Authors · raw publication identity
Renhe Jiang
2021–2025 確定版
日本の大学への公開時点の所属を確認できた著者表記を掲載しています。大学IDと完全一致の著者名でまとめており、人物の名寄せはしていません。同名別人や表記違いの可能性があり、現在所属・全業績・研究者の総合順位を表すものではありません。
公開時所属: 東京大学 · Top conference papers: 27
印刷日： 全論文
出典：https://topcsuniv.org/japan/2021-2025/authors/d3412a78cf1960e448ce/
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分野別内訳
分野別の本数はcross-listにより重なる場合があります。合計本数は同一論文を1本に数えます。
論文一覧
- Towards Neural Scaling Laws for Time Series Foundation Models
日本大学: 東京大学
- BRIDGE: Bootstrapping Text to Control Time-Series Generation via Multi-Agent Iterative Optimization and Diffusion Modeling
日本大学: 東京大学
- Disentangled and Personalized Representation Learning for Next Point-of-Interest Recommendation
日本大学: 東京大学
- CausalMob: Causal Human Mobility Prediction with LLMs-derived Human Intentions toward Public Events
Web, Data Mining & Information Retrieval
日本大学: 東京大学
- Non-Homophilic Graph Pre-Training and Prompt Learning
Web, Data Mining & Information Retrieval
日本大学: 東京大学
- Taming Recommendation Bias with Causal Intervention on Evolving Personal Popularity
- Continuous Domain Generalization
日本大学: 東京大学
- DyG-Mamba: Continuous State Space Modeling on Dynamic Graphs
- How Different from the Past? Spatio-Temporal Time Series Forecasting with Self-Supervised Deviation Learning
日本大学: 東京大学
- A Unified Retrieval Framework with Document Ranking and EDU Filtering for Multi-document Summarization
- SIMformer: Single-Layer Vanilla Transformer Can Learn Free-Space Trajectory Similarity
- Revisiting Dynamic Graph Clustering via Matrix Factorization
- Seed: Bridging Sequence and Diffusion Models for Road Trajectory Generation
Web, Data Mining & Information Retrieval
日本大学: 東京大学
- Learning Multi-pattern Normalities in the Frequency Domain for Efficient Time Series Anomaly Detection
日本大学: 東京大学
- Community-Invariant Graph Contrastive Learning
- Heterogeneity-Informed Meta-Parameter Learning for Spatiotemporal Time Series Forecasting
Web, Data Mining & Information Retrieval
日本大学: 東京大学
- Continuous Temporal Domain Generalization
日本大学: 東京大学
- Large Language Models as Urban Residents: An LLM Agent Framework for Personal Mobility Generation
- Taming the Long Tail in Human Mobility Prediction
- Easy Begun Is Half Done: Spatial-Temporal Graph Modeling with ST-Curriculum Dropout
日本大学: 東京大学
- Spatio-Temporal Meta-Graph Learning for Traffic Forecasting
日本大学: 東京大学
- Learning Gaussian Mixture Representations for Tensor Time Series Forecasting
日本大学: 東京大学
- Learning Social Meta-knowledge for Nowcasting Human Mobility in Disaster
Web, Data Mining & Information Retrieval
日本大学: 東京大学
- Event-Aware Multimodal Mobility Nowcasting
日本大学: 東京大学
- Social-DPF: Socially Acceptable Distribution Prediction of Futures
日本大学: 東京大学
- Forecasting Ambulance Demand with Profiled Human Mobility via Heterogeneous Multi-graph Neural Networks
- ST-Norm: Spatial and Temporal Normalization for Multi-variate Time Series Forecasting
Web, Data Mining & Information Retrieval
日本大学: 東京大学