图 书 馆境外开放课程——按学科专业列表
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436Exposing Real World Information for the Web of Things[揭示物联网的真实世界信息]
Alexandra Moraru(约瑟夫·斯特凡学院) 为物联网公开真实世界的信息
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Alexandra Moraru(约瑟夫·斯特凡学院) 为物联网公开真实世界的信息
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437Why users need semantic search[为什么用户需要语义搜索]
Barney Pell(动力装置公司) 虽然用户对搜索的依赖持续增加，但用户满意度并没有提高。这部分是因为搜索是困难的，部分是因为用户的要求越来越高，使得搜索超越了传统的信息检索范围。我们的...
热度：35
Barney Pell(动力装置公司) 虽然用户对搜索的依赖持续增加，但用户满意度并没有提高。这部分是因为搜索是困难的，部分是因为用户的要求越来越高，使得搜索超越了传统的信息检索范围。我们的...
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438The Emergence of Web Science[网络科学的兴起]
Ricardo Baeza-Yates; Michael L. Brodie;Tim Berners-Lee; Nigel Shadbolt(南安普敦大学) 自从这个词在2005年被创造出来以来，网络科学为那些对网络所产生的社会和组织行为作为基础技术感兴趣的研究人员提供了一个号召。Web科学本质上是跨学科的。网络...
热度：73
Ricardo Baeza-Yates; Michael L. Brodie;Tim Berners-Lee; Nigel Shadbolt(南安普敦大学) 自从这个词在2005年被创造出来以来，网络科学为那些对网络所产生的社会和组织行为作为基础技术感兴趣的研究人员提供了一个号召。Web科学本质上是跨学科的。网络...
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439Releasing Search Queries and Clicks Privately[发布搜索查询并私下点击]
Aleksandra Korolova; Nina Mishra;Krishnaram Kenthapadi; Alexandros Ntoulas(斯坦福大学) 如何发布匿名搜索日志的问题，是由一个善意但不知道隐私的AOL搜索日志发布引起的。从那时起，文献中提出了一系列的特别技术，但没有一种被证明是私有的。在本文...
热度：44
Aleksandra Korolova; Nina Mishra;Krishnaram Kenthapadi; Alexandros Ntoulas(斯坦福大学) 如何发布匿名搜索日志的问题，是由一个善意但不知道隐私的AOL搜索日志发布引起的。从那时起，文献中提出了一系列的特别技术，但没有一种被证明是私有的。在本文...
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440Extracting Key Terms From Noisy and Multitheme Documents[从噪声和多主题文档中提取关键术语]
Dmitry Lizorkin; Maxim Grinev;Maria Grineva(俄罗斯科学院系统规划研究所) 提出了一种从文本文件中提取关键词的新方法。在我们的方法中，文档被建模为文档各术语间语义关系的图表。我们利用了图的以下显著特征:与文档主要主题相关的术语...
热度：42
Dmitry Lizorkin; Maxim Grinev;Maria Grineva(俄罗斯科学院系统规划研究所) 提出了一种从文本文件中提取关键词的新方法。在我们的方法中，文档被建模为文档各术语间语义关系的图表。我们利用了图的以下显著特征:与文档主要主题相关的术语...
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441Measuring the Similarity between Implicit Semantic Relations from the Web[从Web中测量隐含语义关系的相似性]
Danushka Bollegala;Yutaka Matsuo;Mitsuru Ishizuka(东京大学) 在关系提取、信息检索和类比检测等各种Web相关任务中，度量实体之间的语义关系之间的相似性是一个重要而必要的步骤。例如，假设一个人知道一对实体(如谷歌，YouT...
热度：60
Danushka Bollegala;Yutaka Matsuo;Mitsuru Ishizuka(东京大学) 在关系提取、信息检索和类比检测等各种Web相关任务中，度量实体之间的语义关系之间的相似性是一个重要而必要的步骤。例如，假设一个人知道一对实体(如谷歌，YouT...
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442Mining the Web 2.0 for Better Search[Web 2.0挖掘以获得更好的搜索]
Ricardo Baeza-Yates(恩特公司) 在Web中可以找到一些语义源，它们要么是显式的(如Wikipedia)，要么是隐式的(如从Web使用数据派生的)。它们大多与用户生成内容(UGC)有关，也就是我们今天所说的We...
