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KDD
2021–2025 確定版
Web, Data Mining & Information Retrieval
2021 · 238 papers
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- Improving Learning from Crowds via Generative Augmentation
Web, Data Mining & Information Retrieval
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Indirect Invisible Poisoning Attacks on Domain Adaptation
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Individual Fairness for Graph Neural Networks: A Ranking based Approach
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Individual Treatment Prescription Effect Estimation in a Low Compliance Setting
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- Initialization Matters: Regularizing Manifold-informed Initialization for Neural Recommendation Systems
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Interpreting Internal Activation Patterns in Deep Temporal Neural Networks by Finding Prototypes
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- JOHAN: A Joint Online Hurricane Trajectory and Intensity Forecasting Framework
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Joint Graph Embedding and Alignment with Spectral Pivot
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- Joint Optimization of Known and Unknown Anomaly Detection
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- Knowledge is Power: Hierarchical-Knowledge Embedded Meta-Learning for Visual Reasoning in Artistic Domains
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- Knowledge-Enhanced Domain Adaptation in Few-Shot Relation Classification
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- Labeled Data Generation with Inexact Supervision
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- Large-Scale Data-Driven Airline Market Influence Maximization
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- Large-Scale Subspace Clustering via k-Factorization
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- LawyerPAN: A Proficiency Assessment Network for Trial Lawyers
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- Learning Based Proximity Matrix Factorization for Node Embedding
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- Learning Elastic Embeddings for Customizing On-Device Recommenders
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- Learning How to Propagate Messages in Graph Neural Networks
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- Learning Multiple Stock Trading Patterns with Temporal Routing Adaptor and Optimal Transport
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- Learning Process-consistent Knowledge Tracing
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- Learning from Imbalanced and Incomplete Supervision with Its Application to Ride-Sharing Liability Judgment
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- Learning to Embed Categorical Features without Embedding Tables for Recommendation
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- Learning to Recommend Visualizations from Data
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- Learning to Walk across Time for Interpretable Temporal Knowledge Graph Completion
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- Leveraging Latent Features for Local Explanations
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- Local Algorithms for Estimating Effective Resistance
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- MTC: Multiresolution Tensor Completion from Partial and Coarse Observations
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- MTrajRec: Map-Constrained Trajectory Recovery via Seq2Seq Multi-task Learning
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- MULTIVERSE: Mining Collective Data Science Knowledge from Code on the Web to Suggest Alternative Analysis Approaches
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- MaNIACS: Approximate Mining of Frequent Subgraph Patterns through Sampling
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- MapEmbed: Perfect Hashing with High Load Factor and Fast Update
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- Maximizing Influence of Leaders in Social Networks
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- Maxmin-Fair Ranking: Individual Fairness under Group-Fairness Constraints
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- Meaning Error Rate: ASR domain-specific metric framework
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- Metric Learning via Penalized Optimization
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- MiniRocket: A Fast (Almost) Deterministic Transform for Time Series Classification
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- Mitigating Performance Saturation in Neural Marked Point Processes: Architectures and Loss Functions
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- MixGCF: An Improved Training Method for Graph Neural Network-based Recommender Systems
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- Model-Agnostic Counterfactual Reasoning for Eliminating Popularity Bias in Recommender System
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- Model-Based Counterfactual Synthesizer for Interpretation
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- Modeling Context-aware Features for Cognitive Diagnosis in Student Learning
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- Multi-Objective Model-based Reinforcement Learning for Infectious Disease Control
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- Multi-Task Learning via Generalized Tensor Trace Norm
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- Multi-facet Contextual Bandits: A Neural Network Perspective
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- Multi-graph Multi-label Learning with Dual-granularity Labeling
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- Multi-view Correlation based Black-box Adversarial Attack for 3D Object Detection
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- Multi-view Denoising Graph Auto-Encoders on Heterogeneous Information Networks for Cold-start Recommendation
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- Multiple-Instance Learning from Similar and Dissimilar Bags
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- Mutual Information Preserving Back-propagation: Learn to Invert for Faithful Attribution
