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2012年第16届PKDD/23届ECML：英国布里斯托尔

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彼得·弗拉奇,蒂杰尔·德比,克里斯蒂亚尼尼:
数据库中的机器学习和知识发现-欧洲会议，ECML PKDD 2012，英国布里斯托尔，2012年9月24-28日。诉讼程序，第二部分。计算机科学课堂讲稿7524,施普林格 2012，国际标准图书编号978-3-642-33485-6

隐私和安全

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刘瑞林,Wendy Hui Wang女士,安娜·蒙雷亚尔,迪诺·佩德莱斯基,福斯卡·吉安诺蒂,郭文戈:
音频：完整性奥迪的框架O（运行）utlier-Mining-as-a-Service系统。 1-18
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斯塔尔·阿蒙德·温特博:
不同私有投影直方图：预测的构造和使用。 19-34
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神岛敏弘,Shotaro Akaho公司,麻生英机,Jun Sakuma先生:
公平-软件分类器与偏见去除正则化。 35-50

排名和推荐

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埃文·基申鲍姆,乔治·福尔曼,麦克·杜根:
福布斯网站个性化文章推荐方法的现场比较。 51-66
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巴拉斯·希达西,多蒙科斯·提克:
基于ALS的快速张量因子分解用于隐式反馈的上下文软件推荐。 67-82
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程伟伟,埃克·Hüllermier:
基于标签排序的多类分类概率估计。 83-98

强化学习和计划

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凯末尔·乌尔猪笼草,阿尔博兹·杰拉米法德,Girish Chowdhary女孩,乔纳森·P·霍:
基于增量特征依赖发现的不确定转移模型马尔可夫决策过程自适应规划。 99-115
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里亚德·阿克鲁,马克·肖纳,米歇尔·塞巴格:
APRIL：基于主动偏好学习的强化学习。 116-131
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马库斯·彼得斯,沃尔夫冈·凯特,梅塔尔·萨尔·切甘斯基,约翰·柯林斯:
智能电力市场中的自主数据驱动决策。 132-147
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伯纳德·米奇尼,乔纳森·P·霍:
贝叶斯非参数逆强化学习。 148-163
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Truong-Huy-Dinh Nguyen公司,Wee Sun Lee先生,梁子云:
用不完全启发式引导蒙特卡罗树搜索。 164-179
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加布里埃尔·杜拉克-阿诺德,卢多维克·德诺耶尔,菲利普·普鲁克斯,帕特里克·加里纳里:
使用纠错输出代码进行MDP分解的大动作集快速强化学习。 180-194
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斯特凡诺·埃蒙,野香雪,卡拉·戈麦斯,巴特·塞尔曼:
电动汽车电池使用优化学习策略。 195-210
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维维克·拉马瓦贾拉,查尔斯·埃尔坎:
基于学习过渡模型的策略迭代。 211-226
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Abdeslam Boularias公司,奥利弗·克罗默,简·彼得斯:
结构化学徒制学习。 227-242

规则挖掘和子组发现

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多米尼克·盖伊,马克·博莱:
定量数据库中分类规则挖掘的贝叶斯方法。 243-259
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伊亚德·巴塔尔,格雷戈里·库珀,米洛斯·奥斯克雷希特:
一种用于挖掘预测规则和非虚假规则的贝叶斯评分技术。 260-276
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弗洛里安·勒默里奇,马丁·贝克尔,马丁·阿兹穆勒:
用于穷尽异常模型挖掘的通用模式树。 277-292

半监督和转化学习

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岩田聪,杜凯文（Kevin Duh）:
图的双向半监督学习。 293-306
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索拉巴·维玛,小埃斯特瓦姆·R·赫鲁晓卡。:
半监督学习和信息提取的耦合贝叶斯集算法。 307-322
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马坦·奥巴赫,科比·克拉默:
基于图形的自信转导。 323-338
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德光港,克里斯·H·Q·丁:
最大一致性优先随机漫游。 339-354
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郭玉红,戴尔·舒尔曼斯:
半监督多标签分类——一种同步大边距子空间学习方法。 355-370

传感器数据

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乌戈维斯皮尔,阿诺·诺布,齐格弗里德·尼杰森,华金·范肖伦:
基于MDL的多时间尺度时间序列分析。 371-386
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桑昆·李,马可·斯托尔佩,凯萨琳娜·莫里克:
用于分布式传感的支持向量机的可分离近似优化。 387-402
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梅利赫·坎德米尔,阿尔托·克拉米,Akos Vetek公司,塞缪尔·卡斯基:
生物传感器对听觉注意的无监督推断。 403-418

序列和字符串挖掘

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萨姆·布莱西亚克,Huzefa Rangwala公司,凯瑟琳·拉斯基:
蛋白质序列分类的饲料前向模型家族。 419-434
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友弘一世,Yuki Enokuma公司,希德奥·班奈,武田正彦:
在各种等价关系下挖掘封闭柔性模式的通用算法。 435-450
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  - conf/pkdd/LikffijtPP12
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杰弗里·利赫菲特,帕帕彼得鲁泛神经炎,凯·普瓦姆基:
大小很重要：找到信息量最大的窗口长度集。 451-466

