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2022KDD论文解读：一种基于动态时空图的取货配送路径预测模型Graph2Route

菜鸟网络2022KDD论文：Graph2Route:ADynamicSpatial-TemporalGraphNeuralNetworkforPick-upandDeliveryRoutePrediction

·2023-06-14 18:42

【数据挖掘】期末复习题库集

小小追光者i·2023-06-12 09:42

Eng: Applications of Data Analysis & KDD Process & CRISP-DM Methodology

DatabaseAnalysis&DecisionSupportMarketanalysis&managementTargetmarketing,customerrelationshipmanagement,marketbasketanalysis,crossselling,marketsegmentationRiskanalysisandmanagementForecasting,custome

Vince_zzhang·2023-06-11 01:18

读懂智能对话系统（3）智能对话的未来

论文原文地址：https://www.kdd.org/exploration_files/19-2-Article3.pdf公众号“机器学习算法全栈工程

奇点机智·2023-04-21 01:39

KDD CUP 2023 多语言购物会话推荐数据竞赛正式启动

KDDCup介绍KDDCup是知识发现与数据挖掘国际会议（KDD）的竞赛项目，旨在提供一个平台来推动数据挖掘、机器学习和人工智能领域的研究和发展。

AITIME论道·2023-04-20 12:21

NeurIPS 2017 | GraphSAGE：大型图的归纳表示学习

InductiveRepresentationLearningonLargeGraphs会议：NeurIPS2017论文地址：InductiveRepresentationLearningonLargeGraphs关于图嵌入算法前面讲过很多了：KDD2016

Cyril_KI·2023-04-20 02:52

论文笔记 | KDD2016 | XGBoost: A Scalable Tree Boosting System

xgb-title.jpg论文地址：https://arxiv.org/abs/1603.02754官方代码：https://github.com/dmlc/xgboost一为什么读这篇虽然几年前xgb刚出来时就有开始用，各种解读，教程也读了不少，惭愧的是原始论文居然从来没读过。正好最近在做搜索的事，很多地方都用到了lightgbm，按脉络上来讲xgb是lightgbm的前辈，借此机会通过论文这个

ktulu7·2023-04-17 12:14

OCPC拍卖

阿里kdd论文《OptimizedCostperClickinTaobaoDisplayAdvertising》ocpc特性：针对流量价值对bid进行调整设计了一个混合score，能反映用户体验，广告主利益和平台收益保持

西二旗小豌豆·2023-04-16 20:13

Pure Pursuit轨迹跟踪matlab程序

纯跟踪算法横向自动控制方法：Purepursuit,Stanley,MPC对比_肉bot的博客-CSDN博客_mpc横向控制这种方法最大的特点是有lookaheaddistance:ld,这个距离与前进速度成比例kdd

李哈哈欠·2023-04-14 20:28

读懂智能对话系统（1）任务导向型对话系统

论文原文地址：https://www.kdd.org/exploration_files/19-2-Article3.pdf公众号“机器学习算法全栈工程

奇点机智·2023-04-13 00:49

Various classifier comparisons on NSL-KDD

fromTools.Plotimportplot_confusion_matrix,macro_rocfromsklearn.metricsimportclassification_report,confusion_matrix,log_loss,aucfromsklearn.preprocessingimport(MinMaxScaler,label_binarize,OneHotEncoder

JasonChiu17·2023-04-10 21:35

论文笔记：Effective and Efficient Sports Play Retrieval with Deep Representation Learning

KDD20190abstract提出了一个深度学习模型，来表征运动员轨迹（play2vec）关于noise很robust只需要线性的时间来计算两个运动员之间的相似程度1Intro相似比赛检索（similarplayretrieval

UQI-LIUWJ·2023-04-09 18:26

软件智能：aaas系统基于本体论的AI通用框架

数据挖掘信息组--AI组态组织【系数过程-因果:使用和提及，请求和填充】KDD资源库--AI模态形式【代数图形-实例：搜索和求解】机器学习术语表--AI生态环境【几何模型-计算：评估和训练

