数据挖掘和知识发现,第30卷
2016年1月第30卷第1期
金美容 , K.Selçuk Candan公司 :
归一化分解(DBN):利用近似函数依赖关系进行有效的CP和tucker分解。 1-46 沃特·杜维斯泰恩(Wouter Duivesteijn) , 广告感受器 , 阿诺·诺布 :
异常模型挖掘-具有复杂目标概念的受监督描述性局部模式挖掘。 47-98 Ming Gao公司 , 林依鹏 , 大卫·罗 , 菲利普·科科·普拉塞托 :
关于有符号图中最大拟对抗群落的检测。 99-146 伊斯梅尔·古内斯 , 苏莱·格杜兹·格杜库苏 , ZehraÇataltepe公司 :
使用基于邻域的节点相似性得分的时间序列进行链接预测。 147-180年 耿力 , 穆罕默德·扎基 :
抽样频繁和最小布尔模式:分类中的理论和应用。 181-225 克里斯蒂娜·伊瓦涅斯 , 玛丽亚·吉亚罗 , 冈萨洛·帕贾雷斯 , 阿方索·巴伦西亚 :
一种受模拟退火启发的计算方法,用于研究癌症和神经疾病中蛋白质相互作用网络的稳定性。 226-242 杰辛·扎卡里亚 , 阿卜杜拉·穆恩 , 伊蒙·基奥 , 尼尔·E·杨 :
加速发现无监督形状。 243-281
2016年3月第30卷第2期
罗希特·J·凯特 :
使用动态时间扭曲距离作为改进时间序列分类的特征。 283-312 吉特·范温克伦 , Vinicius Tragante do Oh葡萄酒 , Daan Fierens公司 , 亨德里克·布洛克 :
多实例学习中的实例级准确性与基本级准确性。 313-341 巴拉斯·希达西 , 多蒙科斯·提克 :
上下文感知推荐的通用因子分解框架。 342-371 乔瓦尼·斯蒂洛 , 保拉·维拉迪 :
微日志文本的高效时间挖掘及其在事件发现中的应用。 372-402 胡兵 , 陈燕平(Yanping Chen) , 伊蒙·基奥 :
在更现实的假设下对流式时间序列进行分类。 403-437 马泰奥·里昂达托 , Evgenios M.Kornaropoulos公司 :
通过采样快速近似中间值中心性。 438-475 穆斯塔法·哥科·贝多安 , 乔治·C·伦格 :
基于局部自动模式的时间序列表示和相似性。 476-509
第30卷第3期,2016年5月
孟芳 , 洁茵 , 朱兴泉 :
积极探索大型图形。 511-549 贾朱 , 清邪 , 绍伊余 , 王伟宏(Wai-Hung Collin Wong) :
利用链接结构进行网页类型识别。 550-575 佩雷斯·伯纳贝黄斑 , 安东尼奥·费尔南德斯 , 拉斐尔·拉米 , 安东尼奥·萨默隆 :
基于先验知识的混合贝叶斯网络参数学习。 576-604 雷扎·莫塔扎维 , 赛义德·贾利利 :
加强微观聚集方法的聚集阶段,以最小化区间披露风险。 605-639 伊莱恩·里贝罗·德·法里亚 , 安德烈·卡洛斯·蓬斯·德莱昂·费雷拉·德卡瓦略 , 乔·加马 :
MINAS:数据流中新颖性检测的多类学习算法。 640至680 陈良哲 , K·S·M·托扎梅尔·侯赛因 , 帕特里克·巴特勒 , 纳伦·拉马克里希南 , B.阿迪亚·普拉卡什 :
使用弱监督时间主题模型在推特上监测流感的症状。 681-710 弗洛里安·勒默里奇 , 马丁·阿兹穆勒 , 弗兰克·帕佩 :
使用数字目标概念快速穷举子组发现。 711-762
第30卷第4期,2016年7月
罗杰·M·斯坦 :
评估数据损坏时评估离散选择预测模型:ROC下区域的分析结果和偏差修正。 763-796年 比布德·拉希里 , 阿尔科·普罗沃·穆克吉 , Srikanta Tirthapura公司 :
识别二维数据流中相关的重量级参与者。 797-818 艾哈迈特·埃尔登·萨里尤斯 , 布格拉·盖迪克 , 加布里埃拉·雅克·席尔瓦 , 吴坤龙 , U mit V.Joatalyürek公司 :
SONIC:流媒体重叠社区检测。 819-847 何塞·埃尔南德斯·奥拉洛 , 塞萨尔·费里 , 尼古拉斯·拉契奇 , 阿道夫·马丁内斯·乌索 , M.JoséRamírez-Quintana :
