会主办方宣布，2018IEEEICDM学术贡献奖获奖者为悉尼大学教授、优必选悉尼大学人工智能中心主任、优必选人工智能首席科学家陶大程。该奖项是全球数据挖掘研究领域的最高奖项，专门颁发给在这一领域拥有深远影响力的学术成就与贡献的个人或群体。图为优必选人工智能首席科学家陶大程教授获得2018IEEEICDM学术贡献奖陶大程
weixin_39669982·2022-11-23 07:44

陶大程招收博士计算机视觉,回顾优必选AI首席科学家陶大程博士获IEEE ICDM研究贡献奖的相关事件...

数据挖掘研究领域顶级国际会议IEEEICDM目前正在新加坡召开。11月19日，大会主办方宣布，2018IEEEICDM学术贡献奖获奖者为悉尼大学教授、优必选悉尼大学人工智能中心主任、优必选人工智能首席科学家陶大程。该奖项是全球数据挖掘研究领域的最高奖项，专门颁发给在这一领域拥有深远影响力的学术成就与贡献的个人或群体。优必选人工智能首席科学家陶大程教授获得2018IEEEICDM学术贡献奖陶大程教授
韩冰律师·2022-11-23 07:43

机器学习数据挖掘十大经典算法 数学建模常用算法

国际权威的学术组织theIEEEInternationalConferenceonDataMining(ICDM)2006(香港召开)年12月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法。
睡觉特早头发特多·2022-11-10 12:55

异构图神经网络 RGCN、RGAT、HAN、GNN-FILM + PyG实现

背景ICDM2022:大规模电商图上的风险商品检测，要求在一张异构图上跑点分类，由于是异常检测，正负样本数据集在1比10，记录一下初赛过程。
宇宙飞船冲上月球·2022-09-23 10:58

ICDM 2019最佳论文：从图片、文本到网络结构数据翻译，一种新型的多属性图翻译模型

本文介绍的是一篇ICDM2019最佳论文。作者定义了一种新的图神经网络领域的问题：「多属性图转换」，即基于一个多属性图生成另一个多属性图。多属性图指节点和边都拥有多种描述性属性（标签，类别，特征等）。
喜欢打酱油的老鸟·2022-07-27 07:51

论文笔记：基于图注意力网络的多变量时间序列异常检测Multivariate Time-series Anomaly Detection via Graph Attention Network

MultivariateTime-seriesAnomalyDetectionviaGraphAttentionNetwork是来自ICDM2020的文章，本文提出了一种多变量时间序列异常检测的自监督框架
小睿羊今天好好学习了吗·2022-07-27 07:16

【阿里安全 × ICDM 2022】大规模电商图上的风险商品检测赛火热报名中！...

#黑灰产VS风控系统近年来，图计算尤其是图神经网络等技术获得了快速的发展以及广泛的应用。在电商平台上的风险商品检测场景中，黑灰产和风控系统之间存在着激烈的对抗，黑灰产为了躲避平台管控，会蓄意掩饰风险信息，通过引入场景中存在的图数据，可以缓解因黑灰产对抗带来的检测效果下降。在实际应用中，图算法的效果往往和图结构的质量紧密相关，由于风险商品检测场景中对抗的存在，恶意用户会通过伪造设备、伪造地址等方式，
我爱计算机视觉·2022-07-27 07:13

ICDM2019|阿里提出大规模个性化分发实时平滑算法并用于合约展示广告

Large-ScalePersonalizedDeliveryforGuaranteedDisplayAdvertisingwithReal-TimePacingZhenFang,YangLi,ChuanrenLiu,WenxiangZhu,YuZhang,WenjunZhouAlibabaGroup,DrexelUniversity,UniversityofTennesseehttps://da
frank_hetest·2022-07-27 07:41

阿里安全 × ICDM 2022...

