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Web, Data Mining & Information Retrieval
2024 · 411 papers
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- A Deep Prediction Framework for Multi-Source Information via Heterogeneous GNN
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- A Fast Exact Algorithm to Enumerate Maximal Pseudo-cliques in Large Sparse Graphs
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- A Hierarchical Context Augmentation Method to Improve Retrieval-Augmented LLMs on Scientific Papers
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- A Hierarchical and Disentangling Interest Learning Framework for Unbiased and True News Recommendation
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- A Learned Generalized Geodesic Distance Function-Based Approach for Node Feature Augmentation on Graphs
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- A Multimodal Foundation Agent for Financial Trading: Tool-Augmented, Diversified, and Generalist
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- A Novel Feature Space Augmentation Method to Improve Classification Performance and Evaluation Reliability
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- A Novel Prompt Tuning for Graph Transformers: Tailoring Prompts to Graph Topologies
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- A Population-to-individual Tuning Framework for Adapting Pretrained LM to On-device User Intent Prediction
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- A Unified Core Structure in Multiplex Networks: From Finding the Densest Subgraph to Modeling User Engagement
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- A Uniformly Bounded Correlation Function for Spatial Point Patterns
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- ACER: Accelerating Complex Event Recognition via Two-Phase Filtering under Range Bitmap-Based Indexes
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- AGS-GNN: Attribute-guided Sampling for Graph Neural Networks
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- AIM: Attributing, Interpreting, Mitigating Data Unfairness
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- AdaGMLP: AdaBoosting GNN-to-MLP Knowledge Distillation
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- AdaRD: An Adaptive Response Denoising Framework for Robust Learner Modeling
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- Adapting Job Recommendations to User Preference Drift with Behavioral-Semantic Fusion Learning
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Addressing Prediction Delays in Time Series Forecasting: A Continuous GRU Approach with Derivative Regularization
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- Advancing Molecule Invariant Representation via Privileged Substructure Identification
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Algorithmic Fairness Generalization under Covariate and Dependence Shifts Simultaneously
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- All in One and One for All: A Simple yet Effective Method towards Cross-domain Graph Pretraining
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- An Efficient Local Search Algorithm for Large GD Advertising Inventory Allocation with Multilinear Constraints
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- An Efficient Subgraph GNN with Provable Substructure Counting Power
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- An Energy-centric Framework for Category-free Out-of-distribution Node Detection in Graphs
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- An Unsupervised Learning Framework Combined with Heuristics for the Maximum Minimal Cut Problem
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- AnyLoss: Transforming Classification Metrics into Loss Functions
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- Approximate Matrix Multiplication over Sliding Windows
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- Approximating Memorization Using Loss Surface Geometry for Dataset Pruning and Summarization
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Asymmetric Beta Loss for Evidence-Based Safe Semi-Supervised Multi-Label Learning
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- AsyncET: Asynchronous Representation Learning for Knowledge Graph Entity Typing
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- Asynchronous Vertical Federated Learning for Kernelized AUC Maximization
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Attacking Graph Neural Networks with Bit Flips: Weisfeiler and Leman Go Indifferent
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- Auctions with LLM Summaries
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- AutoXPCR: Automated Multi-Objective Model Selection for Time Series Forecasting
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Automatic Multi-Task Learning Framework with Neural Architecture Search in Recommendations
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- BTTackler: A Diagnosis-based Framework for Efficient Deep Learning Hyperparameter Optimization
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- BadSampler: Harnessing the Power of Catastrophic Forgetting to Poison Byzantine-robust Federated Learning
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Balanced Confidence Calibration for Graph Neural Networks
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Bi-Objective Contract Allocation for Guaranteed Delivery Advertising
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Binder: Hierarchical Concept Representation through Order Embedding of Binary Vectors
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- BitLINK: Temporal Linkage of Address Clusters in Bitcoin Blockchain
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Bivariate Decision Trees: Smaller, Interpretable, More Accurate
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- BoKA: Bayesian Optimization based Knowledge Amalgamation for Multi-unknown-domain Text Classification
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Brant-X: A Unified Physiological Signal Alignment Framework
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Bridging Items and Language: A Transition Paradigm for Large Language Model-Based Recommendation
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Bridging and Compressing Feature and Semantic Spaces for Robust Graph Neural Networks: An Information Theory Perspective
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Budgeted Multi-Armed Bandits with Asymmetric Confidence Intervals
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- CAFO: Feature-Centric Explanation on Time Series Classification
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- CASA: Clustered Federated Learning with Asynchronous Clients
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- CASH via Optimal Diversity for Ensemble Learning
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- CAT: Interpretable Concept-based Taylor Additive Models
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- CE-RCFR: Robust Counterfactual Regression for Consensus-Enabled Treatment Effect Estimation
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- CONFIDE: Contextual Finite Difference Modelling of PDEs
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- CURLS: Causal Rule Learning for Subgroups with Significant Treatment Effect
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Calibration of Time-Series Forecasting: Detecting and Adapting Context-Driven Distribution Shift
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Can Modifying Data Address Graph Domain Adaptation?
