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2010年第14届PKDD/21届ECML：西班牙巴塞罗那

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何塞·巴尔卡扎,弗朗切斯科·邦奇,阿里斯蒂德斯·吉奥尼斯,米歇尔·塞巴格:
数据库中的机器学习和知识发现，欧洲会议，ECML PKDD 2010，西班牙巴塞罗那，2010年9月20日至24日，会议记录，第一部分。计算机科学课堂讲稿6321,施普林格 2010，国际标准图书编号978-3-642-15879-7

受邀会谈（摘要）

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克里斯托斯·法洛索斯:
挖掘十亿节点图：模式、生成器和工具。 1
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韩嘉伟:
结构是信息的：关于挖掘结构化信息网络。 2
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Leslie Pack Kaelbling公司:
与真实世界的智能交互。三
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胡迪·利普森:
挖掘动力学不变量的实验数据——从认知机器人到计算生物学。 4
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西红柿A.Poggio:
视觉皮层的分层学习机器和神经科学。 5
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尤根·施密杜贝尔（Jürgen Schmidhuber）:
趣味与创造力的形式理论。 6

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马尔科·阿尔迪努奇,萨尔瓦托·鲁杰里,马西莫·托夸蒂:
使用FastFlow将决策树算法移植到多核。 7-23
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霍克·希昂,维韦卡纳和戈帕尔克里希南,Wee Keong Ng公司,史蒂芬·C·H·海:
P2P网络中漂移概念的分类。 24-39
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乔什·阿滕贝格,普雷姆·梅尔维尔,福斯特·J·普罗沃斯特:
标签特征和示例的主动双重监督的统一方法。 40-55
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卢卡·巴尔达萨雷,洛伦佐·罗萨斯科,安娜丽莎·巴拉,亚历山德罗·维里:
通过谱滤波进行矢量场学习。 56-71
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塞西尔·巴拉特,克里斯托夫·杜科特,埃莉萨·弗罗蒙特,安妮·克莱尔·罗格朗,马克·塞班:
基于加权符号的字符串结构图像分类编辑距离。 72-86
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伊亚德·巴塔尔,米洛斯·奥斯克雷希特:
使用最小预测规则的关联规则的简明表示。 87-102
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弗朗索瓦·巴沃:
加权图上的欧氏距离、软聚类和谱聚类。 103-118
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伊娃·贝萨达-波尔塔斯,谢尔盖·M·普利斯,杰苏斯·曼努埃尔·德拉克鲁斯,人族车道:
动态贝叶斯网络中粒子滤波的自适应并行/串行采样机制。 119-134
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阿尔伯特·比费特,杰弗里·霍姆斯,伯恩哈德·普法林格:
利用打包技术发展数据流。 135-150
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克里斯蒂安·伯姆,弗兰克·菲德勒,安纳希塔·奥斯瓦尔德,克劳迪娅工厂,Bianca Wackerseuther公司,彼得·沃克斯劳瑟:
ITCH：信息论集群层次结构。 151-167
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伊拉里亚·博尔迪诺,黛博拉·多纳托,里卡多·贝扎·耶茨:
Coniunge et Impera：用于查询日志分析的多重图挖掘。 168-183
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约塞普·卡莫纳,乔迪·科尔塔德拉:
流程挖掘满足抽象解释。 184-199
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巴勃罗·塞缪尔·卡斯特罗,Doina Precup公司:
基于模型的贝叶斯强化学习中的智能采样。 200-214
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程伟伟（Weiwei Cheng）,米夏·拉德梅克,伯纳德·德·贝茨,埃克·Hüllermier:
预测部分订单：带弃权的排序。 215-230
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春威海,Ivor W.Tsang先生,Yew-Soon Ong公司,加里·基·孔·李:
用于多域学习的预测分布匹配SVM。 231-247
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圣埃芬·克莱门松,杰雷米·雅库博维奇:
排名之间的Kantorovich距离及其在排名聚合中的应用。 248-263
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索马耶·达纳法尔,亚瑟·格雷顿,尤根·施密杜贝尔（Jürgen Schmidhuber）:
结构化域上的特征核在机器人和人类动作识别中表现出色。 264-279
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Krzysztof Dembczynski先生,威廉·沃格曼,程伟伟（Weiwei Cheng）,埃克·Hüllermier:
多标签分类中性能指标的回归分析：汉明和子集零一丢失的情况。 280-295
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格本·德弗里斯,马滕·范·萨默伦:
在轨迹压缩下用校准核聚类血管轨迹。 296-311
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多坦·迪·卡斯特罗,谢·曼诺:
强化学习的自适应基础。 312-327
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汤姆·迪特,大卫·R·哈顿,约翰·肖·泰勒:
从多个数据视图构造非线性判别式。 328-343
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贾纳德汉·拉奥·多帕,于军（Jun Yu）,普拉萨德·塔德帕利,莉斯·盖托:
基于机会约束的链路预测学习算法。 344-360
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窦文君,广代,徐聪富,张志华:
稀疏无监督降维算法。 361-376
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杜军,Charles X.Ling（查尔斯·X·林）:
向含糊不清的Oracle询问通用查询。 377-392
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南都,王浩（Hao Wang）,克里斯托斯·法洛索斯:
大型多模式社交网络分析：模式和生成器。 393-408
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阿维纳瓦·杜比,Indrajit Bhattacharya公司,Shantanu Godbole公司:
交互式聚类的簇级半监督模型。 409-424
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弗兰克·艾辛格,克劳斯·克罗格曼,罗兰·克鲁格,克莱门斯·伯姆:
通过挖掘启用数据流的调用图进行软件缺陷本地化。 425-441
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尼古拉·法尼兹,克劳迪娅·阿马托,弗洛里安娜·埃斯波西托:
通过术语决策树归纳Web本体中的概念。 442-457
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Jochen Garcke公司:
用可分离函数和进行分类。 458-473
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Hirotaka Hachiya公司,杉山正树:
强化学习的特征选择：通过条件互信息评估内隐状态奖励依赖性。 474-489
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布莱斯·汉查,穆罕默德·纳迪夫:
双聚类打包：应用于微阵列数据。 490-505
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何塞·米盖尔·埃尔南德斯·洛巴托,蒂杰德·迪克斯特拉:
重组转录网络的中心基因选择方法。 506-521
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丹尼尔·埃尔南德斯·洛巴托,何塞·米盖尔·埃尔南德斯·洛巴托,蒂鲍特·赫利普特,皮埃尔·杜邦:
贝叶斯多任务特征选择的期望传播。 522-537
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伊尔卡·霍帕尼埃米,托米·苏维塔瓦尔,马特杰·奥雷西克,塞缪尔·卡斯基:
图形化多路模型。 538-553
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扎克里娅·侯赛因,亚历克斯·保梁,Kitsuchart Pasupa公司,大卫·R·哈顿,彼得·奥尔,约翰·肖·泰勒:
探索——眼球运动丰富了基于内容的图像检索的多个特征空间。 554-569
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明记,孙益洲,玛丽娜·达尼列夫斯基,韩嘉伟,京高:
异构信息网络上的图正则化传递分类。 570-586
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蒋晓倩,冰洞,斯威妮:
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托拜厄斯·荣格,斯通:
使用类似RMAX的探索实现样本高效强化学习的高斯过程。 601-616

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