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KDD
2021–2025 確定版
Web, Data Mining & Information Retrieval
2021 · 238 papers
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- Simple Yet Efficient Algorithms for Maximum Inner Product Search via Extreme Order Statistics
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Simple and Efficient Hard Label Black-box Adversarial Attacks in Low Query Budget Regimes
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Socially-Aware Self-Supervised Tri-Training for Recommendation
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Spatial-Temporal Graph ODE Networks for Traffic Flow Forecasting
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Spectral Clustering of Attributed Multi-relational Graphs
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Statistical models coupling allows for complex localmultivariate time series analysis
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Structure-aware Interactive Graph Neural Networks for the Prediction of Protein-Ligand Binding Affinity
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Subset Node Representation Learning over Large Dynamic Graphs
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Sylvester Tensor Equation for Multi-Way Association
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- TDGIA: Effective Injection Attacks on Graph Neural Networks
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- TUTA: Tree-based Transformers for Generally Structured Table Pre-training
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Table2Charts: Recommending Charts by Learning Shared Table Representations
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- TabularNet: A Neural Network Architecture for Understanding Semantic Structures of Tabular Data
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Tail-GNN: Tail-Node Graph Neural Networks
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Temporal Biased Streaming Submodular Optimization
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Temporal Graph Signal Decomposition
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- The Generalized Mean Densest Subgraph Problem
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- TopNet: Learning from Neural Topic Model to Generate Long Stories
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Topology Distillation for Recommender System
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Towards Computing A Near-Maximum Weighted Independent Set on Massive Graphs
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Towards Model-Agnostic Post-Hoc Adjustment for Balancing Ranking Fairness and Algorithm Utility
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Towards Robust Prediction on Tail Labels
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Towards a Better Understanding of Linear Models for Recommendation
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- TrajNet: A Trajectory-Based Deep Learning Model for Traffic Prediction
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Triangle-aware Spectral Sparsifiers and Community Detection
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Triple Adversarial Learning for Influence based Poisoning Attack in Recommender Systems
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Triplet Attention: Rethinking the similarity in Transformers
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- UCPhrase: Unsupervised Context-aware Quality Phrase Tagging
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Uncertainty-Aware Reliable Text Classification
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Understanding and Improving Fairness-Accuracy Trade-offs in Multi-Task Learning
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Unsupervised Graph Alignment with Wasserstein Distance Discriminator
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Uplift Modeling with Generalization Guarantees
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Weakly Supervised Spatial Deep Learning based on Imperfect Training Labels with Location Errors
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- What Do You See? Evaluation of Explainable Artificial Intelligence (XAI) Interpretability through Neural Backdoors
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Where are we in embedding spaces? A Comprehensive Analysis on Network Embedding Approaches for Recommender Systems
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Why Attentions May Not Be Interpretable?
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Zero-shot Node Classification with Decomposed Graph Prototype Network
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- cM$^2$NE: Contrastive Multi-View Multiplex Network Embedding with Applications to Robust Network Alignment
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日本大学: 関与なし（対象大学）