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ICDE
2021–2025 確定版
2023 · 226 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。
- A Bayesian Graph Neural Network for EEG Classification — A Win-Win on Performance and Interpretability
日本大学: 関与なし（対象大学）
- A Competition-Aware Approach to Accurate TV Show Recommendation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- A Contextual Master-Slave Framework on Urban Region Graph for Urban Village Detection
日本大学: 関与なし（対象大学）
- A Feature-Driven Fixed-Ratio Lossy Compression Framework for Real-World Scientific Datasets
日本大学: 関与なし（対象大学）
- A Generic Reinforced Explainable Framework with Knowledge Graph for Session-Based Recommendation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- A Hierarchical Approach to Anomalous Subgroup Discovery
日本大学: 関与なし（対象大学）
- A Holistic Approach for Answering Logical Queries on Knowledge Graphs
日本大学: 関与なし（対象大学）
- A Lightweight Framework for Fast Trajectory Simplification
日本大学: 関与なし（対象大学）
- A Reachability Index for Recursive Label-Concatenated Graph Queries
日本大学: 関与なし（対象大学）
- A Stitch in Time Saves Nine: Enabling Early Anomaly Detection with Correlation Analysis
日本大学: 関与なし（対象大学）
- ACEing the Bufferpool Management Paradigm for Modern Storage Devices
日本大学: 関与なし（対象大学）
- ADAMANT: A Query Executor with Plug-In Interfaces for Easy Co-Processor Integration
日本大学: 関与なし（対象大学）
- AFaVS: Accurate Yet Fast Version Switching for Graph Processing Systems
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Accelerating k-Core Decomposition by a GPU
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Active Sampling for Sparse Table by Bayesian Optimization with Adaptive Resolution
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Air-Ground Spatial Crowdsourcing with UAV Carriers by Geometric Graph Convolutional Multi-Agent Deep Reinforcement Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- AutoAC: Towards Automated Attribute Completion for Heterogeneous Graph Neural Network
日本大学: 関与なし（対象大学）
- AutoCE: An Accurate and Efficient Model Advisor for Learned Cardinality Estimation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Automatic Feasibility Study via Data Quality Analysis for ML: A Case-Study on Label Noise
日本大学: 関与なし（対象大学）
- BERT-Trip: Effective and Scalable Trip Representation using Attentive Contrast Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Batch-Based Cooperative Task Assignment in Spatial Crowdsourcing
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Bayesian Negative Sampling for Recommendation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Benchmarking Filtering Techniques for Entity Resolution
日本大学: 関与なし（対象大学）
- CLDG: Contrastive Learning on Dynamic Graphs
日本大学: 関与なし（対象大学）
- COCLEP: Contrastive Learning-Based Semi-Supervised Community Search
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Co-Utilizing SIMD and Scalar to Accelerate the Data Analytics Workloads
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Collision-Aware Route Planning in Warehouses Made Efficient: A Strip-Based Framework
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Community Search: A Meta-Learning Approach
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Complete Join Reordering for Null-Intolerant Joins
日本大学: 関与なし（対象大学）
- CompressStreamDB: Fine-Grained Adaptive Stream Processing Without Decompression
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Contrastive Enhanced Slide Filter Mixer for Sequential Recommendation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Contrastive Trajectory Similarity Learning with Dual-Feature Attention
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Couper: Memory-Efficient Cardinality Estimation Under Unbalanced Distribution
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Cutting Learned Index into Pieces: An In-Depth Inquiry into Updatable Learned Indexes
日本大学: 関与なし（対象大学）
- DBAugur: An Adversarial-based Trend Forecasting System for Diversified Workloads
日本大学: 関与なし（対象大学）
- DBCatcher: A Cloud Database Online Anomaly Detection System Based on Indicator Correlation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Data Ambiguity Profiling for the Generation of Training Examples
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Data Imputation for Sparse Radio Maps in Indoor Positioning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Database Deadlock Diagnosis for Large-Scale ORM-Based Web Applications
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Demystifying Bitcoin Address Behavior via Graph Neural Networks
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Detection of Groups With Biased Representation in Ranking
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Differential Aggregation Against General Colluding Attackers
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Disconnected Emerging Knowledge Graph Oriented Inductive Link Prediction
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Discovering Editing Rules by Deep Reinforcement Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Discovering Frequency Bursting Patterns in Temporal Graphs
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Disentangled Graph Social Recommendation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Distributed (α, β )-Core Decomposition over Bipartite Graphs
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Distributed Near-Maximum Independent Set Maintenance over Large-Scale Dynamic Graphs
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Distribution-Regularized Federated Learning on Non-IID Data
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Double Hierarchical Labeling Shortest Distance Querying in Time-Dependent Road Networks
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Dynamic Activation of Clients and Parameters for Federated Learning over Heterogeneous Graphs
