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2018年PKDD/ECML：爱尔兰都柏林

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米歇尔·贝林格里奥,弗朗切斯科·邦奇,托马斯·加特纳,尼尔·赫尔利,乔治亚娜·伊弗里姆:
数据库中的机器学习和知识发现——欧洲会议，ECML PKDD 2018，爱尔兰都柏林，2018年9月10日至14日，会议记录，第二部分。计算机科学课堂讲稿11052,施普林格 2019，国际标准图书编号978-3-030-10927-1

图

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安娜·保拉·阿佩尔,雷纳托·路易斯·德·弗雷塔斯·库尼亚,查鲁·C·阿加瓦尔,马塞拉·梅库米·特拉卡多:
内容中心网络中的时间演化社区检测与预测。 3-18
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  - conf/pkdd/VandaeleBS18
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罗宾·凡代尔,蒂杰尔·德比,伊万·塞伊斯:
局部拓扑数据分析，以揭示接近图结构拓扑的数据的全局结构。 19-36
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卡尔·杨,刘孟雄,弗兰克·何,张锡坤,简鹏,韩嘉伟:
基于自动路径发现的异构网络相似性建模。 37-54
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尼古拉·塔蒂:
时间定向网络中的动态层次结构。 55-70
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  - conf/pkdd/TsourakakisSLY18
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查拉兰普斯·祖拉卡基斯,史莱亚斯·塞卡尔,约翰逊·兰姆,刘洋:
不确定图数据库上的风险规避匹配。 71-87
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王素虎,姚子君,杨森（Sen Yang）,陈树红,彼得·金晶（Peter Jing Jin）:
通过基于位置的社会网络中的动态区域关联发现城市出行需求。 88-104
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迪维亚·埃斯瓦兰,雷哈内·拉巴尼,阿图尔·杜布拉夫斯基,克里斯托斯·法洛索斯:
社会关联网络：模式和SOAR模型。 105-121
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Aastha Nigam公司,Kijung Shin先生,阿什温·巴胡尔卡,布莱恩·胡伊,大卫·哈钦,博莱斯瓦夫·西曼斯基（Boleslaw K.Szymanski）,克里斯托斯·法洛索斯,尼特斯·查拉:
ONE-M：建模意见和网络连接的共同进化。 122-140
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Kijung Shin先生,Jisu Kim（金纪洙）,布莱恩·胡伊,克里斯托斯·法洛索斯:
丢弃前思考：删除图形流中的精确三角形计数。 141-157
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  - conf/pkdd/GanjiCSBLRP18
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穆罕默德斯·甘吉,杰弗里·陈,彼得·J·斯塔基,詹姆斯·拜利,克里斯托弗·莱基,科塔吉里·拉马莫哈纳罗,劳伦斯·A·F·帕克:
带成对制导的半监督块建模。 158-174

内核方法

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马格达·格雷戈洛娃,杰森·拉马普拉姆,亚历山大·卡卢西斯,圣埃芬·马尔坎德·梅利特:
基于核随机特征的大尺度非线性变量选择。 177-192
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瓦伦蒂娜·扎特德斯基,雷米·埃莫内特,马克·塞班:
基于Landmark-Based SVM的快速有效多视图分类。 193-208
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卢卡斯·普法勒,凯萨琳娜·莫里克:
Nyström-SGD：带条件随机梯度下降的核分类器快速学习。 209-224

学习范式

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  - conf/pkdd/HsuNR18
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开尔文·徐（Kelvin Hsu）,理查德·诺克,法比奥·拉莫斯:
具有Rademacher复杂度边界的条件核均值嵌入的超参数学习。 227-242
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马丁·维斯图巴:
基于神经细胞进化和功能保留突变的深度学习架构搜索。 243-258
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昂德雷·库泽尔卡,王玉怡（Yuyi Wang）,史蒂文·斯科卡特:
关系学习中基于VC-Dimension的泛化边界。 259-275
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安德烈亚·扎内特,Junzi Zhang（张军子）,默克尔·J·科钦德费尔:
使用高斯过程的鲁棒超水平集估计。 276-291
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  - conf/pkdd/KhalidRC18
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马杰迪·哈立德,英德拉基·雷,哈米德雷扎·奇萨兹:
可扩展非线性AUC最大化方法。 292-307

矩阵和张量分析

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  - conf/pkdd/KlamiLS18
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阿尔托·克拉米,贾科·拉古斯,约瑟夫·萨卡亚:
Lambert矩阵分解。 311-326
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  - conf/pkdd/PasrichaGP18
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拉夫迪普·帕斯里察,埃克塔·古杰拉尔,Evangelos E.Papalexakis公司:
识别和缓解流张量分解中的概念漂移。 327-343
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  - conf/pkdd/BabanezhadLSS18文件
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雷扎·巴巴内扎德,伊萨姆·拉拉吉,阿里雷扎·沙菲,马克·施密特:
MASAGA：流形优化的一种线性收敛随机一阶方法。 344-359
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  - conf/pkdd/奥斯瓦尔德J0E18
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乌尔瓦西·奥斯瓦尔,斯瓦扬布胡·贾因,凯文·S·徐,布莱恩·埃里克森:
块CUR：使用列组分解矩阵。 360-376

