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ICDE
2021–2025 確定版
2022 · 228 papers
このEditionに反映済みのmain full research papersのみ掲載しています。著者リンクは日本の大学への著者別所属根拠がある場合に限ります。
- FedMP: Federated Learning Through Adaptive Model Pruning in Heterogeneous Edge Computing
日本大学: 関与なし（対象大学）
- FedRecAttack: Model Poisoning Attack to Federated Recommendation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Federated Learning on Non-IID Data Silos: An Experimental Study
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Finding Top-r Influential Communities Under Aggregation Functions
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Fluid: Dataset Abstraction and Elastic Acceleration for Cloud-Native Deep Learning Training Jobs
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Frequency-Based Randomization for Guaranteeing Differential Privacy in Spatial Trajectories
日本大学: 関与なし（対象大学）
- From Batch Processing to Real Time Analytics: Running Presto® at Scale
日本大学: 関与なし（対象大学）
- GECCO: Constraint-Driven Abstraction of Low-Level Event Logs
日本大学: 関与なし（対象大学）
- GPU-Accelerated Proximity Graph Approximate Nearest Neighbor Search and Construction
日本大学: 関与なし（対象大学）
- GQP: A Framework for Scalable and Effective Graph Query-Based Pricing
日本大学: 関与なし（対象大学）
- GX-Plug: a Middleware for Plugging Accelerators to Distributed Graph Processing
日本大学: 関与なし（対象大学）
- GridTuner: Reinvestigate Grid Size Selection for Spatiotemporal Prediction Models
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Grow-and-Clip: Informative-yet-Concise Evidence Distillation for Answer Explanation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Guided Task Planning Under Complex Constraints
日本大学: 関与なし（対象大学）
- HET-KG: Communication-Efficient Knowledge Graph Embedding Training via Hotness-Aware Cache
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Hierarchical Core Decomposition in Parallel: From Construction to Subgraph Search
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Hierarchical Representation Learning for Attributed Networks
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Highly Efficient String Similarity Search and Join over Compressed Indexes
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Horae: A Graph Stream Summarization Structure for Efficient Temporal Range Query
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Human-Drone Collaborative Spatial Crowdsourcing by Memory-Augmented Distributed Multi-Agent Deep Reinforcement Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Hybrid Subgraph Matching Framework Powered by Sketch Tree for Distributed Systems
日本大学: 関与なし（対象大学）
- HybridGNN: Learning Hybrid Representation for Recommendation in Multiplex Heterogeneous Networks
日本大学: 関与なし（対象大学）
- IPS: Instance Profile for Shapelet Discovery for Time Series Classification
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Identification for Deep Neural Network: Simply Adjusting Few Weights!
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Improving Fairness for Data Valuation in Horizontal Federated Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Improving Prediction-Based Lossy Compression Dramatically via Ratio-Quality Modeling
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Index-Based Structural Clustering on Directed Graphs
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Influence-Aware Task Assignment in Spatial Crowdsourcing
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Inhomogeneous Social Recommendation with Hypergraph Convolutional Networks
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Jarvis: Large-Scale Server Monitoring with Adaptive Near-Data Processing
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Joint Evidential K-Nearest Neighbor Classification
日本大学: 関与なし（対象大学）
- LAN: Learning-Based Approximate k-Nearest Neighbor Search in Graph Databases
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Language-Aware Indexing for Conjunctive Path Queries
日本大学: 大阪大学
- Learning Evolvable Time-Series Shapelets
日本大学: 京都大学
- Linking Entities Across Relations and Graphs
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Local Clustering over Labeled Graphs: An Index-Free Approach
日本大学: 関与なし（対象大学）
- MAD-SGCN: Multivariate Anomaly Detection with Self-Learning Graph Convolutional Networks
日本大学: 関与なし（対象大学）
- MANI-Rank: Multiple Attribute and Intersectional Group Fairness for Consensus Ranking
日本大学: 関与なし（対象大学）
- MDZ: An Efficient Error-Bounded Lossy Compressor for Molecular Dynamics
日本大学: 関与なし（対象大学）
- MISS: Multi-Interest Self-Supervised Learning Framework for Click-Through Rate Prediction
日本大学: 関与なし（対象大学）
- MPC: Minimum Property-Cut RDF Graph Partitioning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Manipulating Structural Graph Clustering
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Maximal Balanced Signed Biclique Enumeration in Signed Bipartite Graphs
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Maximal Directed Quasi-Clique Mining
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Maximizing Range Sum in Trajectory Data
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Maximizing Time-Aware Welfare for Mixed Items
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Maximum Biplex Search over Bipartite Graphs
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Memorize, Factorize, or be Naïve: Learning Optimal Feature Interaction Methods for CTR Prediction
