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346Long Short Memory Process: Modeling Growth Dynamics of Microscopic Social Connectivity[长短记忆过程：微观社会联系的增长动态建模]
臧成熙(清华大学) 人们如何在社交网络中动态交友？个人增加社交联系的时间模式是什么？控制这些时间模式形成的基本机制是什么？无论网络社会系统还是物理社会系统，它们的结构和动...
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臧成熙(清华大学) 人们如何在社交网络中动态交友？个人增加社交联系的时间模式是什么？控制这些时间模式形成的基本机制是什么？无论网络社会系统还是物理社会系统，它们的结构和动...
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347Network Inference via the TimeVarying Graphical Lasso[通过时变图形套索进行网络推理]
David Hallac(斯坦福大学) 许多重要问题可以建模为互连实体的系统，其中每个实体都记录与时间相关的观察或测量。为了发现趋势、检测异常并解释此类数据的时间动态，必须了解不同实体之间的...
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David Hallac(斯坦福大学) 许多重要问题可以建模为互连实体的系统，其中每个实体都记录与时间相关的观察或测量。为了发现趋势、检测异常并解释此类数据的时间动态，必须了解不同实体之间的...
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348PReP: PathBased Relevance from a Probabilistic Perspective in Heterogeneous Information Networks[PReP：异构信息网络中概率视角的基于路径的相关性]
于石(伊利诺伊大学) 作为网络化和多类型数据的强大表示范式，异构信息网络（HIN）无处不在。同时，定义适当的相关性度量一直是网络挖掘任务的一个基本问题和非常重要的现实意义。受...
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于石(伊利诺伊大学) 作为网络化和多类型数据的强大表示范式，异构信息网络（HIN）无处不在。同时，定义适当的相关性度量一直是网络挖掘任务的一个基本问题和非常重要的现实意义。受...
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349Collaborative Variational Autoencoder for Recommender Systems[推荐系统的协作变分自动编码器]
李晓鹏(香港科技大学) 由于其成功的性能，现代推荐系统通常采用带有评级信息的协同过滤来向用户推荐项目。然而，由于基于协作的方法存在稀疏性、冷启动等缺点，同时考虑评分和内容信息...
热度：14
李晓鹏(香港科技大学) 由于其成功的性能，现代推荐系统通常采用带有评级信息的协同过滤来向用户推荐项目。然而，由于基于协作的方法存在稀疏性、冷启动等缺点，同时考虑评分和内容信息...
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350Scalable and Sustainable Deep Learning via Randomized Hashing[通过随机哈希进行可扩展和可持续的深度学习]
Ryan Spring(莱斯大学) 当前的深度学习架构正在变得越来越大，以便从复杂的数据集中学习。这些架构需要巨大的矩阵乘法运算来训练数百万个参数。相反，另一个日益增长的趋势是将深度学习...
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Ryan Spring(莱斯大学) 当前的深度学习架构正在变得越来越大，以便从复杂的数据集中学习。这些架构需要巨大的矩阵乘法运算来训练数百万个参数。相反，另一个日益增长的趋势是将深度学习...
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351Patient Subtyping via Time-Aware LSTM Network[通过时间感知 LSTM 网络进行患者子类型分析]
Inci M. Baytas(密歇根州立大学) 在各种疾病的研究中，患者之间的异质性通常会导致不同的进展模式，并且可能需要不同类型的治疗干预。因此，研究患者亚型非常重要，即将患者分为疾病特征亚型。由...
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Inci M. Baytas(密歇根州立大学) 在各种疾病的研究中，患者之间的异质性通常会导致不同的进展模式，并且可能需要不同类型的治疗干预。因此，研究患者亚型非常重要，即将患者分为疾病特征亚型。由...
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352Learning Certifiably Optimal Rule Lists for Categorical Data[学习可证明的分类数据最优规则列表]
Elaine Angelino(加州大学伯克利分校) 我们提出了一种自定义离散优化技术的设计和实现，用于在分类特征空间上构建规则列表。我们的算法提供了最佳解决方案，并具有最佳性证书。通过利用算法边界、高效...