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Can a Deep Learning Model be a Sure Bet for Tabular Prediction?
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- Capturing Homogeneous Influence among Students: Hypergraph Cognitive Diagnosis for Intelligent Education Systems
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Causal Estimation of Exposure Shifts with Neural Networks and an Application to Inform Air Quality Standards in the US
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Causal Subgraph Learning for Generalizable Inductive Relation Prediction
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Certified Robustness on Visual Graph Matching via Searching Optimal Smoothing Range
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- CheatAgent: Attacking LLM-Empowered Recommender Systems via LLM Agent
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- Cluster-Wide Task Slowdown Detection in Cloud System
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Co-Neighbor Encoding Schema: A Light-cost Structure Encoding Method for Dynamic Link Prediction
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- CoLiDR: Co ncept L earn i ng using Aggregated D isentangled R epresentations
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- CoMAL: Contrastive Active Learning for Multi-Label Text Classification
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- CoRAL: Collaborative Retrieval-Augmented Large Language Models Improve Long-tail Recommendation
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- CoSLight: Co-optimizing Collaborator Selection and Decision-making to Enhance Traffic Signal Control
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Communication-efficient Multi-service Mobile Traffic Prediction by Leveraging Cross-service Correlations
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Compact Decomposition of Irregular Tensors for Data Compression: From Sparse to Dense to High-Order Tensors
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Conditional Logical Message Passing Transformer for Complex Query Answering
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Conformal Counterfactual Inference under Hidden Confounding
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Conformalized Link Prediction on Graph Neural Networks
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Consistency and Discrepancy-Based Contrastive Tripartite Graph Learning for Recommendations
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Continual Collaborative Distillation for Recommender System
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- ControlTraj: Controllable Trajectory Generation with Topology-Constrained Diffusion Model
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Conversational Dueling Bandits in Generalized Linear Models
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Cost-Efficient Fraud Risk Optimization with Submodularity in Insurance Claim
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Counteracting Duration Bias in Video Recommendation via Counterfactual Watch Time
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Counterfactual Generative Models for Time-Varying Treatments
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Cross-Context Backdoor Attacks against Graph Prompt Learning
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- CrossLight: Offline-to-Online Reinforcement Learning for Cross-City Traffic Signal Control
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Customizing Graph Neural Network for CAD Assembly Recommendation
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- CutAddPaste: Time Series Anomaly Detection by Exploiting Abnormal Knowledge
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- DFGNN: Dual-frequency Graph Neural Network for Sign-aware Feedback
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- DIET: Customized Slimming for Incompatible Networks in Sequential Recommendation
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- DIVE: Subgraph Disagreement for Graph Out-of-Distribution Generalization
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- DPHGNN: A Dual Perspective Hypergraph Neural Networks
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- DPSW-Sketch: A Differentially Private Sketch Framework for Frequency Estimation over Sliding Windows
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Dataset Condensation for Time Series Classification via Dual Domain Matching
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Dataset Regeneration for Sequential Recommendation
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Debiased Recommendation with Noisy Feedback
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Dense Subgraph Discovery Meets Strong Triadic Closure
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- DiffCrime: A Multimodal Conditional Diffusion Model for Crime Risk Map Inference
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Diffusion-Based Cloud-Edge-Device Collaborative Learning for Next POI Recommendations
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- DiffusionE: Reasoning on Knowledge Graphs via Diffusion-based Graph Neural Networks
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- DipDNN: Preserving Inverse Consistency and Approximation Efficiency for Invertible Learning
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- DisCo: Towards Harmonious Disentanglement and Collaboration between Tabular and Semantic Space for Recommendation
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Disentangled Multi-interest Representation Learning for Sequential Recommendation
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Distributed Thresholded Counting with Limited Interaction
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日本大学: 関与なし（対象大学）