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- NAS-BERT: Task-Agnostic and Adaptive-Size BERT Compression with Neural Architecture Search
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- NRGNN: Learning a Label Noise Resistant Graph Neural Network on Sparsely and Noisily Labeled Graphs
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- Needle in a Haystack: Label-Efficient Evaluation under Extreme Class Imbalance
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Network-Wide Traffic States Imputation Using Self-interested Coalitional Learning
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- Neural-Answering Logical Queries on Knowledge Graphs
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- NewsEmbed: Modeling News through Pre-trained Document Representations
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- Norm Adjusted Proximity Graph for Fast Inner Product Retrieval
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- Numerical Formula Recognition from Tables
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- Off-Policy Evaluation via Adaptive Weighting with Data from Contextual Bandits
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- On Breaking Truss-Based Communities
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- Online Additive Quantization
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- PAR-GAN: Improving the Generalization of Generative Adversarial Networks Against Membership Inference Attacks
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- PETGEN: Personalized Text Generation Attack on Deep User Sequence Classification Models
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- PID-GAN: A GAN Framework based on a Physics-informed Discriminator for Uncertainty Quantification with Physics
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- PURE: Positive-Unlabeled Recommendation with Generative Adversarial Network
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- Partial Label Dimensionality Reduction via Confidence-Based Dependence Maximization
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- Partial Multi-Label Learning with Meta Disambiguation
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- PcDGAN: A Continuous Conditional Diverse Generative Adversarial Network For Inverse Design
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Performance-Adaptive Sampling Strategy Towards Fast and Accurate Graph Neural Networks
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- Physical Equation Discovery Using Physics-Consistent Neural Network (PCNN) Under Incomplete Observability
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- Popularity Bias in Dynamic Recommendation
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- Pre-training on Large-Scale Heterogeneous Graph
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- Preference Amplification in Recommender Systems
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Privacy-Preserving Representation Learning on Graphs: A Mutual Information Perspective
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Probabilistic Gradient Boosting Machines for Large-Scale Probabilistic Regression
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- Probabilistic Label Tree for Streaming Multi-Label Learning
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- Probabilistic and Dynamic Molecule-Disease Interaction Modeling for Drug Discovery
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- ProgRPGAN: Progressive GAN for Route Planning
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- ProtoPShare: Prototypical Parts Sharing for Similarity Discovery in Interpretable Image Classification
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Pruning-Aware Merging for Efficient Multitask Inference
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Q-Learning Lagrange Policies for Multi-action Restless Bandits
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Quantifying Assimilate-Contrast Effects in Online Rating Systems: Modeling, Analysis and Application
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Quantifying Uncertainty in Deep Spatiotemporal Forecasting
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- ROD: Reception-aware Online Distillation for Sparse Graphs
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Redescription Model Mining
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Reinforced Anchor Knowledge Graph Generation for News Recommendation Reasoning
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Relational Message Passing for Knowledge Graph Completion
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Removing Disparate Impact on Model Accuracy in Differentially Private Stochastic Gradient Descent
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Representation Learning of Multivariate Time Series using a Transformer Framework
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Representation Learning on Knowledge Graphs for Node Importance Estimation
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Retrieval & Interaction Machine for Tabular Data Prediction
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Robust Learning by Self-Transition for Handling Noisy Labels
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- S-LIME: Stabilized-LIME for Model Explanation
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- ST-Norm: Spatial and Temporal Normalization for Multi-variate Time Series Forecasting
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日本大学: 東京大学
- Scalable Agglomerative Clustering
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Scalable Heterogeneous Graph Neural Networks for Predicting High-potential Early-stage Startups
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Scaling Up Graph Neural Networks Via Graph Coarsening
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Self-supervised Heterogeneous Graph Neural Network with Co-contrastive Learning
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Semi-Supervised Deep Learning for Multiplex Networks
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Shapley Counterfactual Credits for Multi-Agent Reinforcement Learning
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Signed Graph Neural Network with Latent Groups
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日本大学: 関与なし（対象大学）