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2017年第23届ISMIS：波兰华沙

>主页 >会议和研讨会 >ISMIS系统

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马尔泽娜·克雷斯基维奇（Marzena Kryszkiewicz）,安娜莉莎·阿皮斯,多米尼克·斯莱扎克,亨利克·里宾斯基,安德烈·斯科隆,兹比格尼沃·W·拉斯:
智能系统基础——第23届国际研讨会，ISMIS 2017，波兰华沙，2017年6月26-29日，会议记录。计算机科学课堂讲稿10352,施普林格 2017，国际标准图书编号978-3-319-60437-4

受邀论文

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费德里科·切萨尼,保拉·梅洛,马可·蒙塔利:
合规监控中的诱因推理——平衡灵活性和监管。 3-16

生物信息学与健康信息学

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齐亚德·巴克坦,Dariusz Plewczynski先生:
利用表观基因组图谱预测多水平3D染色质相互作用。 19-28
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马蒙·阿尔马迪尼,兹比格尼沃·W·拉斯:
预测新入院患者死亡率和再次入院风险的监督模型。 29-36
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斯特凡诺·费里利,安娜·玛丽亚·费瑞利,弗洛里安娜·埃斯波西托,多梅尼科·雷达维德,塞尔吉奥·安吉拉斯特罗:
进食障碍诊断的专家系统方法。 37-46
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亚当·库洛夫斯基,彼得罗·奥迪亚,彼得罗·什祖科（Piotr Szczuko）,米查尔·莱赫,帕维尔·斯帕莱尼亚克,博泽纳·科斯特克,安德烈·齐泽夫斯基:
通信障碍患者诊断和多感官刺激的多模式系统。 47-56
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安娜·丽塔·诺盖拉,卡洛斯·阿布雷乌·费雷拉,乔·加马:
急性肾损伤检测：改善早期治疗的警报系统。 57-63
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Przemyslaw Szurmak公司,扬·J·穆拉瓦卡:
计算SRCM手性测度的新方法。 64-73

数据挖掘方法

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阿斯玛·阿马尔,齐德·埃卢埃迪:
粗糙概率K模式方法的初始模式选择。 77-86
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Takayasu Fushimi公司,斋藤和美,池田哲夫,Kazuhiro Kazama公司:
基于枢轴生成的L_1距离加速贪婪K-Medoids聚类算法。 87-96
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Mieczyslaw A.Klopotek公司:
关于k-均值核技巧的核函数的存在性。 97-104
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马西耶·皮尔尼克,达鲁什·布热津斯基,塔德乌兹·莫齐,米科拉伊·莫齐:
使用网络分析改进非网络数据的最近邻分类。 105-115
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斋藤和美,库佐·奥哈拉,木村正弘,本田浩史:
一种准确有效的检测关键链路以维护网络信息流的方法。 116-126

深度学习

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阿里·巴图汉·达伊奥格拉吉尔,优素福·西南·阿克格尔:
银行交易数据的连续嵌入空间。 129-135
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沃伊切赫·斯托科维埃克,托马斯·特兹辛斯基,Krzysztof Wolk公司,Krzysztof Marasek公司,普尔泽米斯劳·罗基塔:
浅读与深度学习：仅用标题预测在线内容的流行程度。 136-145
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托马什·特兹钦斯基,帕维尔·安德鲁斯·基维茨（Pawel Andruszkiewicz）,托马斯·博琴斯基,普尔泽米斯劳·罗基塔:
在线视频流行度预测的递归神经网络。 146-153

智能信息系统

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伊曼·本·萨西,萨多克·本·叶海亚,塞尔·梅洛利:
基于用户的音乐推荐系统上下文建模。 157-167
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池成成,曾楚鲁:
远程操作车辆的未校准视觉伺服。 168-174
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杰克·格雷科夫:
运用情感追踪对音乐表演的比较分析。 175-184
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阿尔弗雷多·米拉尼,拉杰迪德·尼约吉:
使用迭代服务自动组合Web服务。 185-194
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安德烈亚·帕齐恩扎,斯特凡诺·费里利,弗洛里安娜·埃斯波西托:
关于具有信任度的双极加权论证框架中论证的逐步可接受性。 195-204
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费利克斯·里希特,奥利弗·哈特科普,德克·马特菲尔德:
通过分类聚集的车辆行为来自动检测缺陷。 205-214
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马西耶·赞布罗茨基（Maciej Zembrzuski）,Heesik牛仔裤,乔安娜·马胡拉,卡塔兹纳·贝克萨,西科尔斯基（Szymon Sikorski）,托马斯·拉科夫斯基,帕维尔·布约诺夫斯基:
自动语音识别适应物联网领域对话系统。 215-226

