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ICDE
2021–2025 確定版
2024 · 374 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。
- SACH: Significant-Attributed Community Search in Heterogeneous Information Networks
日本大学: 関与なし（対象大学）
- SAGDFN: A Scalable Adaptive Graph Diffusion Forecasting Network for Multivariate Time Series Forecasting
日本大学: 関与なし（対象大学）
- SES: Bridging the Gap Between Explainability and Prediction of Graph Neural Networks
日本大学: 関与なし（対象大学）
- SGCL: Semantic-Aware Graph Contrastive Learning with Lipschitz Graph Augmentation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- SPES: Towards Optimizing Performance-Resource Trade-Off for Serverless Functions
日本大学: 関与なし（対象大学）
- SSDRec: Self-Augmented Sequence Denoising for Sequential Recommendation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- ST-ABC: Spatio-Temporal Attention-Based Convolutional Network for Multi-scale Lane-Level Traffic Prediction
日本大学: 関与なし（対象大学）
- STEM: Streaming-Based FPGA Acceleration for Large-Scale Compactions in LSM KV
日本大学: 関与なし（対象大学）
- SWISP: Distributed Convoy Mining via Sliding Window-Based Indexing and Sub-Track Partitioning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Scalable Community Search with Accuracy Guarantee on Attributed Graphs
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Scalable Distance Labeling Maintenance and Construction for Dynamic Small-World Networks
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Scalable Overspeed Item Detection in Streams
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Scaling up Multivariate Time Series Pre-Training with Decoupled Spatial-Temporal Representations
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Scavenger: Better Space-Time Trade-Offs for Key-Value Separated LSM-Trees
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Search to Fine-Tune Pre-Trained Graph Neural Networks for Graph-Level Tasks
日本大学: 関与なし（対象大学）
- SecMdp: Towards Privacy-Preserving Multimodal Deep Learning in End-Edge-Cloud
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Secure and Practical Functional Dependency Discovery in Outsourced Databases
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Self-Training GNN-Based Community Search in Large Attributed Heterogeneous Information Networks
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Semi-Asynchronous Online Federated Crowdsourcing
日本大学: 関与なし（対象大学）
- SharDAG: Scaling DAG-Based Blockchains via Adaptive Sharding
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Share: Stackelberg-Nash Based Data Markets
日本大学: 関与なし（対象大学）
- ShrinkHPO: Towards Explainable Parallel Hyperparameter Optimization
日本大学: 関与なし（対象大学）
- SiloFuse: Cross-Silo Synthetic Data Generation with Latent Tabular Diffusion Models
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Sketches-Based Join Size Estimation Under Local Differential Privacy
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Space-Efficient Indexes for Uncertain Strings
日本大学: 関与なし（対象大学）
- SparDL: Distributed Deep Learning Training with Efficient Sparse Communication
日本大学: 関与なし（対象大学）
- SpotLess: Concurrent Rotational Consensus Made Practical Through Rapid View Synchronization
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Stable Heterogeneous Treatment Effect Estimation Across Out-of-Distribution Populations
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Structure- and Logic-Aware Heterogeneous Graph Learning for Recommendation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Sylvie: 3D-Adaptive and Universal System for Large-Scale Graph Neural Network Training
日本大学: 関与なし（対象大学）
- T-Rex (Tree-Rectangles): Reformulating Decision Tree Traversal as Hyperrectangle Enclosure
日本大学: 関与なし（対象大学）
- TELL: Efficient Transaction Execution Protocol Towards Leaderless Consensus
日本大学: 関与なし（対象大学）
- TEngine: A Native Distributed Table Storage Engine
日本大学: 関与なし（対象大学）
- TMan: A High-Performance Trajectory Data Management System Based on Key-Value Stores
日本大学: 関与なし（対象大学）
- TP-GNN: Continuous Dynamic Graph Neural Network for Graph Classification
日本大学: 関与なし（対象大学）
- TRAP: Tailored Robustness Assessment for Index Advisors via Adversarial Perturbation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- TS3Net: Triple Decomposition with Spectrum Gradient for Long-Term Time Series Analysis
日本大学: 関与なし（対象大学）
- TSDDISCOVER: Discovering Data Dependency for Time Series Data
日本大学: 関与なし（対象大学）
- TSec: An Efficient and Effective Framework for Time Series Classification
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Target-Agnostic Source-free Domain Adaptation for Regression Tasks
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Task Recommendation in Spatial Crowdsourcing: A Trade-off Between Diversity and Coverage
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Task-Oriented GNNs Training on Large Knowledge Graphs for Accurate and Efficient Modeling
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Temporal Graph Generation Featuring Time-Bound Communities
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Temporal-Frequency Masked Autoencoders for Time Series Anomaly Detection
日本大学: 関与なし（対象大学）
- The Indistinguishability Query
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Time Series Data Cleaning Under Expressive Constraints on Both Rows and Columns
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Time-Constrained Continuous Subgraph Matching Using Temporal Information for Filtering and Backtracking
日本大学: 関与なし（対象大学）
- TimeDRL: Disentangled Representation Learning for Multivariate Time-Series
日本大学: 関与なし（対象大学）
- TimeSGN: Scalable and Effective Temporal Graph Neural Network
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Towards Cross-Domain Continual Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Towards Effective Next POI Prediction: Spatial and Semantic Augmentation with Remote Sensing Data
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Towards Exploratory Query Optimization for Template-Based SQL Workloads
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Towards Semantic Consistency: Dirichlet Energy Driven Robust Multi-modal Entity Alignment
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Towards Task-Conflicts Momentum-Calibrated Approach for Multi-Task Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- TrendSharing: a Framework to Discover and Follow the Trends for Shared Mobility Services
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Triple-d: Denoising Distant Supervision for High-Quality Data Creation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- UltraPrecise: A GPU-Based Framework for Arbitrary-Precision Arithmetic in Database Systems
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Uncovering the Propensity Identification Problem in Debiased Recommendations
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Unraveling Privacy Risks of Individual Fairness in Graph Neural Networks
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Unraveling the 'Anomaly' in Time Series Anomaly Detection: A Self-Supervised Tri-Domain Solution
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Unsupervised Multimodal Graph Contrastive Semantic Anchor Space Dynamic Knowledge Distillation Network for Cross-Media Hash Retrieval
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Urban Region Representation Learning with Attentive Fusion
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Urban Sensing for Multi-destination Workers via Deep Reinforcement Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- VDTuner: Automated Performance Tuning for Vector Data Management Systems
日本大学: 関与なし（対象大学）
- V^2FS: A Verifiable Virtual Filesystem for Multi-chain Query Authentication
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Variable-Length Path Query Evaluation Based on Worst-Case Optimal Joins
日本大学: 関与なし（対象大学）
- VisionEmbedder: Bit-Level-Compact Key-Value Storage with Constant Lookup, Rapid Updates, and Rare Failure
日本大学: 関与なし（対象大学）
- W-GBC: An Adaptive Weighted Clustering Method Based on Granular-Ball Structure
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Wait to be Faster: A Smart Pooling Framework for Dynamic Ridesharing
日本大学: 関与なし（対象大学）
- When Multi-behavior Meets Multi-interest: Multi-behavior Sequential Recommendation with Multi-interest Self-Supervised Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Why Files If You Have a DBMS?
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Why-Not Explainable Graph Recommender
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Wings: Efficient Online Multiple Graph Pattern Matching
日本大学: 関与なし（対象大学）
- ZeroTune: Learned Zero-Shot Cost Models for Parallelism Tuning in Stream Processing
日本大学: 関与なし（対象大学）