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Micro-Behavior Encoding for Session-based Recommendation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Mixing Transactions with Arbitrary Values on Blockchains
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Multi-dimensional Randomized Response
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Near Data Processing in Taurus Database
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Nucleus Decomposition in Probabilistic Graphs: Hardness and Algorithms
日本大学: 関与なし（対象大学）
- O2-SiteRec: Store Site Recommendation Under the O2O Model via Multi-Graph Attention Networks
日本大学: 関与なし（対象大学）
- OLxPBench: Real-Time, Semantically Consistent, and Domain-Specific are Essential in Benchmarking, Designing, and Implementing HTAP Systems
日本大学: 関与なし（対象大学）
- On Compressing Temporal Graphs
日本大学: 関与なし（対象大学）
- On Inter-Operator Data Transfers in Query Processing
日本大学: 関与なし（対象大学）
- On Maximising the Vertex Coverage for Top-k t-Bicliques in Bipartite Graphs
日本大学: 関与なし（対象大学）
- On Time-Optimal (k, p)-Core Community Search in Dynamic Graphs
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Online Cardinality Estimation by Self-Morphing Bitmaps
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Out-of-Core Edge Partitioning at Linear Run-Time
日本大学: 関与なし（対象大学）
- PAW: Data Partitioning Meets Workload Variance
日本大学: 関与なし（対象大学）
- PRISM: Prefix-Sum Based Range Queries Processing Method Under Local Differential Privacy
日本大学: 関与なし（対象大学）
- PSP: Progressive Space Pruning for Efficient Graph Neural Architecture Search
日本大学: 関与なし（対象大学）
- PeriodicSketch: Finding Periodic Items in Data Streams
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Personalized Graph Summarization: Formulation, Scalable Algorithms, and Applications
日本大学: 関与なし（対象大学）
- PinSQL: Pinpoint Root Cause SQLs to Resolve Performance Issues in Cloud Databases
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Pixels: An Efficient Column Store for Cloud Data Lakes
日本大学: 関与なし（対象大学）
- PolarDB-X: An Elastic Distributed Relational Database for Cloud-Native Applications
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Polynesia: Enabling High-Performance and Energy-Efficient Hybrid Transactional/Analytical Databases with Hardware/Software Co-Design
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Prediction Intervals for Learned Cardinality Estimation: An Experimental Evaluation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Provenance in Temporal Interaction Networks
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Provenance-Aware Discovery of Functional Dependencies on Integrated Views
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Querying Maximum Quasi-Independent Set by Pay-and-Recycle
日本大学: 関与なし（対象大学）
- RW-Tree: A Learned Workload-Aware Framework for R-Tree Construction
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Rank-Regret Minimization
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Ranked Window Query Retrieval over Video Repositories
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Reachability Labeling for Distributed Graphs
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Reachability-Driven Influence Maximization in Time-Dependent Road-Social Networks
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Reducing Write Amplification of LSM-Tree with Block-Grained Compaction
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Regular Path Query Evaluation Sharing a Reduced Transitive Closure Based on Graph Reduction
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Reinforcement Learning Based Query Vertex Ordering Model for Subgraph Matching
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Reliable Community Search on Uncertain Graphs
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Robust Attributed Network Embedding Preserving Community Information
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Robust and Explainable Autoencoders for Unsupervised Time Series Outlier Detection
日本大学: 関与なし（対象大学）
- RobustScaler: QoS-Aware Autoscaling for Complex Workloads
日本大学: 関与なし（対象大学）
- S-QUERY: Opening the Black Box of Internal Stream Processor State
日本大学: 関与なし（対象大学）
- SLUGGER: Lossless Hierarchical Summarization of Massive Graphs
日本大学: 関与なし（対象大学）
- SPADE: GPU-Powered Spatial Database Engine for Commodity Hardware
日本大学: 関与なし（対象大学）
- SPES: A Symbolic Approach to Proving Query Equivalence Under Bag Semantics
日本大学: 関与なし（対象大学）
- SaPHyRa: A Learning Theory Approach to Ranking Nodes in Large Networks
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Salvaging Failing and Straggling Queries
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Scalable Motif Counting for Large-Scale Temporal Graphs
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Scape: Scalable Collaborative Analytics System on Private Database with Malicious Security
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Self-Reconstructive Evidential Clustering for High-Dimensional Data
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Self-Supervised Dual-Channel Attentive Network for Session-Based Social Recommendation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Semantics Driven Embedding Learning for Effective Entity Alignment
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Social Graph Restoration via Random Walk Sampling
日本大学: 東京科学大学
- Spatial-Temporal Hypergraph Self-Supervised Learning for Crime Prediction
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Spatial-Temporal Interval Aware Sequential POI Recommendation
日本大学: 関与なし（対象大学）