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Elaine Angelino(加州大学伯克利分校) 我们提出了一种自定义离散优化技术的设计和实现，用于在分类特征空间上构建规则列表。我们的算法提供了最佳解决方案，并具有最佳性证书。通过利用算法边界、高效...
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353Similarity Forests[相似森林]
Charu Aggarwa(沃森研究中心) 随机森林因其非凡的准确性和有效性而成为数据挖掘中最成功的方法之一。然而，它们的使用主要限于多维数据，因为它们从原始数据集中采样特征。在本文中，我们提出...
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Charu Aggarwa(沃森研究中心) 随机森林因其非凡的准确性和有效性而成为数据挖掘中最成功的方法之一。然而，它们的使用主要限于多维数据，因为它们从原始数据集中采样特征。在本文中，我们提出...
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354Fast Enumeration of Large kPlexes[大型 kPlex 的快速枚举]
Donatella Firmani(罗马第三大学) k-plex 是一种在任何类型的网络中定义社区的正式而灵活的方式。它概括了 clique 的概念，并且在大多数实际情况下更合适：当 clique C 的一个节点连接到 C 的所有...
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Donatella Firmani(罗马第三大学) k-plex 是一种在任何类型的网络中定义社区的正式而灵活的方式。它概括了 clique 的概念，并且在大多数实际情况下更合适：当 clique C 的一个节点连接到 C 的所有...
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355A Local Algorithm for StructurePreserving Graph Cut[一种保结构图割的局部算法]
周大伟(亚利桑那州立大学) 如今，大规模的图数据正在各种现实世界的应用中生成，从社交网络到合着网络，从蛋白质-蛋白质相互作用网络到道路交通网络。现有的许多图挖掘工作都集中在顶点和...
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周大伟(亚利桑那州立大学) 如今，大规模的图数据正在各种现实世界的应用中生成，从社交网络到合着网络，从蛋白质-蛋白质相互作用网络到道路交通网络。现有的许多图挖掘工作都集中在顶点和...
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356Improved Degree Bounds and Full Spectrum Power Laws in Preferential Attachment Networks[优先附着网络中改进的度界和全谱幂律]
Yinon Nahum(魏茨曼科学研究所) 考虑用于网络演化的随机优先附着模型 $G(p)$，它允许节点和边缘到达。从任意非空图 $G_0$ 开始，在每个时间步，有两个可能的事件：以概率 $p>0$ 到达新节点，并...
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Yinon Nahum(魏茨曼科学研究所) 考虑用于网络演化的随机优先附着模型 $G(p)$，它允许节点和边缘到达。从任意非空图 $G_0$ 开始，在每个时间步，有两个可能的事件：以概率 $p>0$ 到达新节点，并...
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357Opening of the workshops at the Regional conference Let’s clean the Balkans in one day![区域会议研讨会开幕让我们在一天内清洁巴尔干半岛！]
Nara Petrovič;Jaka Kranjc; Petra Matos() 区域会议研讨会开幕让我们在一天内清洁巴尔干半岛！
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Nara Petrovič;Jaka Kranjc; Petra Matos() 区域会议研讨会开幕让我们在一天内清洁巴尔干半岛！
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358359360Unleashing the Potential Blocked in Negativity[释放消极封闭的潜能]
Marjeta Novak(胡姆斯公司) “这行不通；我们以前都试过了，但都没用；我们做得很好，为什么要用新的方法呢……”每当人们抱怨、指责或呻吟时，他们都会表达自己内心的痛苦，无论多么徒劳，...
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Marjeta Novak(胡姆斯公司) “这行不通；我们以前都试过了，但都没用；我们做得很好，为什么要用新的方法呢……”每当人们抱怨、指责或呻吟时，他们都会表达自己内心的痛苦，无论多么徒劳，...
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