图 书 馆境外开放课程——按学科专业列表
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481Social Information Discovery[社会信息发掘]
Bary Smyth(都柏林大学) 网络搜索的世界通常被视为一个孤立的地方。尽管数以百万计的搜索者每天都在使用谷歌和雅虎这样的服务，但他们的个人搜索是独立进行的，这让每个搜索者在正确的时...
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Bary Smyth(都柏林大学) 网络搜索的世界通常被视为一个孤立的地方。尽管数以百万计的搜索者每天都在使用谷歌和雅虎这样的服务，但他们的个人搜索是独立进行的，这让每个搜索者在正确的时...
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482Analyzing Text and Social Network Data with Probabilistic Models[使用概率模型分析文本和社交网络数据]
Padhraic Smyth(加州大学欧文分校) 探索和理解大型文本和社交网络数据集在计算机科学、社会科学、历史、医学等多个领域越来越受到关注。本文将概述最近使用概率潜在变量模型分析此类数据的工作。潜...
热度：44
Padhraic Smyth(加州大学欧文分校) 探索和理解大型文本和社交网络数据集在计算机科学、社会科学、历史、医学等多个领域越来越受到关注。本文将概述最近使用概率潜在变量模型分析此类数据的工作。潜...
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483PAC-Bayesian Analysis and Its Applications[PAC-Bayesian分析及其应用]
Yevgeny Seldin, John Shawe-Taylor, François Laviolette(哥本哈根大学) PAC-Bayesian分析是机器学习中数据依赖分析的一种基本且非常通用的工具。到目前为止，它已被应用于监督学习、非监督学习和强化学习等多个领域，产生了最先进的算...
热度：54
Yevgeny Seldin, John Shawe-Taylor, François Laviolette(哥本哈根大学) PAC-Bayesian分析是机器学习中数据依赖分析的一种基本且非常通用的工具。到目前为止，它已被应用于监督学习、非监督学习和强化学习等多个领域，产生了最先进的算...
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484Understanding and Managing Cascades on Large Graphs[理解和管理大型图上的级联]
B. Aditya Prakash(尼亚理工学院) 传染病是如何在人群网络中传播的?为了使产品渗透最大化，我们应该向哪个群体进行市场营销?一个特定的YouTube视频会走红吗?谁是最适合接种疫苗的人?当两种产品竞...
热度：33
B. Aditya Prakash(尼亚理工学院) 传染病是如何在人群网络中传播的?为了使产品渗透最大化，我们应该向哪个群体进行市场营销?一个特定的YouTube视频会走红吗?谁是最适合接种疫苗的人?当两种产品竞...
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485Differentiating Code from Data in x86 Binaries[在x86二进制文件中区分代码与数据]
Richard Wartell(德克萨斯大学) 强大的静态反汇编是实现许多二进制代码分析的重要部分，例如逆向工程，恶意软件分析，衬里参考监控和软件故障隔离。然而，目前的反汇编程序中的一个主要困难是在...
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Richard Wartell(德克萨斯大学) 强大的静态反汇编是实现许多二进制代码分析的重要部分，例如逆向工程，恶意软件分析，衬里参考监控和软件故障隔离。然而，目前的反汇编程序中的一个主要困难是在...
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486Exploring City Structure from Georeferenced Photos Using Graph Centrality Measures[利用图形中心性测量从地理参考照片中探索城市结构]
Katerina Vrotsou(国际原子能机构) 我们探索了将图论理论中心性度量应用于从地理参考照片捕获序列中提取的运动网络的潜力，以便识别有趣的地方并探索城市结构。我们采用由一系列阶段组成的系统程序...
热度：74
Katerina Vrotsou(国际原子能机构) 我们探索了将图论理论中心性度量应用于从地理参考照片捕获序列中提取的运动网络的潜力，以便识别有趣的地方并探索城市结构。我们采用由一系列阶段组成的系统程序...
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487Smart Cities: How Data Mining and Optimization Can Shape Future Cities[智慧城市：数据挖掘和优化如何塑造未来城市]
Olivier Verscheure(美国国际商用机器公司) 到2050年，估计全世界70％的人口将居住在城市 - 比1900年的13％有所增加。城市已经消耗了世界上75％的能源，排放了80％以上的温室气体，并且损失了多少。由于基...
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Olivier Verscheure(美国国际商用机器公司) 到2050年，估计全世界70％的人口将居住在城市 - 比1900年的13％有所增加。城市已经消耗了世界上75％的能源，排放了80％以上的温室气体，并且损失了多少。由于基...
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488Mining complex dynamic data[挖掘复杂的动态数据]
Myra Spiliopoulou, Irene Ntoutsi, Grigoris Tsoumakas, Arthur Zimek(塞萨洛尼基亚里士多德大学) 近年来，许多应用需要从比传统数据（基础）记录更丰富的数据类型进行挖掘：社交网络的分析需要活动记录与内容（例如资源描述和用户记录）的组合;推荐引擎需要考...