一水鉴天·2023-04-08 21:11

【语义分割】Smoothed Dilated Convolutions for Improved Dense Prediction阅读笔记

论文地址：https://arxiv.org/abs/1808.08931或：https://www.kdd.org/kdd2018/accepted-papers/view/smoothed-dilated-convolutions-for-improved-dense-prediction

会意·2023-04-07 13:05

论文笔记-AKUPM: Attention-Enhanced Knowledge-Aware User Preference Model for Recommendation

Created:Jul4,20203:07PMTags:KDD`19,注意力机制,知识图谱1Targetmostexistingworksareunawareoftherelationshipsbetweentheseentitiesandusers.weinvestigatehowtoexploretheserelationshipswhichareessentiallydeterminedby

噢要加油啊·2023-04-02 21:17

CRS(4)阅读笔记：2020KDD - Improving Conversational Recommender Systems via Knowledge Graph based Seman...

前言KDD2020基于外源KG对CRS进行的工作code:https://github.com/RUCAIBox/KGSF对话式推荐系统（CRS）旨在通过交互式对话向用户推荐高质量的物品。

阿瑟_TJRS·2023-04-01 03:29

python 因果推断_KDD 2018：微软推出用于因果推断的Python库

该成果在最近举办的KDD

weixin_39658900·2023-03-30 09:23

[NLP] ERNIE-GeoL 包含地理信息的预训练模型

1.简介ERNIE-GeoL由百度地图团队发表在KDD2022上，是一种融合了地理位置信息的预训练模型。

nlpming·2023-03-29 16:54

知识图谱概念与技术pdf_论文浅尝联合知识图谱实例和本体概念的通用表示学习...

论文链接：http://web.cs.ucla.edu/~yzsun/papers/2019_KDD_JOIE.pdf本文是发表在KDD2019上的关于知识图谱表示学习的论文。

weixin_39687359·2023-03-22 07:36

论文浅尝 \ 联合知识图谱实例和本体概念的通用表示学习

论文链接：http://web.cs.ucla.edu/~yzsun/papers/2019_KDD_JOIE.pdf本文是发表在KDD2019上的关于知识图谱表示学习的论文。

开放知识图谱·2023-03-22 07:25

数据挖掘笔记-1

第一章绪论1.1什么是数据挖掘KDD：KnowledgeDiscoveryinDatabase数据输入->数据预处理->数据挖掘->后处理->信息获取数据预处理包括：特征选择维归约规范化选择数据子集后处理包括

Track48·2023-03-18 07:30

互联网数据挖掘与分析讲解

它是数据库知识发现（英语：Knowledge-DiscoveryinDatabases，简称：KDD)中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。

m0_68949064·2023-03-16 20:36

论文笔记 | KDD2018 | Modeling Task Relationships in Multi-task Learning with Multi-gate Mixture-of-Ex...

mmoe-title.jpg论文地址：https://www.kdd.org/kdd2018/accepted-papers/view/modeling-task-relationships-in-multi-task-learning-with-multi-gate-mixture

ktulu7·2023-03-16 01:14

2. 机器学习领域大牛（持续汇总）

索斯滕·乔基姆斯（ThorstenJoachims）康奈尔大学信息科学系主任、计算机科学系教授2017年KDD时间检验奖得主。

我乌鸦了·2023-03-10 16:07

Leveraging Meta-path based Context for Top-N Recommendation with A Neural Co-Attention Model

KDD2018,August19-23,2018,London,UnitedKingdomGithub:https://github.com/librahu/MCRec本文使用异构信息网络中基于上下文的元路径和共同关注机制的神经网络模型建立推荐系统

懿想天开_·2023-03-10 12:50

网络安全数据集

Bin_ZH·2023-03-09 21:07

metapath2vec: 异质图Graph Embedding

ScalableRepresentationLearningforHeterogeneousNetworks作者：YuxiaoDongMicrosoResearch论文链接：https://www3.nd.edu/~dial/publications/dong2017metapath2vec.pdf期刊：KDD2017