基于知识的系统

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卢卡斯·比亚莱克,芭芭拉·杜宁·凯普利茨,安德烈·萨拉斯:
基于规则的信念结构推理。 229-239
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安吉尔·路易斯·加里多,奥斯卡·卡迪尔,安德烈亚·阿列克森德里,鲁本·奎莱兹:
结合机器学习和基于知识的系统来总结访谈。 240-250
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米尔科·克拉奇诺夫,彼得·彼得罗夫,玛丽亚·尼舍娃,迪米塔尔·瓦西列夫:
解剖本体映射中自动推理的有效性。 251-260
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  - conf/ismis/Ligeza17
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安东尼·利格萨:
因果结构发现实验。约束编程方法。 261-268

机器学习

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杰兹·布拉兹琴斯基,杰西·斯特凡诺夫斯基:
不平衡数据的主动平衡打包。 271-281
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帕特里克·G·克拉克,程高,Jerzy W.Grzymala-Busse公司:
通过局部概率近似从不完全数据集导出规则集的四种分类系统的比较。 282-291
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阿西科尔·库达布赫什,詹姆·卡博内尔（Jaime G.Carbonell）,彼得·詹森:
专家网络中的鲁棒学习：比较分析。 292-301
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米隆·巴托斯·库萨:
使用随机蕨类植物进行有效的所有相关特征选择。 302-311
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  - conf/ismis/LangoNS17
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马特乌斯·兰戈,克里斯蒂娜·纳皮尔拉,杰西·斯特凡诺夫斯基:
评估多类非平衡数据的难度。 312-322
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  - conf/ismis/PijnenburgK17
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Mark Pijnenburg公司,沃伊特克·科瓦尔奇克:
用因子分解机扩展Logistic回归模型。 323-332
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  - conf/ismis/Stanczyk17
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乌尔苏拉·斯坦奇克:
用离散化控制的连续属性过滤决策规则。 333-343

挖掘时间、空间和时空数据

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  - conf/ismis/BemenikSP17
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罗伯特·本比尼克,杰切克·斯瓦吉,Grzegorz Protaziuk公司:
OptiLocator：使用空间关联挖掘和时空数据发现企业的最佳位置。 347-357
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  - conf/ismis/NatalCG17
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伊戈尔·达彭哈·纳塔尔,Rogerio de Avellar Campos Cordeiro公司,安娜·克里斯蒂娜·比查拉·加西亚:
基于GPS数据、兴趣点和用户档案的活动识别模型。 358-367
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  - conf/ismis/FerilliERA17
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斯特凡诺·费里利,弗洛里安娜·埃斯波西托,多梅尼科·雷达维,塞尔吉奥·安吉拉斯特罗:
活动预测的扩展过程模型。 368-377
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  - conf/ismis/HofmockelRS17
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朱莉娅·霍夫莫克尔,费利克斯·里希特,埃里克·萨克斯:
基于原始车辆传感器数据的一类分类自动缺陷检测。 378-384
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山崎由纪夫,斋藤和美:
在Buzz营销网站中可视化基于多项式分布的切换机制。 385-395
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  - conf/ismis/张伟17
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张永利,王素静（Sujing Wang）,阿马尔·马尼·阿里亚尔,克里斯托夫·艾克:
“串行”与“并行”：时空聚类方法的比较。 396-403
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  - conf/ismis/WieczorkowskaKK17
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Alicja Wieczorkowska公司,埃尔兹别塔·库贝拉,Danijel Korzink公司,托马斯·斯洛维克,安德烈·库兰克:
速度变化分类的时间-频率表示：初步研究。 404-413

文本和Web挖掘

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  - conf/ismis/Akbas17公司
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埃斯拉·阿克巴斯:
非英语短文本的观点挖掘。 417-423
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  - conf/ismis/AndreasenBJN17
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Troels Andreasen公司,亨利克·巴尔斯科夫,佩尔·安科尔·詹森,约根·菲舍尔·尼尔森:
生物科学文本源模型中的路径计算。 424-434
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  - conf/ismis/KozlowskiR17
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马雷克·科兹洛夫斯基,亨利克·里宾斯基:
语义丰富的短文本聚类。 435-445
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帕斯卡·法比亚娜·拉诺特,法比奥·富马罗拉,多纳托·马勒巴,米开朗基罗·塞西:
利用网站的结构和内容功能进行网页聚类。 446-456
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瓦伦蒂娜·罗,鲁格罗·彭萨:
文档数据的概念增强多视图协同聚类。 457-467

