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2022–2026 LIVE
2022 · 228 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 Comparative Study of in-Database Inference Approaches
日本大学: 関与なし（対象大学）
- A Data-Driven Spatial-Temporal Graph Neural Network for Docked Bike Prediction
日本大学: 関与なし（対象大学）
- A Machine Learning-Aware Data Re-Partitioning Framework for Spatial Datasets
日本大学: 関与なし（対象大学）
- A Model-Agnostic Approach for Learning with Noisy Labels of Arbitrary Distributions
日本大学: 関与なし（対象大学）
- A Resource-Aware Deep Cost Model for Big Data Query Processing
日本大学: 関与なし（対象大学）
- A Sketch-based Index for Correlated Dataset Search
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Academic Expert Finding via (K,P)-Core Based Embedding over Heterogeneous Graphs
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Accelerating Entity Lookups in Knowledge Graphs Through Embeddings
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Accurate and Scalable Graph Neural Networks for Billion-Scale Graphs
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Adaptive Code Learning for Spark Configuration Tuning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Adaptive Partitioning for Large-Scale Graph Analytics in Geo-Distributed Data Centers
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Aggregate Queries on Knowledge Graphs: Fast Approximation with Semantic-aware Sampling
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Airphant: Cloud-Oriented Document Indexing
日本大学: 関与なし（対象大学）
- An Extended SSD-Based Cache for Efficient Object Store Access in SAP IQ
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Anomaly Detection in Time Series with Robust Variational Quasi-Recurrent Autoencoders
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Apache ShardingSphere: A Holistic and Pluggable Platform for Data Sharding
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Application-Oriented Workload Generation for Transactional Database Performance Evaluation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Assessing the Existence of a Function in a Dataset with the g3 Indicator
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Attentive Knowledge-Aware Graph Convolutional Networks with Collaborative Guidance for Personalized Recommendation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- AutoHEnsGNN: Winning Solution to AutoGraph Challenge for KDD Cup 2020
日本大学: 関与なし（対象大学）
- AutoIndex: An Incremental Index Management System for Dynamic Workloads
日本大学: 関与なし（対象大学）
- BA-GNN: On Learning Bias-Aware Graph Neural Network
日本大学: 関与なし（対象大学）
- BETZE: Benchmarking Data Exploration Tools with (Almost) Zero Effort
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Bamboo Filters: Make Resizing Smooth
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- Bilateral Preference-Aware Task Assignment in Spatial Crowdsourcing
日本大学: 関与なし（対象大学）
- BinarizedAttack: Structural Poisoning Attacks to Graph-Based Anomaly Detection
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Black-box Adversarial Attack and Defense on Graph Neural Networks
日本大学: 関与なし（対象大学）
- BlockOPE: Efficient Order-Preserving Encryption for Permissioned Blockchain
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- Boosting Entity Mention Detection for Targetted Twitter Streams with Global Contextual Embeddings
日本大学: 関与なし（対象大学）
- COCA: Cost-Effective Collaborative Annotation System by Combining Experts and Amateurs
日本大学: 関与なし（対象大学）
- CORE-SG: Efficient Computation of Multiple MSTs for Density-Based Methods
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Clock-G: A Temporal Graph Management System with Space-Efficient Storage Technique
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Clustering Activation Networks
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- Clustering-Based Partitioning for Large Web Graphs
日本大学: 関与なし（対象大学）
- CoANE: Modeling Context Co-Occurrence for Attributed Network Embedding
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Collecting Triangle Counts with Edge Relationship Local Differential Privacy
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Colorful h-Star Core Decomposition
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Competitive Consistent Caching for Transactions
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- Computation Reuse via Fusion in Amazon Athena
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Computing Maximum Structural Balanced Cliques in Signed Graphs
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Conditional Regression Rules
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Consistent Answers of Aggregation Queries via SAT
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Consistent Subgraph Matching over Large Graphs
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- Constrained Path Search with Submodular Function Maximization
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- Constructing Compact Time Series Index for Efficient Window Query Processing
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Continuous Geo-Social Group Monitoring over Moving Users
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Contrastive Learning for Sequential Recommendation
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- Cost-Effective Algorithms for Average-Case Interactive Graph Search
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- Croesus: Multi-Stage Processing and Transactions for Video-Analytics in Edge-Cloud Systems
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- Cross-Domain Recommendation to Cold-Start Users via Variational Information Bottleneck
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- Crowdsourced Fact Validation for Knowledge Bases