酱油君啊·2023-03-09 08:02

2022KDD预讲 | 11位一作学者带你提前解锁优秀论文

在包括KDD，AAAI，

AITIME论道·2023-02-16 21:16

【推荐系统】KDD2021推荐系统论文集锦

据统计，今年共有1541篇有效投稿，其中238篇论文被接收，接收率为15.44%，相比KDD2020的接收率16.8%有所下降。

风度78·2023-02-06 18:44

数据挖掘概述

什么是数据挖掘各行各业已经在步入大数据时代，数据挖掘是在大型数据库中自动发现有用信息的过程过程，所以数据挖掘是数据库中知识发现（KonwledgeDiscoveryinDatabase，KDD）的重要一环

你长得好像一个人123·2023-02-06 12:14

论文阅读_时序模型Shapelet

论文地址：https://readpaper.com/paper/2029438113相关源码：https://github.com/johannfaouzi/pyts原理2009年，Ye和Keogh在KDD

xieyan0811·2023-02-05 21:29

《数据挖掘基础》习题一

11.你认为应该如何来理解KDD和Datamining的关系？说明理由？在某些时候

lazyn·2023-02-05 11:01

前沿重器[23] | 聊聊对话系统：query理解

往期回顾前沿重器[18]|KDD21-淘宝向量检索前沿重器[19]|预训练在美团搜索广告中的应用前

机智的叉烧·2023-02-05 09:02

[文献阅读]Robust Anomaly Detection for Multivariate Time Series through Stochastic RNN

RobustAnomalyDetectionforMultivariateTimeSeriesthroughStochasticRecurrentNeuralNetwork发表会议：2019KDD1简介

RegulusF·2023-02-04 13:31

KDD19开源论文 Heterogeneous Graph Neural Network

HeterogeneousGraphNeuralNetwork背景介绍文章核心思想？文章针对异构图网络进行建模，得到每个节点的向量表示。首先，利用基于重启的随机游走策略为每个节点根据节点类型选择邻居，然后利用两个模块聚合邻居节点特征：一方面，对节点的不同类型特征进行建模，生成特征向量；另一方面，聚合不同类型的邻居节点，并融合注意力机制，对不同类型的节点赋予不同的权重，得到最终的向量表示。最后，建立

weixin_45519842·2023-02-03 11:50

【KDD 2019】Heterogeneous Graph Neural Network

背景Representationlearninginheterogeneousgraphsaimstopursueameaningfulvectorrepresentationforeachnodesoastofacilitatedownstreamapplicationssuchaslinkprediction,personalizedrecommendation,nodeclassificat

三年三年又三年·2023-02-03 11:48

HetGNN-Heterogeneous Graph Neural Network 异构图神经网络 KDD2019

来源：KDD2019论文链接：https://www3.nd.edu/~dial/publications/zhang_2019_heterogeneous.pdf代码链接：https://github.com

BUAA～冬之恋·2023-02-03 11:48

论文笔记：KDD 2019 Heterogeneous Graph Neural Network

1.前言论文链接：https://dl.acm.org/doi/10.1145/3292500.3330961github：https://github.com/chuxuzhang/KDD2019_HetGNN

饮冰l·2023-02-03 11:46

异构图神经网络（2）Heterogeneous Graph Neural Network

HeterogeneousGraphNeuralNetwork是发表在KDD2019的一篇文章，提出了HetGNN模型，采用LSTM进行节点级别的聚合，采用注意力机制进行语义级别的聚合。

文件夹66·2023-02-03 11:16

【论文翻译】KDD2019 - HetGNN - Heterogeneous Graph Neural Network 异质图神经网络

Content-associatedHeterogeneousGraphs)2.2异质图表示学习3HetGNN3.1采样异构邻居3.2编码异质的内容信息4实验5相关工作6结论论文题目：HeterogeneousGraphNeuralNetwork论文来源：KDD2019