二元回归任务:方法和评估指标。 848-890 吉尔赫梅·奥利维拉·坎波斯 , 亚瑟·齐梅克 , 约格·桑德 , 里卡多·J·G·B·坎佩罗 , 巴博拉·米肯科娃 , 埃里希·舒伯特 , Ira同意 , 迈克尔·霍勒 :
非监督异常值检测的评估:测量、数据集和实证研究。 891-927 张安舒(An-Shu Zhang) , 《文中石》 , 杰弗里·韦伯 :
从不确定数据中挖掘重要关联规则。 928-963 杰弗里·韦伯 , 罗伊·海德 , 曹洪 , 海龙阮 , 弗朗索瓦·佩蒂让 :
概念漂移的特征。 964-994
第30卷第5期,2016年9月
托马斯·加特纳 , 米尔科·南尼 , 安德烈亚·帕塞里尼 , 塞琳·罗伯德 :
客座编辑对2016年《机器学习》杂志轨道特刊的介绍。 995-997 闫珠 , 伊蒙·基奥 :
从流中采样的不可撤销选择算法。 998-1023 Nilothpal Talukder公司 , 穆罕默德·扎基 :
大规模网络中的分布式图挖掘方法。 1024-1052 伊萨克·卡尔森 , 帕帕彼得鲁泛神经炎 , 亨利克·博斯特罗姆 :
广义随机形状森林。 1053-1085 弗朗索瓦·佩蒂让 , 陶莉 , 尼古拉·塔蒂 , 杰弗里·韦伯 :
章鱼:利用杠杆挖掘top-k序列模式。 1086-1111 尤西·科佩拉 , 安德烈亚斯·赫内柳斯 , 劳里·阿霍宁 , 阿尔托·克拉米 , 凯·普瓦姆基 :
使用回归可以方便地提取多个数据集中的共享变量。 1112-1133 埃丝特·加布伦 , 阿里斯蒂德斯·吉奥尼斯 , 尼古拉·塔蒂 :
Top-k重叠最稠密的子图。 1134-1165 程洛 , 蔡雄才 :
贝叶斯-威斯哈特矩阵分解。 1166-1191 路易斯·保罗·加西亚 , 安娜·卡罗莱纳·洛雷纳 , 斯坦·马特温 , 安德烈·卡洛斯·蓬斯·德莱昂·费雷拉·德卡瓦略 :
标签噪声滤波器的集合:一种排序方法。 1192-1216 朱凯(Kai Zhu) , 甄晨 , 雷英 :
在具有部分时间戳的网络中定位传染源。 1217-1248 Mostafa Haghir Chehreghani公司 , 莫里斯·布吕诺格 :
在子树同胚下挖掘有根有序树。 1249-1272 帕特里克·施费尔 :
可扩展的时间序列分类。 1273-1298 吉尔特·海曼 , 伊凡·武利奇 , 玛丽·弗朗辛·莫恩斯 :
C-BiLDA通过区分共享内容和非共享内容,从非平行文本中提取跨语言主题。 1299-1323 玛丽安·安德烈·里佐乌 , 朱利安·维尔辛 , 斯特凡·博内韦 , 斯特凡·拉利奇 :
ClusPath:一种时间驱动的聚类,用于推断典型的进化路径。 1324-1349 索菲安·拉格拉 , 哈米达·塞巴 :
大型图中三角形列表的有效精确算法。 1350-1369 Michiel股票 , Krzysztof Dembczynski先生 , 伯纳德·德·贝茨 , 威廉·沃格曼 :
通过查询可分离线性关系模型实现多目标预测的精确高效top-K推理。 1370-1394 Hau Chan先生 , 莱曼·阿科格鲁 :
通过边缘重组优化网络鲁棒性:一个通用框架。 1395-1425
第30卷第6期,2016年11月
麦克尔·钟斯 , 丹尼尔·尼科夫斯基 , Makoto Imamura村 , 平田高久 :
用于在实值时间序列中进行极其有效的异常检测的示例性学习。 1427-1454 易高 , 蒋文新 , 马丁·坦纳 :
广义基尼相关及其在数据挖掘中的应用。 1455-1479 费尔南多·特罗索·萨因茨 , 梅赛德斯·瓦尔德斯·维拉 , 安东尼奥·斯科尔梅塔·戈梅斯 :
基于有意义的速度变化区域聚类的在线路径预测。 1480-1519 玄永元 , 杰弗里·陈 , 西蒙·罗曼诺 , 詹姆斯·拜利 , 克里斯托弗·莱基 , 科塔吉里·拉马莫哈纳罗 , 简培 :
发现大型数据集中的外围方面。 1520-1555