社交网络挖掘

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弗朗西斯科·布卡弗里,吉安卢卡·拉克,安东尼诺·诺塞拉,多梅尼科·乌尔西诺:
发现社交网络之间的联系。 467-482
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  - conf/pkdd/KargarAZ12
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梅迪·卡加,安爱君,莫特扎·齐哈亚特:
社交网络中高效的双目标团队组建。 483-498
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  - conf/pkdd/WangEH12
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廖若王,斯特凡诺·埃蒙,霍普克罗夫特:
扩散网络推理的特征增强概率模型。 499-514
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Huy Nguyen（胡恩·阮）,荣正（音）:
大规模社交网络中的影响力传播——一种信念传播方法。 515-530
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Konstantinos Pelechrinis公司,Prashant Krishnamurthy公司:
位置关联网络：联系社会和空间信息。 531-547
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于阳（音）,陈恩宏,齐柳,彪翔,童旭,沙夫卡特·阿里·沙德:
论现实世界影响扩散的近似。 548-564
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木村正弘,斋藤和美,库佐·奥哈拉,本田浩史:
基于时间衰减动力学的选民模型的意见形成。 565-580
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拉苏里·纳拉亚南,阿米特·阿尼尔·纳纳瓦蒂:
通过社交网络进行产品交叉销售的病毒式营销。 581-596
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杨德清,杨华晓,徐波,航空通,王伟（音译）,盛煌（Sheng Huang）:
你将关注哪个主题？ 597-612

空间和地理数据挖掘

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洪磊庄,阿尔文·钦,吴森（Sen Wu）,王伟（音译）,王霞（Xia Wang）,杰唐:
在星际社交网络中推断地理巧合。 613-628
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比希,赵旭,迈克尔·梅,斯特凡·罗贝尔:
使用轨迹模式估计行人数量。 629-643
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徐俊明,阿尼鲁达·巴加瓦,罗伯特·D·诺瓦克,朱晓金:
社会学：从社交媒体中恢复时空信号。 644-659

统计方法与评价

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高拉夫·米斯拉,贝扎德·戈尔善,埃维马里亚·特尔齐:
评估数据挖掘结果平滑性的框架。 660-675
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克里斯托夫·萨瓦德,斯特芬·比克尔,蒂莫·冯·奥尔岑,托比亚斯·谢弗,尼尔斯·兰德威尔:
基于分级相关性的排名函数主动评价。 676-691

时间序列与时态数据挖掘

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马尼什·古普塔,京高,孙益洲,韩嘉伟:
基于软时间模式挖掘的社区趋势异常检测。 692-708
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Caio Dias Valentim公司,爱德华多·桑·拉伯,大卫·索特洛:
用于检测时间序列中罕见变化的数据结构。 709-724
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乔西夫·格拉博卡,亚历山德罗斯·纳诺普洛斯,拉尔斯·施密特-蒂姆:
不变时间序列分类。 725-740
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黄子国,杰夫·G·施耐德:
学习双聚类向量自回归模型。 741-756

迁移学习

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胡芳伟,陈天奇（Tianqi Chen）,内森·南·刘,强阳（Qiang Yang）,Yong Yu（永余）:
跨异构特征空间的判别因子对齐。 757-772
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南丽,威廉·科恩,肯尼思·科丁格:
学习使用概率语法感知二维显示。 773-788
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姜文浩,福莱忠:
转移光谱聚类。 789-803

系统演示轨道

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穆萨布·胡塞尼,艾哈迈特·科伊吉特,迪勒克·塔布库,贝林·亚尼科格鲁,Yücel Saygin公司:
情绪分析研究人员的方面词典创建和评估工具。 804-807
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拉德克·斯卡拉瓦尔,米兰·西蒙内克,斯坦尼斯拉夫·沃吉尔,安德烈·哈祖查,托马斯·马雷克,大卫·查丹,托马斯·克里格:
遵循Web搜索范式的关联规则挖掘。 808-811
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安德烈亚斯·尼克尔,帕特里克·贾纳亨,格哈德·海耶:
ASV监视器：为内容分析创建机器学习方法的可比性。 812-815
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珍妮斯·克兰奇,视频波德佩坎,纳达·拉夫拉克:
ClowdFlows：基于云的科学工作流平台。 816-819
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潘恩海（Phan Nhat Hai）,恐龙蛋,帕斯卡·庞塞莱,马格隆·蒂塞尔:
通过高效统一的时空模式挖掘系统提取轨迹。 820-823
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加布里埃尔·克伦伯格,斯特凡·瓦格纳,迈克尔·科曼达,安德烈亚斯·贝哈姆,安德烈亚斯·谢本普福格（Andreas Scheibenpflug）,迈克尔·阿芬泽勒:
通过启发式实验室的符号回归发现知识。 824-827
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艾曼纽尔·米勒,费比安·凯勒,塞巴斯蒂安·布朗,克莱门斯·伯姆:
OutRules：多上下文空间中离群描述的框架。 828-832
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彼得·鲁特曼,华金·范肖伦:
使用ADAMS进行科学的工作流管理。 833-837
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亚历山大·欣内堡,Rico Preiss公司,雷内·施罗德:
TopicExplorer：使用主题模型探索文档集合。 838-841
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马丁·阿兹穆勒,弗洛里安·勒默里奇:
VIKAMINE-开源子组发现、模式挖掘和分析。 842-845

蜜汁轨道

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玛丽亚·福丽娜·巴尔坎,尼古拉斯·J·A·哈维:
学习子模函数。 846-849
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克里斯蒂安·科斯廷,克里斯蒂安·巴克哈（Christian Bauckhage）,克里斯蒂安·图罗,米尔瓦斯·瓦哈布扎达:
矩阵分解作为搜索。 850-853
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马可·里皮,安德烈亚·帕塞里尼,马可·蓬塔,保罗·弗雷斯科尼:
蛋白质中的金属结合：机器学习补体X射线吸收光谱。 854-857
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安德鲁·戈登·威尔逊,邹宾·加拉马尼:
多个响应之间输入变化相关性的建模。 858-861

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