在线和主动学习

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  - conf/pkdd/YuKWBM18
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童羽,布拉尼斯拉夫·克韦顿,郑文,鸿步（Hung Bui）,奥勒·蒙索尔（Ole J.Mengshoel）:
光谱领导者：针对单主题模型的在线光谱学习。 379-395
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尼科斯·卡佐里,Evangelos Michelioudakis公司,亚历山大·阿提基斯,乔治奥斯·帕利乌拉斯:
复杂事件识别中加权关系规则的在线学习。 396-413
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刘桂良,奥利弗·舒尔特,王竹,李清灿:
利用线性模型U树实现可解释的深层强化学习。 414-429
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翟亭亭,王浩（Hao Wang）,Frédéric Koriche,杨高:
基于自适应子粒度方法的在线特征选择。 430-446
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塞巴斯蒂安·梅尔,扬尼克·鲁道夫,瓦妮莎·克洛修斯,乌尔夫·布雷菲尔德:
基于框架的优化设计。 447-463
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  - conf/pkdd/罗H18
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罗志鹏,米洛斯·奥斯克雷希特:
基于区域比例反馈的分层主动学习。 464-480

模式和序列挖掘

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  - conf/pkdd/Pennerath18
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弗莱德·佩内拉（Frédéric Pennerath）:
一种计算特征子集熵测度的有效算法。 483-499
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  - conf/pkdd/BelfodilBK18
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艾梅妮·贝尔福迪尔,阿德内·贝尔福迪尔,迈赫迪·凯图:
有保证的数值域中的任意子群发现。 500-516
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  - conf/pkdd/HiguchiMKK18
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Higuchi实,Kanji Matsutani汉字,熊野正彦,木村正弘:
发现地理注意动力学中的时空潜在影响。 517-534
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  - conf/pkdd/GalbrunCTTC18
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埃丝特·加布伦,佩吉·塞利尔,尼古拉·塔蒂,亚历山大·特米尔,布鲁诺·克雷米尔:
使用MDL标准挖掘周期模式。 535-551
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  - conf/pkdd/RammelaereG18
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乔里·拉梅拉雷,弗洛里斯·吉尔茨:
重新审视条件函数依赖发现：从“FD”中分离“C”。 552-568
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  - conf/pkdd/0002LNVP18文件
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当阮（Dang Nguyen）,魏洛,Tu Dinh Nguyen先生,斯维萨·文卡泰什,丁庆芳（Dinh Q.Phung）:
Sqn2Vec：通过带间隙约束的序列模式学习序列表示。 569-584
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  - conf/pkdd/SchulzHWW18
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直到亨德里克·舒尔茨,塔马斯·霍瓦思,帕斯卡·韦尔克,斯特凡·罗贝尔:
挖掘具有部分内射同态的树模式。 585-601

概率模型与统计方法

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  - conf/pkdd/KohjimaMT18
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高岛正弘,松下达寿,Hiroyuki Toda先生:
具有截尾数据的混合模型的变分贝叶斯。 605-620
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  - conf/pkdd/电话0GRV18
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朱利安·伯克,纳古延,董事总经理古塔,桑图拉纳,斯维萨·文卡泰什:
贝叶斯优化的探索增强预期改进。 621-637
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卡普德维拉,杰苏斯·塞尔基德斯,乔迪·托雷斯,弗朗索瓦·佩蒂让,Wray L.邦廷:
Gamma-Poisson因子分析中似然估计的一种左右算法。 638-654
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亚历山大·马克思,吉列斯·弗里肯:
多元和混合类型数据的因果推断。 655-671

推荐系统

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  - conf/pkdd/DuTD18
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杜正晓,杰唐,丁玉辉:
POLAR：基于注意力的美国有线电视新闻网One-Shot个性化文章推荐。 675-690
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刘鹏（音）,张乐美（Lemei Zhang）,乔恩·阿特尔·古拉:
学习用于社会推荐的多粒度动态网络表示。 691-708
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  - conf/pkdd/RafailidisC18
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迪米特里奥斯·拉斐利迪斯,法比奥·克雷斯塔尼:
GeoDCF：在基于位置的社交网络中使用多方面上下文信息进行深度协作过滤。 709-724
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安德鲁·S·兰,乔纳森·斯宾塞,陈子奇,克里斯托弗·布林顿,蒙江:
MOOC讨论论坛的个性化线程推荐。 725-740
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静和,辛莉（Xin Li）,廖乐建,王明忠:
推断下一个兴趣点推荐的转换间隔上的连续潜在偏好。 741-756

转移学习

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莱奥·戈瑟隆,伊夫根·雷德科,卡罗尔·拉提琴:
基于最优传输的无监督域自适应特征选择。 759-776
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萨纳坦·苏希亚,纳拉亚南·查塔普拉姆·克里希南:
基于样本选择的网络诱导异构迁移学习。 777-793
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王子瑞,詹姆·卡博内尔（Jaime G.Carbonell）:
走向更可靠的迁移学习。 794-810
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杨旺（Yang Wang）,顾泉泉,唐纳德·布朗:
差异私人假设迁移学习。 811-826
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  - conf/pkdd/RamachandranGRV18
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阿尼尔·拉马钱德兰,董事总经理古塔,桑图拉纳,斯维萨·文卡泰什:
贝叶斯优化的信息论迁移学习框架。 827-842
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斯里达尔·马哈德万,巴姆德夫·米什拉,沙利尼·戈什:
使用流形上的度量学习实现域自适应的统一框架。 843-860

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