热度：13
Myra Spiliopoulou, Irene Ntoutsi, Grigoris Tsoumakas, Arthur Zimek(塞萨洛尼基亚里士多德大学) 近年来，许多应用需要从比传统数据（基础）记录更丰富的数据类型进行挖掘：社交网络的分析需要活动记录与内容（例如资源描述和用户记录）的组合;推荐引擎需要考...
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489Mining the Web for Meaning[挖掘网络的意义]
Peter D. Turney(加拿大国家研究委员会) 2001年，ECML PKDD发表了我的论文“挖掘网络同义词”。 2011年，他们选择了这篇论文作为10年奖，因为“10年前在ECML PKDD会议期间发表的论文被证明在科学或其他...
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Peter D. Turney(加拿大国家研究委员会) 2001年，ECML PKDD发表了我的论文“挖掘网络同义词”。 2011年，他们选择了这篇论文作为10年奖，因为“10年前在ECML PKDD会议期间发表的论文被证明在科学或其他...
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490Introduction to causal discovery: A Bayesian Networks approach[因果发现简介：贝叶斯网络方法]
Ioannis Tsamardinos(研究与技术基金会) 本教程介绍了使用代表条件独立模型的图表从观测数据中发现因果发现的基本假设和技术。它首先介绍了因果关系的发现，如因果马尔科夫状态，忠实的条件，和d分离标...
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Ioannis Tsamardinos(研究与技术基金会) 本教程介绍了使用代表条件独立模型的图表从观测数据中发现因果发现的基本假设和技术。它首先介绍了因果关系的发现，如因果马尔科夫状态，忠实的条件，和d分离标...
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491Peer and Authority Pressure in Information-Propagation Models[信息传播模型中的对等和权威压力]
Evimaria Terzi(波士顿大学) 现有的信息扩散模型假设同伴影响是观察到的传播模式的主要原因。在本文中，我们研究了权威压力对观察到的信息级联的作用。我们通过将网络中的特征节点称为“权限...
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Evimaria Terzi(波士顿大学) 现有的信息扩散模型假设同伴影响是观察到的传播模式的主要原因。在本文中，我们研究了权威压力对观察到的信息级联的作用。我们通过将网络中的特征节点称为“权限...
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492L-SME: a system for mining loosely structured motifs[L-SME：用于挖掘松散结构图案的系统]
Giorgio Terracina(卡拉布里亚大学) 我们提出了L SME，一种在全基因组应用中有效识别松散结构基序的系统。 L SME在三个方面具有创新性。首先，它通过支持图案交换和图形结构以及各种相似性功能来处...
热度：23
Giorgio Terracina(卡拉布里亚大学) 我们提出了L SME，一种在全基因组应用中有效识别松散结构基序的系统。 L SME在三个方面具有创新性。首先，它通过支持图案交换和图形结构以及各种相似性功能来处...
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493Fast approximate text document clustering using Compressive Sampling[使用压缩采样后速度近似文本文档聚类 ]
Laurence A. F. Park(墨尔本大学) 文档聚类涉及对文档集的重复扫描，因此随着集合的大小增加，聚类任务所需的时间增加并且甚至可能由于计算约束而变得不可能。压缩采样是一种特征采样技术，它允许...
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Laurence A. F. Park(墨尔本大学) 文档聚类涉及对文档集的重复扫描，因此随着集合的大小增加，聚类任务所需的时间增加并且甚至可能由于计算约束而变得不可能。压缩采样是一种特征采样技术，它允许...
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494ShareBoost: Boosting for Multi-View Learning with Performance Guarantees[：shareboost：通过性能保证增强多视图学习]
Kannappan Palaniappan(密苏里大学) 已知组合多视图信息的算法以指数方式加快分类，并且已经应用于许多领域。但是，他们缺乏挖掘大多数判别信息源（或数据类型）进行预测的能力。在本文中，我们...
热度：44
Kannappan Palaniappan(密苏里大学) 已知组合多视图信息的算法以指数方式加快分类，并且已经应用于许多领域。但是，他们缺乏挖掘大多数判别信息源（或数据类型）进行预测的能力。在本文中，我们...
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495MIME: A Framework for Interactive Visual Pattern Mining[MIME:交互式视觉模式挖掘的框架]
Sandy Moens(安特卫普大学) 我们提出了一个交互式视觉模式挖掘的框架。我们的系统使用户能够使用由感兴趣度量，挖掘算法和后处理算法组成的工具箱，以简洁直观的方式浏览数据和模式，以帮助...
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Sandy Moens(安特卫普大学) 我们提出了一个交互式视觉模式挖掘的框架。我们的系统使用户能够使用由感兴趣度量，挖掘算法和后处理算法组成的工具箱，以简洁直观的方式浏览数据和模式，以帮助...
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