大数据分析和流数据挖掘

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Anastasiia Hryhorzhevska公司,马雷克·魏沃卡（Marek S.Wiewiórka）,米歇尔·奥科尼夫斯基（Michal J.Okoniewski）,托马斯·甘宾:
使用下一代测序数据分析人口结构的可扩展框架。 471-480
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Phuong T.Nguyen先生,凯·埃克特,蓝衣拉贡,托马索·迪诺亚:
修改K-Medoids和CLARA以实现有效的文档聚类。 481-491
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拉奎尔·塞巴斯蒂昂,何塞·玛丽亚·费尔南德斯:
用经验模式分解支持Page Hinkley检验用于变化检测。 492-498
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里卡多·泰西拉·索萨,乔·加马:
基于AMRules的数据流单目标回归协同训练半监督学习。 499-508
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Patcharee Thongtra公司,阿拉·萨普罗诺娃:
使用火花和机器学习的时间序列数据分析。 509-515

数据科学的粒度和软聚类

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阿格涅斯卡·查兹涅斯卡-克拉索夫斯卡,帕维尔·贝特林斯基,多米尼克·斯莱扎克:
具有粒度数据摘要的可伸缩机器学习：特征选择案例。 519-529
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马修·特里夫,伊利亚·巴甫洛夫斯基,刘志兴,洛里·安妮·摩根,Pawan Lingras公司:
基于平均和粗糙模式的优先抽样聚类集成。 530-539
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王平信,杨喜倍,姚一玉:
C&E重新聚类：通过三向策略重建聚类结果。 540-549
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张燕（音译）,姚景涛:
基于博弈论粗糙集的多准则三向分类。 550-559

形式概念分析的理论方面

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Jaume Baixeries公司:
非循环连接依赖的形式上下文。 563-572
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德米特里·埃格诺夫,德米特里·伊格纳托夫,恩格尔伯特·梅普·恩吉福:
关于量子化盒算子生成的三簇集合的包含。 573-579
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大卫·W·弗拉特:
显性知识的不可回避的相对性：FCA视角。 580-586
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克里斯蒂安·贾克尔,斯特凡·施密特:
公差关系的直接积块。 587-596
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Lars Lumpe公司,斯特凡·施密特:
通过概念格及其表示查看模式结构之间的形态。 597-608

面向知识发现的形式概念分析

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亚历山大·巴赞,杰西·卡本内尔,贾科莫·卡恩:
AOC-Poset的按需生成：降低概念导航的复杂性。 611-621
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昆汀·布拉班特,米盖尔·库塞罗,阿梅迪奥·那不勒斯,贾斯汀·雷纳德:
从数据网络中有意义的排序到多级模式结构。 622-631
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Víctor Codocedo公司,我的Thao Tang:
采样范围生成器的局部敏感散列。 632-641
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阿兰·古铁雷斯,米歇尔·切恩,玛丽安·胡查德,皮埃尔·蓬皮多:
AOC-Posets的一个应用：为约束下的文本生成索引大型语料库。 642-652
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谢尔盖·库兹涅佐夫,努塔斯·马哈扎诺夫,马克西姆·尤沙可夫:
基于概念格的神经网络体系结构。 653-663
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阿列克谢·马斯尤廷,尤里·卡什尼茨基:
基于查询的分类与基于树的分类：在银行数据中的应用。 664-673
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皮埃尔·莫宁,马里奥·莱索切,阿梅迪奥·那不勒斯,阿德里安·库莱:
使用形式概念分析检查LOD中本体的结构：DBpedia示例。 674-683
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贾斯汀·雷纳德,Mehwish Alam公司,扬尼克·图桑,阿梅迪奥·那不勒斯:
基于FCA和模式结构的数据Web内容分类方案。 684-694

基于建议的2017年ISMIS交易数据挖掘竞赛

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马图林·阿切,安德烈·贾努斯,卡米尔·兹比科夫斯基,多米尼克·斯莱扎克,马尔泽娜·克雷斯基维奇（Marzena Kryszkiewicz）,亨利克·里宾斯基,彼得罗·加勒西亚克:
ISMIS 2017数据挖掘竞赛：基于建议的交易。 697-707
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普尔泽米斯瓦夫·布茨科夫斯基:
使用GRU/LSTM神经网络基于专家建议预测股票趋势。 708-717
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凌岑,戴米特·鲁塔,安杰伊·鲁塔:
使用机器学习的贸易回报预测建议。 718-727
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米查尔·科齐尔斯基,卡塔兹纳·杜萨,乔泽夫·弗拉库斯,科兹托夫·科兹洛夫斯基,塞巴斯蒂安·穆西亚尔,巴托洛米耶·斯威吉:
专业模型的异质集成——股票市场推荐案例研究。 728-734
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安德烈·鲁塔,戴米特·鲁塔,凌岑:
基于专家建议的算法每日交易。 735-744

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