林若漫空·2023-02-03 11:46

【论文翻译|KDD2019】MEIRec：Metapath-guided Heterogeneous Graph Neural Network for Intent Recommendation

文章目录摘要1引言3模型3.2统一项嵌入3.3基于元路径的异构图神经网络结论摘要在移动电子商务普及的今天，一种新型的推荐服务，即意向推荐，被广泛应用于淘宝、亚马逊等移动电子商务app中。不同于传统的查询推荐和项目推荐，意图推荐是用户打开App时，无需输入任何信息，根据用户的历史行为自动推荐用户意图。意图推荐在过去两年中非常流行，因为可以揭示用户的潜在意图，避免繁琐的手机输入。工业上使用的现有方法通

林若漫空·2023-02-03 11:15

【论文解读 KDD 2019 | MEIRec】Metapath-guided Heterogeneous Graph Neural Network for Intent Recommendation

论文题目：Metapath-guidedHeterogeneousGraphNeuralNetworkforIntentRecommendation论文来源：KDD2019论文链接：http://www.shichuan.org

byn12345·2023-02-03 11:41

KDD 2021 | 异质图神经网络的可微元图搜索

论文标题：DiffMG:DifferentiableMetaGraphSearchforHeterogeneousGraphNeuralNetworks论文地址：https://arxiv.org/pdf/2010.03250.pdf代码链接：https://github.com/AutoML-Research/DiffMG摘要图数据的表示学习与图神经网络是当前重要且热门的研究方向，不仅在学术界取

PaperWeekly·2023-02-03 11:41

异构图神经网络笔记-Heterogeneous Graph Neural Network-KDD19

自己讲论文做的异构图神经网络的ppt。再转变成博客有点麻烦，所以做成图片笔记。论文链接：https://arxiv.org/abs/1903.07293

LeonYiLeonYi·2023-02-03 11:08

A Comparative Analysis of Deep Learning Approaches for Network Intrusion Detection Systems (N-IDSs)

数据：KDDCup-99/NSL-KDD/UNSW-NB15NIDS数据集使用方法监督深度学习方法：循环神经网络（RNN）、身份循环神经网络（IRNN）、长短时记忆网络（LSTM）、带时钟频率的循环神经网络

Poppy679·2023-02-02 15:20

KDD2017精选（1）如何筛选特征

来自：FeatureSelection:ADataPerspective目的：相对于算法本身的改进，特征工程往往对效果有更直接的提升。特征工程以降维为手段，重点解决以下问题：1.过拟合；2.随着特征增加，稀疏性呈指数爆炸。由于大多数算法假设数据特征独立同分布，稀疏性会干扰最终结果；3.PACLearningTheory：我们对实际问题的假设在多大程度上背离目标方程;实际应用中，针对具体问题，我们通

曹今可·2023-02-02 13:56

论文阅读：Spatial-Temporal Fusion Graph Neural Networks for Traffic Flow Forecasting

（这点与ijcai2019,GraphwaveNet;KDD2020MT

Bruce-XIAO·2023-02-01 16:54

基于Spectral Residual的异常检测算法

本算法原自KDD19的论文：Time-SeriesAnomalyDetectionServiceatMicrosoft另参考论文：SaliencyDetectionASpectralResidualApproach

Bin_ZH·2023-02-01 02:22

直播 | KDD 2021论文解读：基于协同对比学习的自监督异质图神经网络

本期AIDrive，我们邀请到北京邮电大学GAMMALab实验室硕士生刘念，为大家在线解读其发表于KDD2021的最新工作：Self-supervisedH

PaperWeekly·2023-01-30 08:52

KDD2021 | 左右互搏：基于协同对比学习的自监督异质图神经网络

论文解读者：北邮GAMMALab硕士生刘念题目：Self-supervisedHeterogeneousGraphNeuralNetworkwithCo-contrastiveLearning会议：KDD2021

AITIME论道·2023-01-30 08:22

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