#黑灰产VS风控系统近年来，图计算尤其是图神经网络等技术获得了快速的发展以及广泛的应用。在电商平台上的风险商品检测场景中，黑灰产和风控系统之间存在着激烈的对抗，黑灰产为了躲避平台管控，会蓄意掩饰风险信息，通过引入场景中存在的图数据，可以缓解因黑灰产对抗带来的检测效果下降。在实际应用中，图算法的效果往往和图结构的质量紧密相关，由于风险商品检测场景中对抗的存在，恶意用户会通过伪造设备、伪造地址等方式，
Amusi（CVer）·2022-07-27 07:39

AI：业余时间打比赛—挣它个小小目标—【阿里安全×ICDM 2022】大规模电商图上的风险商品检测比赛

AI：业余时间打比赛—挣它个小小目标—【阿里安全×ICDM2022】大规模电商图上的风险商品检测比赛目录业余时间打比赛—挣它个小小目标—【阿里安全×ICDM2022】大规模电商图上的风险商品检测比赛赛题背景赛题意义
一个处女座的程序猿·2022-07-27 07:05

Triple-shapelet Networks for Time SeriesClassification（ICDM2020）

Shapelets是时间序列分类的判别子序列。尽管基于形状的方法已经取得了良好的性能和可解释性，但它们仍然有两个问题需要改进。首先，以前的方法只是通过对所有样本进行分类的准确性来评估一个shapelet。然而，对于多类不平衡分类任务，这些方法将忽略能够区分少数类和其他类的shapelets，而倾向于使用能够区分多数类的shapelets。其次，在训练阶段后，shapelets是固定的，不能适应有变
西西弗的小蚂蚁·2022-07-01 07:12

论文阅读“Partial Multi-View Clustering via Consistent GAN”

TaoZ,etal.Partialmulti-viewclusteringviaconsistentGAN[C]//2018IEEEInternationalConferenceonDataMining(ICDM
掉了西红柿皮_Kee·2022-04-26 15:45

论文笔记：Accurate Causal Inference on Discrete Data

K.BudhathokiandJ.Vreeken,"AccurateCausalInferenceonDiscreteData,"2018IEEEInternationalConferenceonDataMining(ICDM
ViviranZ·2021-06-16 21:18

ICDM论文：探索跨会话信息感知的推荐模型

ICDM的全称InternationalConf
美团技术团队·2020-12-11 21:58

ICDM论文：探索跨会话信息感知的推荐模型

ICDM的全称InternationalConf
美团技术团队·2020-12-11 21:57

ICDM论文：探索跨会话信息感知的推荐模型

ICDM的全称InternationalConferenceonDataMining，是由IEEE举办的世界顶
美团技术团队·2020-12-10 19:00

2020 ICDM 知识图谱竞赛获奖技术方案

导读：ICDM（IEEEInternationalConferenceonDataMining，简称ICDM）是数据挖掘领域的国际顶级会议。
京东数科技术说·2020-12-03 18:10

数据挖掘十大经典算法

国际权威的学术组织theIEEEInternationalConferenceonDataMining(ICDM)2006年12月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法：C4.5,k-Means,SVM,Apriori
大笨猪耶·2020-09-16 07:27

【论文导读】ICDM2018｜SASRec---基于自注意力机制的序列推荐（召回）

前言本次分享2018年发表在ICDM上的论文----「Self-AttentiveSequentialRecommendation」。
Blank_spaces·2020-09-10 22:23

滴滴研究院副院长叶杰平 | 大规模稀疏和低秩学习

在NIPS,KDD,IJCAI,ICDM,SDM,ACML,andPAKDD发表多篇论文.他担任DataMiningandKnowledgeDiscovery,IEEETransactionsonKnowledgeandDataEngineering
weixin_33699914·2020-09-10 19:02

数据挖掘十大经典算法

最近正在补习关于EM,ML,MAP方面的知识,搜到了这篇文章,觉得写的不错,就直接拿过来了^_^国际权威的学术组织theIEEEInternationalConferenceonDataMining(ICDM
xdyang·2020-08-26 12:49

十大数据挖掘算法

国际权威的学术组织theIEEEInternationalConferenceonDataMining(ICDM)2006年12月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法：C4.5,k-Means,SVM,Apriori
sun_shang·2020-08-18 11:37

白话异常检测算法Isolation Forest

论文地址:http://cs.nju.edu.cn/zhouzh/zhouzh.files/publication/icdm08b.pdf异常检测的概念首先聊下什么是异常检测，异常检测就是发现一堆数据中的异常点
李博Garvin·2020-08-17 22:39