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- DB-LSH: Locality-Sensitive Hashing with Query-Based Dynamic Bucketing
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- DPar2: Fast and Scalable PARAFAC2 Decomposition for Irregular Dense Tensors
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- Deep Popularity Prediction in Multi-Source Cascade with HERI-GCN
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Deep and Collective Entity Resolution in Parallel
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Discovering Domain Orders via Order Dependencies
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Discovering Hierarchy of Bipartite Graphs with Cohesive Subgraphs
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Discovering Representative Attribute-Stars via Minimum Description Length
日本大学: 関与なし（対象大学）
- DisenHCN: Disentangled Hypergraph Convolutional Networks for Spatiotemporal Activity Prediction
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- Distributed Influence Maximization for Large-Scale Online Social Networks
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Distributed Set Label-Constrained Reachability Queries over Billion-Scale Graphs
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Distributed Task-Based Training of Tree Models
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Diverse Preference Augmentation with Multiple Domains for Cold-start Recommendations
日本大学: 関与なし（対象大学）
- DualGraph: Improving Semi-Supervised Graph Classification via Dual Contrastive Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- DynaHash: Efficient Data Rebalancing in Apache AsterixDB
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Dynamic Approximate Maximum Independent Set on Massive Graphs
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Dynamic Functional Dependency Discovery with Dynamic Hitting Set Enumeration
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- Dynamic Hypergraph Convolutional Network
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- Dynamic Model Tree for Interpretable Data Stream Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- EC-Graph: A Distributed Graph Neural Network System with Error-Compensated Compression
日本大学: 関与なし（対象大学）
- ELDA: Learning Explicit Dual-Interactions for Healthcare Analytics
日本大学: 関与なし（対象大学）
- EMP: Max-P Regionalization with Enriched Constraints
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- Effective Explanations for Entity Resolution Models
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Effective Few-Shot Named Entity Linking by Meta-Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Efficient Computation of Cohesive Subgraphs in Uncertain Bipartite Graphs
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Efficient Graph Isomorphism Query Processing using Degree Sequences and Color-Label Distributions
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Efficient Learning-Based Community-Preserving Graph Generation
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- Efficient Participant Contribution Evaluation for Horizontal and Vertical Federated Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Efficient Personalized Maximum Biclique Search
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Efficient Reinforcement of Bipartite Networks at Billion Scale
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Efficient Top-k Ego-Betweenness Search
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Efficient k-Clique Listing with Set Intersection Speedup
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Efficiently Transforming Tables for Joinability
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Enhancing Federated Learning with In-Cloud Unlabeled Data
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Enhancing Federated Learning with Intelligent Model Migration in Heterogeneous Edge Computing
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Enhancing Recommendation with Automated Tag Taxonomy Construction in Hyperbolic Space
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Epidemic Spread Optimization for Disease Containment with NPIs and Vaccination
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Equi-Joins over Encrypted Data for Series of Queries
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Estimating Node Importance Values in Heterogeneous Information Networks
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Evaluating Complex Queries on Streaming Graphs
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Evolutionary Clustering of Moving Objects
日本大学: 関与なし（対象大学）
- ExSample: Efficient Searches on Video Repositories through Adaptive Sampling
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Example-Based Spatial Search at Scale
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Exploiting Hierarchical Parallelism and Reusability in Tensor Kernel Processing on Heterogeneous HPC Systems
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Exploration of Knowledge Graphs via Online Aggregation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Factor Windows: Cost-Based Query Rewriting for Optimizing Correlated Window Aggregates
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Fairness-Aware Maximal Clique Enumeration
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Fairness-Aware Range Queries for Selecting Unbiased Data
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Fast Adaptive Similarity Search through Variance-Aware Quantization
日本大学: 関与なし（対象大学）
- FedADMM: A Robust Federated Deep Learning Framework with Adaptivity to System Heterogeneity
日本大学: 関与なし（対象大学）