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- Dynamic Hypergraph Structure Learning for Traffic Flow Forecasting
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- Dynamic Private Task Assignment Under Differential Privacy
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Dynamic Shapley Value Computation
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- EEPH: An Efficient Extendible Perfect Hashing for Hybrid PMem-DRAM
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- ENLD: Efficient Noisy Label Detection for Incremental Datasets in Data Lake
日本大学: 関与なし（対象大学）
- EdgeNN: Efficient Neural Network Inference for CPU-GPU Integrated Edge Devices
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Efficient Augmentation for Imbalanced Deep Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Efficient Cross Dynamic Task Assignment in Spatial Crowdsourcing
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Efficient Deep Ensemble Inference via Query Difficulty-Dependent Task Scheduling
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Efficient Maximum Signed Biclique Identification
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- Efficient Multi-GPU Graph Processing with Remote Work Stealing
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- Efficient Parallel Mining of High-utility Itemsets on Multicore Processors
- Efficient Public Transport Planning on Roads
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- Efficient and Compact Spreadsheet Formula Graphs
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- Efficiently Answering Quality Constrained Shortest Distance Queries in Large Graphs
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- Efficiently Answering Top-k Window Aggregate Queries: Calculating Coverage Number Sequences over Hierarchical Structures
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Efficiently Learning Spatial Indices
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- Efficiently Sampling and Estimating Hypergraphs By Hybrid Random Walk
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Enhancing Decentralized Federated Learning for Non-IID Data on Heterogeneous Devices
日本大学: 関与なし（対象大学）
- EulerFD: An Efficient Double-Cycle Approximation of Functional Dependencies
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Experimental Evaluation of Indexing Techniques for Shortest Distance Queries on Road Networks
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Explainable Hyperlink Prediction: A Hypergraph Edit Distance-Based Approach
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Exploring Both Individuality and Cooperation for Air-Ground Spatial Crowdsourcing by Multi-Agent Deep Reinforcement Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Extracting Graphs Properties with Semantic Joins
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- Extreme-Aware Local-Global Attention for Spatio-Temporal Urban Mobility Learning
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- FASI: FPGA-Friendly Subgraph Isomorphism on Massive Graphs
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- FLASH: A Framework for Programming Distributed Graph Processing Algorithms
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Fair Group Summarization with Graph Patterns
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Fairness-Aware Maximal Biclique Enumeration on Bipartite Graphs
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- Fast Unsupervised Graph Embedding via Graph Zoom Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Fed-SC: One-Shot Federated Subspace Clustering over High-Dimensional Data
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- FedKNOW: Federated Continual Learning with Signature Task Knowledge Integration at Edge
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- Federated IoT Interaction Vulnerability Analysis
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- Finding Best Tuple via Error-Prone User Interaction
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Finding Simplex Items in Data Streams
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- Finding Top-k Important Edges on Bipartite Graphs: Ego-Betweenness Centrality-Based Approaches
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Finding Top-k Optimal Routes with Collective Spatial Keywords on Road Networks
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Finer-Grained Engagement in Hypergraphs
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Forecasting COVID-19 Dynamics: Clustering, Generalized Spatiotemporal Attention, and Impacts of Mobility and Geographic Proximity
日本大学: 関与なし（対象大学）
- GALE: Active Adversarial Learning for Erroneous Node Detection in Graphs
日本大学: 関与なし（対象大学）
- GAMMA: A Graph Pattern Mining Framework for Large Graphs on GPU
日本大学: 関与なし（対象大学）
- GAR: A Generate-and-Rank Approach for Natural Language to SQL Translation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Global Routing Optimization In Road Networks
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Globally Aware Contextual Embeddings for Named Entity Recognition in Social Media Streams
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Group Buying Recommendation Model Based on Multi-Task Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- HGMatch: A Match-by-Hyperedge Approach for Subgraph Matching on Hypergraphs
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Hierarchical Crowdsourcing for Data Labeling with Heterogeneous Crowd
日本大学: 関与なし（対象大学）
- HistSketch: A Compact Data Structure for Accurate Per-Key Distribution Monitoring
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Hop-Constrained s-t Simple Path Enumeration on Large Dynamic Graphs
日本大学: 関与なし（対象大学）