{“状态”:“确定”,“消息类型”:“工作”,“信息版本”:“1.0.0”,“邮件”:{“索引”:{-“日期-部件”:[[2023,1,8]],“日期-时间”:“2023-01-08T05:55:41Z”,“时间戳”:1673157341627},“出版商位置”:“美国纽约州纽约市”,“参考-计数”:13,“出版者”:“ACM”,“许可证”:[{“开始”:{:“日期-零件”:[2014,11,4]],“时间me“:”2014-11-04T00:00:00Z“,”时间戳“:141505920000},“content-version”:“vor”,“delay-in-days”:0,“URL”:“http://www.acm.org\/publications\/policys\/corpyright_policy#Background”}],“资助者”:[{“name”:“中国香港特别行政区研究资助委员会”,“奖项”:[“城市大学项目9231131,城市大学项目7200387,城市大学工程115312”]}],”content-domain“:{”domain“用法:[“dl.acm.org”],“crossmark-restriction”:true},“short-container-title”:[],“published-print”:{“date-parts”:[[2014,11,4]]},”DOI“:”10.1145\/266310.2666478“,”type“:”proceedings-article“,”created“:{”date-part“:[[2015,2,3]],”date-time“:”2015-02-03T13:43:11Z“,”timestamp“:1422970991000}“update-policy”:“http://\/dx.DOI.org\/10.1145\/crossmark-policy”,“source”:“Crossref”,“is-referenced-by-count”:2,“title”:[“探索信元塔数据转储以进行基于监督学习的兴趣点预测”],“prefix”:“10.1145”,”author“:[{”given“:”Ran“,”family“:”Wang“,”sequence“:”first“,”affiliation“:[}”name“name”:“City University of Hong Kong Kong”}]},{“given”:“Chi-Yin”,“family”:“Chow”,“sequence”:“additional”,“affiliation”:[{“name”:“香港城市大学”}]},{“given”:“Sarana”,“family”:“Nutanong”,“sequence”:“additive”,“atfiliation(附属)”:[{“name”:“City University of Hong Kong,Hong Kong]},}“giving”:“Yan”,“家族”:“Lyu”,“sequence”:“additionable”,“feliation”(附属):“Nutanong”,“serquence”(序列):“addressional”:“affidiation”:“nutang”,“seconditional”:“HK:“燕华”,“家族”:“李”,“序列”:“附加”,“从属关系”:[{“名称”:“华为诺亚方舟实验室,香港”}]},{“给定”:“明宣”,“家庭”:“袁”,”序列“:“附加的”,“附属关系”:[{“姓名”:“香港华为诺亚方舟实验室”}]{,“给定的”:“维克多·C·s”,“家人”:“Lee”,“sequence”:“额外的”:“香港城市大学,香港”}]],“成员”:“320”,“在线发布”:{“日期部分”:[[2014,11,4]]},“参考”:[{“密钥”:“e_1_3_2_1_1”,“doi断言者”:“publisher”,“doi”:“10.1145\/24243212.2424348”},{“密钥”:“e_1_3_2_1”,“doi断言者”:“publisher”,“doi”:“10.1109\/MPRV.2011.44”},{“密钥”:“e_1_3_3_3 2_1_3_1“,”doi断言者“:”发布者“,“DOI”:“10.1016\/j.datak.2006.01.013”},{“key”:“e_1_3_2_1_4_1”,“volume-title”:“模式识别与机器学习(信息科学与统计)”,“author”:“Bishop C.M.”,”year“:”2006“,”unstructured“:”C.M.Bishop.模式识别与计算机学习(信息科技与统计)。Springer-Verlag New York,Inc.,2006.C。M.Bishop先生。模式识别与机器学习(信息科学与统计)。Springer-Verlag New York,Inc.,2006.“},{”key“:”e_1_3_2_1_5_1“,”doi-asserted-by“:”publisher“,“doi”:“10.1016\/0020-7683(94)00097-G”},“issue”:“3”,“key”:“e_1_ 3_2_1 _6_1”,“first page”:”710“,”article-title“:”基于机器学习的时空数据挖掘方法,用于检测墨西哥湾有害藻类水华”,“volume”:第“4”,“author”:“Gokaraju B.“,“年份”:“2011年”,“非结构化”:“B.Gokarajo,S.S.Durbha,R.L.King和N.H.Younan。一种基于机器学习的时空数据挖掘方法,用于检测墨西哥湾的有害藻类水华。IEEE J-STARS,4(3):710--72011。B.Gokaraju、S.S.Durbha、R.L.King和N.H.Younan。一种基于机器学习的时空数据挖掘方法,用于检测墨西哥湾的有害藻类水华。IEEE J-STARS,4(3):710--720,2011。”,“期刊标题”:“IEEE J-STARS”},{“关键字”:“e_1_3_2_1_7_1”,“首页”:“100”,“卷标题”:”应用统计学“,“作者”:“Hartigan J.A.”,“年份”:“1979”,“非结构化”:“J.A.Hartigan和M.A.Wong。算法为136:k表示聚类算法。应用统计学,第100-108页,1979年。J.A。Hartigan和M.A.Wong。算法136:一种k-means聚类算法。《应用统计学》,第100-1081979页。“10.1145\/2009916.200962”},{“键”:“e_1_3_2_11_1”,“doi-asserted-by“:”publisher“,”doi“:”10.1145\/2339530.2339561“},{“key”:“e_1_3_2_12_1”,“doi-assert-by”:“publisher”,“doi”:“10.1145\/2525314.2525339”},“key“:”e_1_ 3_2_13_1“SIGSPATIAL’14:第22届SIGSPADIAL地理信息系统进步国际会议”,“地点”:“德克萨斯州达拉斯”,“缩写词”:“SIGSPACIAL’14”,“赞助商”:[“ESRI”,“Yandex”,“Google Inc.”,“NVIDIA”,“北德克萨斯大学”,“Microsoft”,“ORACLE ORACLE”,“Facebook Facebook”,“SIGSPATIAL ACM空间信息特别兴趣小组“]},“container-title”:[“第22届ACM SIGSPADIAL国际地理信息系统进展会议记录”],“original-title“:[],”link“:[{“URL”:“https:\/\/dl.ACM.org\/doi\/pdf\/10.1145\/2666310.2666478”,“content-type”:“unspecified”,“内容-版本”:“vor”,“intended-application“:”similarity-checking“}],”deposed“:{”date-parts“:[2023,1,7]],”date-time“:”2023-01-07T10:32:43Z“,”timestamp“:1673087563000},”score“:1,”resource“:”{“primary”:{“URL”:“https:\/\/dl.acm.org\/doi\/10.1145\/266310.2666478”}},“subtitle”:[],“shorttitle”:[],“issued”:{“date-part”:[2014,11,4]},“参考人数”:13,“alternative-id“:[”10.1145\/266310.2666478“,”10.1145\/2666310“],”URL“:”http://\/dx.doi.org\/10.1145\/2666310.266478“,”relation“:{},”subject“:[],”published“:{”date-parts“:[[2014,11,4]]},“assertion”:[{“value”:“2014-11-04”,“order”:2,“name”:“published”,“label”:“published”,“group”:{“name”publication_history“,”label“:”出版物历史“}}]}}