热度：50
Ricardo Baeza-Yates(恩特公司) 在Web中可以找到一些语义源，它们要么是显式的(如Wikipedia)，要么是隐式的(如从Web使用数据派生的)。它们大多与用户生成内容(UGC)有关，也就是我们今天所说的We...
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443Triplify - Light-weight Linked Data Publication from Relational Databases[关系数据库中的三重轻量级链接数据发布]
David Aumueller; Sören Auer; Sebastian Hellmann;Sebastian Dietzold;Jens Lehmann(莱比锡大学) 我们提出了Triplify—一种简单但有效的方法来发布来自关系数据库的链接数据。Triplify基于将HTTP-URI请求映射到关系数据库查询。Triplify将生成的关系转换为RDF...
热度：42
David Aumueller; Sören Auer; Sebastian Hellmann;Sebastian Dietzold;Jens Lehmann(莱比锡大学) 我们提出了Triplify—一种简单但有效的方法来发布来自关系数据库的链接数据。Triplify基于将HTTP-URI请求映射到关系数据库查询。Triplify将生成的关系转换为RDF...
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444445446Patterns of Temporal Variation in Online Media[在线媒体的时间变化模式]
Jaewon Yang(斯坦福大学) 在线内容呈现出丰富的时间动态，而用户生成的各种实时内容进一步强化了这一过程。然而，随着时间的推移，在线内容的增长和衰落以及不同内容争夺注意力的时间模式...
热度：51
Jaewon Yang(斯坦福大学) 在线内容呈现出丰富的时间动态，而用户生成的各种实时内容进一步强化了这一过程。然而，随着时间的推移，在线内容的增长和衰落以及不同内容争夺注意力的时间模式...
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447Understanding Temporal Query Dynamics[理解时态查询动态]
Krysta M. Svore(微软公司) 网络搜索深受时间的影响。人们发出的查询会随着时间的推移而改变，有些查询的人气偶尔会飙升(比如地震)，而另一些查询则相对稳定(比如youtube)。文件索引的搜索...
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Krysta M. Svore(微软公司) 网络搜索深受时间的影响。人们发出的查询会随着时间的推移而改变，有些查询的人气偶尔会飙升(比如地震)，而另一些查询则相对稳定(比如youtube)。文件索引的搜索...
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448Dynamic Relationship and Event Discovery[动态关系与事件发现]
Anish Das Sarma(雅虎公司) 本文研究动态关系和事件发现问题。以前关于关系提取的大量工作集中于发现实体之间预定义的和静态的关系。相反，我们的目标是识别现有模式没有预定义的临时定义的...
热度：44
Anish Das Sarma(雅虎公司) 本文研究动态关系和事件发现问题。以前关于关系提取的大量工作集中于发现实体之间预定义的和静态的关系。相反，我们的目标是识别现有模式没有预定义的临时定义的...
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449Dynamic Ranked Retrieval[动态排名检索]
Thorsten Joachims(康奈尔大学) 摘要提出了一种基于交互用户反馈的动态排名检索模型。与查询发出后仍然保持静态的传统排名不同，动态排名允许并预期用户活动，从而提供了一种方法，将结果多样化...
热度：61
Thorsten Joachims(康奈尔大学) 摘要提出了一种基于交互用户反馈的动态排名检索模型。与查询发出后仍然保持静态的传统排名不同，动态排名允许并预期用户活动，从而提供了一种方法，将结果多样化...
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450Efficient Indexing of Repeated n-Grams[重复元组索引效率]
Samuel Huston(马萨诸塞大学) 文本中重复n字短语的识别具有许多实际应用，包括作者署名、文本重用识别和剽窃检测。我们考虑在文本语料库中查找重复n克的方法，重点介绍可以跨处理器集群有效扩...
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Samuel Huston(马萨诸塞大学) 文本中重复n字短语的识别具有许多实际应用，包括作者署名、文本重用识别和剽窃检测。我们考虑在文本语料库中查找重复n克的方法，重点介绍可以跨处理器集群有效扩...
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