境外开放课程——按学科专业列表
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2041
Cross Domain Distribution Adaptation via Kernel Mapping [通过核映射跨域分布适应]
  Wei Fan(百度公司) .当标记的例子是有限的，很难获得，学习通过知识转移从源域到目标域的精度提高学习的。然而，现有的方法假设，即边际和条件概率是直接相关的源和目标域之间，在...
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2042
Parallel Community Detection on Large Networks with Propinquity Dynamics [用近似动态大型网络并行社区检测]
  Yuzhou Zhang(清华大学) 图或网络可以用来模拟复杂的系统。从大量的网络数据检测群落结构是一个经典的和具有挑战性的任务。在本文中，我们提出了一个新的社区检测算法，它利用一个动态的...
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2043
Large-Scale Sparse Logistic Regression [大型稀疏Logistic回归]
  Jieping Ye(密歇根大学) Logistic Regression is a well-known classification method that has been used widely in many applications of data mining, machine learning, computer vi...
热度：736

2044
Genre-Based Decomposition of Email Class Noise[基于类型的电子邮件类噪声分解]
  Aleksander Kołcz(推特公司) 由类标签噪声数据腐败是一个重要的现实关注影响许多分类问题。研究了数据清洗技术通常假设一个统一的标签噪声模型，然而，这是很少在实践中实现。相对很少了解，...
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2045
SCAN: A Structural Clustering Algorithm for Networks[扫描：一种网络结构聚类算法]
  Xiaowei Xu(阿肯色大学) 网络聚类（或分割）是一个重要的任务，在网络基础结构的发现。许多算法发现集群通过集群内边缘的数量最大化。虽然这种算法找到有用的和有趣的结构，他们往往无法...
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2046
Joint Cluster Analysis of Attribute and Relationship Data Without Priori Specification of the Number of Clusters [属性和关系数据的联合聚类分析没有群集数的先验的规范]
  Flavia Moser(西蒙弗雷泽大学) 在许多应用中，属性和关系的数据是可用的，携带的互补信息的真实世界的实体。在这种情况下，一个联合分析两种类型的数据可以得到比经典的聚类算法，要么只使用属...
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2047
A Framework for Simultaneous Co-clustering and Learning from Complex Data [一种同时聚类和复杂数据的学习框架]
  Meghana Deodhar(德克萨斯大学) 困难的分类或回归问题，从业者经常段的数据转化为相对同质的组，然后建立一个模型为每个组。这两个步骤的程序，通常会导致更简单，更可解释的和可操作的模式，没...
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2048
Generating resource profiles bx exploiting the context of social annotations[生成的资源配置和利用的社会注释的背景]
  Fabian Abel(汉诺威莱布尼兹大学) 典型的标记系统仅捕获的标记间的相互作用，丰富的语义标签分配根据系统的目的部分。通常的做法是建立基于标签的资源或用户的支持文件的统计数据标签的基础上，不...
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2049
On the Semantics of Trust and Caching in the Semantic Web[在信任的语义和语义Web缓存]
  Simon Schenk(科布伦茨兰道大学) 语义Web是一个分布式环境下的知识表示和推理的分散性带来它没有自主的知识基础数据源之间的不一致。为了减少不可用的问题源和提高性能，可以使用高速缓存。高速...
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2050
Research 7: Causal link matrix and AI planning: A model for Web service composition[研究7：因果关系矩阵和AI规划：一个Web服务组合模型]
  Freddy Lecue(埃森哲技术实验室) Web服务的过程中形成新的价值增加了自动组合Web服务的语义Web服务研究领域最有前途的挑战之一。语义学是自动化的Web服务组合的关键要素，因为这一过程需要丰富的...
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2051
Spoken Dialog Systems as an Application of Planning under Uncertainty[口语对话系统的不确定性条件下的规划中的应用]
  Jason D. Williams(AT&T实验室公司) 口语对话系统是不确定性下规划的典型例子。在口语对话系统中，计算机试图用口语作为通信媒介来帮助一个人完成某事。一个关键的挑战是语音识别错误无处不在且无法...
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2052
Graph Kernels for RDF data[图形内核的RDF数据]
  Achim Rettinger(卡尔斯鲁厄理工学院) 资源描述框架（RDF）格式中结构化数据的日益增加的可用性为数据挖掘带来了新的挑战和机遇。挖掘RDF的现有方法仅关注于一种特定的数据表示，一种特定的机器学习算...
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2053
Linked Data-based Concept Recommendation: Comparison of Different Methods in Open Innovation Scenario[链接的数据为基础的概念建议：在开放式创新方案的不同方法的比较]
  Danica Damljanović(谢菲尔德大学) 概念的推荐是一种广泛使用的技术的目的是帮助用户选择合适的标签，提高其网络搜索经验和众多的其他任务。在寻找潜在的解决问题的开放式创新（OI）的情况下，建议...
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2054
Mining Billion-node Graphs: Patterns, Generators and Tools[挖掘亿节点图：模式，发电机和工具]
  Christos Faloutsos(卡内基梅隆大学) 图表是什么样的？它们如何随着时间的推移而发展？如何处理具有十亿个节点的图形？我们提出了静态和时间定律的综合列表，以及最近对实际图的观察（例如，“eigenS...
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2055
Tiered Scene Labeling with Dynamic Programming[分层场景的动态规划的标记]
  Olga Veksler(加拿大西安大略大学) 一个设备的工具在常人的情况下, 在时间里, 正在进行时间上的, 正在进行的,在本过程中, 我们展示了 "之分" 的重量。我们的考虑, 我们的就像第一-----------------...
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