境外开放课程——按学科专业列表
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Category Detection Using Hierarchical Mean Shift[基于层次均值漂移的分类检测]
  Weng-Keen Wong(俄勒冈州立大学) 监视，监视，科学发现和数据清理中的许多应用需要识别异常。尽管已经开发了许多方法来识别统计上显着的异常，但更困难的任务是识别既有趣又有统计学意义的异常。...
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Quantification and Semi-supervised Classification Methods for Handling Changes in Class Distribution[类分布变化的量化和半监督分类方法
  Gary M. Weiss(福特汉姆大学 ) 在实际设置中，在引入分类器之后，类的普遍性可能会发生变化，这会降低分类器的性能。使这种情况更加复杂的是标记数据通常是稀缺且昂贵的。在本文中，我们解决了...
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BGP-lens: Patterns and Anomalies in Internet Routing Updates[BGP透镜：因特网路由更新中的模式和异常]
  B. Aditya Prakash(弗吉尼亚理工大学 ) 边界网关协议（BGP）是基本的计算机通信协议之一。监控和挖掘BGP更新消息可以直接揭示Internet路由的健康和稳定性。在这里我们做出两点贡献：首先我们在BGP更新...
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TANGENT: A Novel, 'Surprise-me' Recommendation Algorithm[TANGENT：一种新颖的“惊喜我”推荐算法 ]
  Kensuke Onuma(卡内基梅隆大学) 大多数推荐系统试图找到与给定用户的旧选择最相关的项目。在这里，我们关注“惊喜我”的问题：用户可能对他/她通常的项目类型（例如，书籍，电影，爱好）感到厌...
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Consensus Group Stable Feature Selection[一致群稳定特征选择]
  Steven Loscalzo(纽约州立大学 ) 在高维和小样本数据的特征选择中，稳定性是一个重要但尚未解决的问题。在本文中，我们表明特征选择的稳定性强烈依赖于样本大小。我们提出了一种新的稳定特征选择...
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Entity Discovery and Assignment for Opinion Mining Applications[意见挖掘应用程序的实体发现和分配]
  Bing Liu(伊利诺大学) 由于其广泛的应用，意见挖掘近年来成为一个重要的研究课题。还有许多公司提供意见挖掘服务。到目前为止尚未研究的一个问题是每个句子中已经讨论过的实体的分配。...
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Dynamics of Large Networks [大网络动力学 ]
  Jure Leskovec(斯坦福大学) 网络和网络空间的出现引发了人类社会活动的详细痕迹。这为分析和模拟数百万人的行为提供了很好的机会。例如，我们检查了包含2.4亿人的完整Microsoft Instant Mes...
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Mining Uncertain and Probabilistic Data: problems, Challenges, Methods, and Applications[挖掘不确定和概率数据：问题、挑战、方法和应用]
  Jian Pei, Ming Hua(西蒙弗雷泽大学 ) 不确定的数据是一些重要应用所固有的，例如环境监测，市场分析和定量经济学研究。这些应用中的不确定数据通常是由数据随机性和不完整性，测量设备的限制，数据更...
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Statistical Change Detection for Multi-Dimensional Data [多维数据的统计变化检测]
  Xiuyao Song(佛罗里达大学) 本文研究检测多维数据集中的分布变化。对于给定的基线数据集和一组新观察到的数据点，我们定义了一个称为密​​度测试的统计测试，用于确定观察到的数据点是否来...
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A Spectral Clustering Approach to Optimally Combining Numerical Vectors with a Modular Network[数字矢量与模块化网络优化组合的谱聚类方法 ]
  Motoki Shiga(京都大学 ) 我们解决了使用网络聚类数值向量的问题。问题设置基本上等同于Wagstaff和Cardie [20]的约束聚类以及Basu等人的半监测聚类。 [2]，但我们更关注的是两个异构数据...
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Relational Data Pre-Processing Techniques for Improved Securities Fraud Detection[用于改进证券欺诈检测的关系数据预处理技术 ]
  Andrew Fast(马萨诸塞大学) 商业数据集通常是大型的，关系型的和动态的。它们包含许多人，地点，事物，事件及其相互作用的记录。这些数据集很少适合于知识发现，并且它们通常包含其含义在数...
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Detecting Anomalous Records in Categorical Datasets [分类数据集中异常记录的检测]
  Kaustav Das(卡内基梅隆大学 ) 我们考虑在高度分类数据集中检测异常的问题。在大多数应用程序中，异常被定义为“异常”的数据点。我们经常访问主要由正常记录组成的数据，以及一小部分未标记的...
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Estimating Rates of Rare Events at Multiple Resolutions [在多分辨率下估计罕见事件的发生率 ]
  Deepayan Chakrabarti(卡内基梅隆大学) 我们考虑使用预先存在的层次结构在多个分辨率下执行推理来估计极稀疏数据的罕见事件的发生率的问题。特别是，我们关注的是估算（网页，广告）对（称为展示次数）...
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Content-based Document Routing and Index Partitioning for Scalable Similarity-based Searches in a Large Corpus [基于内容的文档路由和索引分区在大型语料库中的可扩展相似性搜索 ]
  Deepavali Bhagwat(加利福尼亚大学) 我们提出了一种文档路由和索引分区方案，用于在大型语料库中基于可伸缩相似性的文档搜索。我们考虑通过查找具有与查询文档共同的特征的文档来执行基于相似性的搜...
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Functional Composition of Sensor Web APIs[传感器网络API的功能组成 ]
  Ruben Verborgh(根特大学 ) Web apis正成为越来越流行的Web服务的替代品。最近，它们也被用于传感器网络的环境中。但是，使不同的Web apis（以及传感器）协作通常需要大量的手动配置。理想...
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