图 书 馆境外开放课程——按学科专业列表
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226IMDS: Intelligent Malware Detection System[智能恶意软件检测系统]
Yanfang Ye(西弗吉尼亚大学 ) 恶意软件的泛滥对计算机系统的安全构成了严重威胁。传统的基于签名的防病毒系统无法检测到多态和新的，以前看不见的恶意可执行文件。在本文中，基于对PE文件调用...
热度：53
Yanfang Ye(西弗吉尼亚大学 ) 恶意软件的泛滥对计算机系统的安全构成了严重威胁。传统的基于签名的防病毒系统无法检测到多态和新的，以前看不见的恶意可执行文件。在本文中，基于对PE文件调用...
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227Local Decomposition for Rare Class Analysis [稀有类分析的局部分解 ]
Junjie Wu(俄勒冈州立大学 ) 鉴于其重要性，预测大规模多标记数据集中稀有类的问题引起了文献的极大关注。然而，罕见的类问题仍然是一个关键挑战，因为没有为处理不平衡类分布而开发的自然方...
热度：50
Junjie Wu(俄勒冈州立大学 ) 鉴于其重要性，预测大规模多标记数据集中稀有类的问题引起了文献的极大关注。然而，罕见的类问题仍然是一个关键挑战，因为没有为处理不平衡类分布而开发的自然方...
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228A Scalable Modular Convex Solver for Regularized Risk Minimization [一种用于规则化风险最小化的可伸缩模块凸型求解器]
Choon Hui Teo(澳大利亚国立大学 ) 各种机器学习问题可以描述为最小化正则化风险函数，使用不同的算法使用不同的风险概念和不同的正则化器。示例包括线性支持向量机（SVM），Logistic回归，条件随...
热度：19
Choon Hui Teo(澳大利亚国立大学 ) 各种机器学习问题可以描述为最小化正则化风险函数，使用不同的算法使用不同的风险概念和不同的正则化器。示例包括线性支持向量机（SVM），Logistic回归，条件随...
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229Weighting versus Pruning in Rule Validation for Detecting Network and Host Anomalies[检测网络和主机异常的规则验证中的权重与修剪 ]
Gaurav Tandon(佛罗里达理工学院) 对于入侵检测，LERAD算法学习了一套简洁的可理解规则来检测异常，这可能是新的攻击。 LERAD在单独的保持验证集上验证学习的规则，并删除导致错误警报的规则。但...
热度：27
Gaurav Tandon(佛罗里达理工学院) 对于入侵检测，LERAD算法学习了一套简洁的可理解规则来检测异常，这可能是新的攻击。 LERAD在单独的保持验证集上验证学习的规则，并删除导致错误警报的规则。但...
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230A 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...
热度：30
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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231Information Genealogy: Uncovering the Flow of Ideas in Non-Hyperlinked Document Databases[信息系谱：揭示非超链接文档数据库中的思想流 ]
Benyah Shaparenko(康奈尔大学) 我们现在已经逐步增加了文本文档数据库，这些文档可以追溯到十多年，涉及个人电子邮件，新闻文章和会议记录等领域。虽然访问单个文档很容易，但是在概述和理解这...
热度：41
Benyah Shaparenko(康奈尔大学) 我们现在已经逐步增加了文本文档数据库，这些文档可以追溯到十多年，涉及个人电子邮件，新闻文章和会议记录等领域。虽然访问单个文档很容易，但是在概述和理解这...
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232Tracking Multiple Topics for Finding Interesting Articles [跟踪多个主题以查找有趣的文章 ]
Raymond Pon(加州大学洛杉矶分校) 我们为iScore引入了多主题跟踪（MTT），以便为具有多种兴趣的用户更好地推荐新闻文章，并解决用户利益随时间的变化。作为基本Rocchio算法，传统主题检测和跟踪以...
热度：29
Raymond Pon(加州大学洛杉矶分校) 我们为iScore引入了多主题跟踪（MTT），以便为具有多种兴趣的用户更好地推荐新闻文章，并解决用户利益随时间的变化。作为基本Rocchio算法，传统主题检测和跟踪以...
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233Event Summarization for System Management[系统管理事件汇总]
Wei Peng(佛罗里达大学) 在系统管理应用程序中，以时间事件的形式生成和收集大量数据。虽然挖掘时间事件数据以发现有趣和频繁的模式已经获得了快速增长的研究工作，但是应用程序的用户被...
热度：25
Wei Peng(佛罗里达大学) 在系统管理应用程序中，以时间事件的形式生成和收集大量数据。虽然挖掘时间事件数据以发现有趣和频繁的模式已经获得了快速增长的研究工作，但是应用程序的用户被...
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234Mining Statistically Important Equivalence Classes[挖掘统计上重要的等价类]
Jinyan Li(信息通信研究所) 支持condence框架是项集挖掘算法中最常用的度量，因为它的反单调性有效地简化了搜索点阵。这种计算方便性为许多先前的研究所观察到的结果带来了质量和统计规律。...
热度：24
Jinyan Li(信息通信研究所) 支持condence框架是项集挖掘算法中最常用的度量，因为它的反单调性有效地简化了搜索点阵。这种计算方便性为许多先前的研究所观察到的结果带来了质量和统计规律。...
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235Machine Learning for Stock Selectionp[股票选机学习]
Charles X. Ling(西安大略大学) 在本文中，我们提出了一种名为Prototype Ranking（PR）的新方法，该方法是为选股问题而设计的。 PR考虑到现实世界库存数据的巨大规模，并应用改进的竞争学习技术...
热度：31
Charles X. Ling(西安大略大学) 在本文中，我们提出了一种名为Prototype Ranking（PR）的新方法，该方法是为选股问题而设计的。 PR考虑到现实世界库存数据的巨大规模，并应用改进的竞争学习技术...
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236Challenges in Social Network Data: Processes, Privacy and Paradoxes[社交网络数据的挑战：过程、隐私和悖论 ]
Jon Kleinberg(康奈尔大学 ) 丰富的社交媒体，在线社区和集体产生的知识资源的激增加速了技术和社交网络的融合，产生了反映基础信息系统的架构和其成员的社会结构的环境。在研究这些发展的后...
热度：40
Jon Kleinberg(康奈尔大学 ) 丰富的社交媒体，在线社区和集体产生的知识资源的激增加速了技术和社交网络的融合，产生了反映基础信息系统的架构和其成员的社会结构的环境。在研究这些发展的后...
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237Estimating 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）...
热度：28
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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238Content-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...
热度：20
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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239An Event-based Framework for Characterizing the Evolutionary Behavior of Interaction Graphs[以行为模式为特征的交互图的基于事件的框架 ]
Sitaram Asur(俄亥俄州立大学 ) 交互图在诸如生物信息学，社会学和物理科学等许多领域中无处不在。文献中有许多研究旨在研究和挖掘这些图表。然而，几乎所有人都从静态的角度研究了这些图。随着...
热度：24
Sitaram Asur(俄亥俄州立大学 ) 交互图在诸如生物信息学，社会学和物理科学等许多领域中无处不在。文献中有许多研究旨在研究和挖掘这些图表。然而，几乎所有人都从静态的角度研究了这些图。随着...
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240Functional 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...
热度：37
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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