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KDD
2021–2025 確定版
Web, Data Mining & Information Retrieval
2025 · 552 papers
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- FAT: Frequency-Aware Pretraining for Enhanced Time-Series Representation Learning
Web, Data Mining & Information Retrieval
日本大学: 関与なし（対象大学）
- FEZE: Alignment-Flexible Zero-Shot Vertical Federated Learning
Web, Data Mining & Information Retrieval
日本大学: 関与なし（対象大学）
- FLEXIS: FLEXible Frequent Subgraph Mining using Maximal Independent Sets
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- FLMarket: Enabling Privacy-preserved Pre-training Data Pricing for Federated Learning
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Fair Diversity Maximization with Few Representatives
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Fair Set Cover
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- FairCDR: Transferring Fairness and User Preferences for Cross-Domain Recommendation
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Fairness without Demographics through Learning Graph of Gradients
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Fast Causal Discovery by Approximate Kernel-based Generalized Score Functions with Linear Computational Complexity
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Fast and Accurate Temporal Hypergraph Representation for Hyperedge Prediction
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Fast and Effective GNN Training through Sequences of Random Path Graphs
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Feature Reconstruction for Anomaly Detection on Directed Multigraphs: A Preprocessing Framework for GNNs
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Feature Selection for Network Intrusion Detection
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- FedAPM: Federated Learning via ADMM with Partial Model Personalization
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- FedGuCci: Making Local Models More Connected in Landscape for Federated Learning
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- FedSC: Federated Learning with Semantic-Aware Collaboration
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- FedVS: Towards Federated Vector Similarity Search with Filters
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Federated Continual Graph Learning
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- FindRec: Stein-Guided Entropic Flow for Multi-Modal Sequential Recommendation
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Finding Counterfactual Evidences for Node Classification
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Fine-Grained Traffic Inference from Road to Lane via Spatio-Temporal Graph Node Generation
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Fine-grained Urban Heat Island Effect Forecasting: A Context-aware Thermodynamic Modeling Framework
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Fine-tuning Multimodal Large Language Models for Product Bundling
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- FlanS: A Foundation Model for Free-Form Language-based Segmentation in Medical Images
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- FlexGNN: A High-Performance, Large-Scale Full-Graph GNN System with Best-Effort Training Plan Optimization
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- FlexiReg: Flexible Urban Region Representation Learning
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Flow Matching for Collaborative Filtering
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Forward Once for All: Structural Parameterized Adaptation for Efficient Cloud-coordinated On-device Recommendation
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- FreRA: A Frequency-Refined Augmentation for Contrastive Learning on Time Series Classification
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- From Expansion to Retraction: Long-tailed Machine Unlearning via Boundary Manipulation
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- From Missteps to Mastery: Enhancing Low-Resource Dense Retrieval through Adaptive Query Generation
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- From Swath to Full-Disc: Advancing Precipitation Retrieval with Multimodal Knowledge Expansion
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Fully Quanvolutional Networks for Time Series Classification
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- FusionSAM: Visual Multi-Modal Learning with Segment Anything Model
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Future Matters for Present: Towards Effective Physical Simulation over Meshes
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- GCoT: Chain-of-Thought Prompt Learning for Graphs
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- GD endrite: On Heterophilous Graph Contexts Mining with Versatile Neural Dendrites Framework
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- GLINT-RU: Gated Lightweight Intelligent Recurrent Units for Sequential Recommender Systems
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- GNN-SKAN: Advancing Molecular Representation Learning with SwallowKAN
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- GORACS: Group-level Optimal Transport-guided Coreset Selection for LLM-based Recommender Systems
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- GPE: Global Position Embedding for Trajectory Similarity Computation
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- GRAND : Graph Reconstruction from Potential Partial Adjacency and Neighborhood Data
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- GRASP: Differentially Private Graph Reconstruction Defense with Structured Perturbation
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- GROOT: Effective Design of Biological Sequences with Limited Experimental Data
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Generalizable Graph Prompt Learning Framework with Model-level Prompt Injection and Two-Stage Prompt Tuning
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Generalizable Recommender System During Temporal Popularity Distribution Shifts
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Generalized Discords for Time Series Anomaly Detection with Flexible Subsequence Lengths
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日本大学: 東海大学
- Generalizing Personalized Federated Graph Augmentation via Min-max Adversarial Learning
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Generating Long Semantic IDs in Parallel for Recommendation
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Generating by Understanding: Neural Visual Generation with Logical Symbol Groundings