梯度提升树（GBDT）详解之二：分类举例

在2006年12月召开的IEEE数据挖掘国际会议上（ICDM，InternationalConferenceonDataMining），与会的各位专家选出了当时的十大数据挖掘算法（top10dataminingalgorithms
白马负金羁·2020-08-13 13:29

TensorFlow、MXNet、Keras如何取舍？ 常用深度学习框架对比

在相关领域顶级国际期刊如IEEETIP、IEEETNNLS、MachineLearningJournal等和顶级国际会议如ICCV、IJCAI、ICDM等发表论文十余篇，并两次获得国际计算机视觉相关竞赛冠亚军
高可用架构·2020-08-12 14:04

Adaboost/Xgboost学习及实践

国际权威的学术组织theIEEEInternationalConferenceonDataMining(ICDM)2006年12月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法：C4.5,k-Means,SVM,A
savant_ning·2020-08-10 20:58

推荐系统（二）：PNN源论文整理和思考

参考文献一、背景PNN源论文为《Product-basedNeuralNetworksforUserResponsePrediction》，是上海交大团队发表在ICDM2016上。
anshuai_aw1·2020-08-09 07:33

实用 | 数据挖掘的十大算法

为了进行数据挖掘任务，数据科学家们提出了各种模型，在众多的数据挖掘模型中，国际权威的学术组织ICDM（theIEEEInternationalConferenceonDataMining）评选出了十大经典的算法
孙行者Monkey·2020-08-03 23:54

重磅 | 数据挖掘之父韩家炜：文本语料库的数据挖掘（附视频+PPT下载）

曾担任KDD、SDM和ICDM等国际知名会议的程序委员会主席，创办了ACMTKDD学报并任主编。在数据挖掘、数据库和信息网络领域发表论文900余篇。以下
数据派THU·2020-08-03 04:21

【论文解读 ICDM 2019 | MVNN】Exploiting Multi-domain Visual Information for Fake News Detection

论文题目：ExploitingMulti-domainVisualInformationforFakeNewsDetection论文来源：ICDM2019论文链接：https://arxiv.org/abs
byn12345·2020-08-02 23:55

重磅 | 数据挖掘之父韩家炜：文本语料库的数据挖掘（附视频+PPT下载）

曾担任KDD、SDM和ICDM等国际知名会议的程序委员会主席，创办了ACMTKDD学报并任主编。
大数据文摘·2020-08-02 20:26

深入探寻《Self-Attentive Sequential Recommendation》ICDM‘18

本文我们主要致力于解决以下几个问题：本文的motivation/contribution是什么？实验细节以及实验效果如何？具体的应用场景？本文存在什么不足？在本文的最后，我将针对以上问题简单谈谈自己的拙见，欢迎大家一起在评论区留言谈论。言归正传，带着上面四个问题，让我们一起探寻《Self-AttentiveSequentialRecommendation》，SASRec背后的秘密！谈谈序列推荐由于
Marcus-Bao·2020-07-27 15:59

大数据十大经典算法

国际权威的学术组织theIEEEInternationalConferenceonDataMining(ICDM)2006年12月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法：C4.5,k-Means,SVM,Apriori
Angelahhj·2020-07-27 14:15

读论文：fPML，ML-JMF

两篇ICDM2018机器学习的论文，来自http://mlda.swu.edu.cn/publication.php首先记录短文（简称fPML）再写长文（简称ML-JMF）最后总结一下异同(ongoing
一条咸狗·2020-07-13 15:15

基于轨迹数据的伴随关系分析挖掘

伴随分析是轨迹数据的一种常见分析任务，但是伴随分析面临着三大挑战：摘自ICDM2013年论文MiningFollowingRelationshipsinMovementData的表述：Challenge1
sparkexpert·2020-07-10 02:18

论文浅尝 - SIAM ICDM 2020 | 基于图时空网络的知识引导的诊断预测

论文笔记整理：吴锐，东南大学硕士。来源：SIAMICDM2020论文下载地址：https://epubs.siam.org/doi/abs/10.1137/1.9781611976236.3动机基于电子病历（EHR，ElectronicHealthRecords）对患者未来的健康状态进行预测是一个重要的研究课题。由于EHR数据的时序性质，该任务的主要挑战在于如何正确对患者的访问序列进行建模。RNN
开放知识图谱·2020-07-09 12:21
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