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Generative Imputation with Multi-level Causal Consistency for Variable Subset Forecasting
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Generative Next POI Recommendation with Semantic ID
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Generative Thinking, Corrective Action: User-Friendly Composed Image Retrieval via Automatic Multi-Agent Collaboration
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Global Interpretable Graph-level Anomaly Detection via Prototype
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Gradients as An Action: Towards Communication-Efficient Federated Recommender Systems via Adaptive Action Sharing
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Graph Contrastive Learning with Progressive Augmentations
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Graph Evidential Learning for Anomaly Detection
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Graph Learning with Distributional Edge Layouts
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Graph Positional Autoencoders as Self-supervised Learners
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Graph Triple Attention Networks: A Decoupled Perspective
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- GraphLAMA: Enabling Efficient Adaptation of Graph Language Models with Limited Annotations
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- GraphLoRA: Structure-Aware Contrastive Low-Rank Adaptation for Cross-Graph Transfer Learning
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- GraphTool-Instruction: Revolutionizing Graph Reasoning in LLMs through Decomposed Subtask Instruction
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Grid and Road Expressions Are Complementary for Trajectory Representation Learning
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- GuARD: Effective Anomaly Detection through a Text-Rich and Graph-Informed Language Model
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- GuardFGL: Similarity-driven Federated Graph Learning with Adversarial Robustness and Membership Privacy
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- HLSAD: Hodge Laplacian-based Simplicial Anomaly Detection
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- HRSTORY: Historical News Review Based Online Story Discovery
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Handling Feature Heterogeneity with Learnable Graph Patches
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Harnessing Influence Function in Explaining Graph Neural Networks
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Harnessing Scale and Physics: A Multi-Graph Neural Operator Framework for PDEs on Arbitrary Geometries
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- HeavyLocker: Lock Heavy Hitters in Distributed Data Streams
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Hexagon-Net: Heterogeneous Cross-View Aligned Graph Attention Networks for Implied Volatility Surface Prediction
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Hi-PNG: Efficient Interval-Filtering ANNS via Hierarchical Interval Partition Navigating Graph
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- How Well Calibrated are Extreme Multi-label Classifiers? An Empirical Analysis
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- How to use Graph Data in the Wild to Help Graph Anomaly Detection?
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Hypergraph Motif Representation Learning
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Hyperparametric Influence Minimization: Feature-Driven Intervention Beyond Blocking
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- IDentity with Locality: An Ideal Hash for Gene Sequence Search
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- IN-Flow: Instance Normalization Flow for Non-stationary Time Series Forecasting
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Identifying Combinatorial Regulatory Genes for Cell Fate Decision via Reparameterizable Subset Explanations
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Identifying Knowledge Editing Types in Large Language Models
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Improving Group Robustness on Spurious Correlation via Evidential Alignment
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Improving Long-tail User CTR Prediction via Hierarchical Distribution Alignment
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Improving Open-world Continual Learning under the Constraints of Scarce Labeled Data
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Improving Subgraph Matching by Combining Algorithms and Graph Neural Networks
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Imputation via Domain Adaptation: Rethinking Variable Subset Forecasting from Knowledge Transfer
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Incorporating Retrieval-based Causal Learning with Information Bottlenecks for Interpretable Molecular Graph Learning
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Incremental Label Distribution Learning
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Inductive Link Prediction on N-ary Relational Facts via Semantic Hypergraph Reasoning
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Input Snapshots Fusion for Scalable Discrete-Time Dynamic Graph Neural Networks
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Interpretable Prediction and Feature Selection for Survival Analysis
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- InvDiff: Invariant Guidance for Bias Mitigation in Diffusion Models
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Is Your Explanation Reliable: Confidence-Aware Explanation on Graph Neural Networks
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- K-Paths: Reasoning over Graph Paths for Drug Repurposing and Drug Interaction Prediction
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- KET-RAG: A Cost-Efficient Multi-Granular Indexing Framework for Graph-RAG
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- KnowTrace: Bootstrapping Iterative Retrieval-Augmented Generation with Structured Knowledge Tracing
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Knowledge-Aligned Domain Shift Tuning for Efficient Adaptation in Large Language Models
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Knowledge-to-Jailbreak: Investigating Knowledge-driven Jailbreaking Attacks for Large Language Models
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- LH-Mix: Local Hierarchy Correlation Guided Mixup over Hierarchical Prompt Tuning
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日本大学: 関与なし（対象大学）