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2022–2026 LIVE
Web, Data Mining & Information Retrieval
2026 · 785 papers
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- Bridging Front-Door Adjustment and Information Bottleneck for Identifiable Causal Representations
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Broken Memories: Detecting and Mitigating Memorization in Diffusion Models with Degraded Generations
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Bypassing Copyright Protection in Diffusion-based Customization via Two-Stage Latent Feature Optimization
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- C$^2$KV: Compressed and Composable KV Cache Reuse for Efficient LLM Inference
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- C-iVAE: Causal Structure-Aware Identifiable VAE for Tabular Data with Limited Environments
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- CAAD: Causality-Aware Multivariate Time Series Anomaly Detection via Multi-Scale Alignment and Structural Causal Consistency
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- CALM-TS: Risk-Controlled LLM Labeling for Time-Series via Calibrated Selective Gating
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- CAST-Norm: Coupled Adaptive Spatio-Temporal Normalization for Multivariate Time Series Forecasting
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- CATGX: Causal-Aware Temporal Graph Explanation via Scalable Motif Sampling and Adjustment
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- CAVIAR: Disentangling Root Causes with an ICA-based VAE for Large-Scale Microservice Systems
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- CBEGRec: Learning Path Recommendation via Concept Bundling and Exercise Generation
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- CCD: Capturing Cross-Correlations with Deformable Convolutional Networks for Multivariate Time Series Forecasting
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- CDRRM: Contrast-Driven Rubric Generation for Reliable and Interpretable Reward Modeling
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- CES: Combinatorial Experts Selection via Contextual Linear Bandits
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- CFLight: Enhancing Safety with Traffic Signal Control through Counterfactual Learning
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- CLASS: Deep Partial Label Feature Selection with Cluster-Guided Disambiguation and Structured Sparsity
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- CMF-ELN: A Cross-Modal-Fused End-to-end Learning Network for Cold-Start Drug-Drug Interaction Prediction
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- CR-Aug: Community Risk-Guided Adaptive Augmentation for Semi-supervised Graph Anomaly Detection
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- CREAM: Continual Retrieval on Dynamic Streaming Corpora with Adaptive Soft Memory
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- CSSG: A Continuous Spatio-temporal Graph Learning Framework with Scalable Spatial Granularity
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- CTR-Sink: Attention Sink for Language Models in Click-Through Rate Prediction
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- CaCuTe: Casual Cubic-Model Technique for Faster Optimization
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- CaN: A Core-aware Neural Framework for Attributed Hypergraph Generation
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Caesar: Optimizing Federated Learning via Low-deviation Compression
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- CalCo: A Hierarchical Bayesian Framework for Scalable Human-LLM Hybrid Labeling
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Can Fine-Tuning Erase Edits? On the Fragile Coexistence of Knowledge Editing and Fine-tuning
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Can Global XAI Methods Reveal Injected Behaviours in LLMs? SHAP vs Rule Extraction vs RuleSHAP
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Can Prompt Difficulty be Online Predicted for Accelerating RL Finetuning of Reasoning Models?
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Can Structural Cues Save LLMs? Evaluating Language Models in Massive Document Streams
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- CanonFedRec: A Canonical Geometric Framework for Personalized Federated Recommendation
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Causal Abstraction Learning for Multi-Modal Grounded Planning
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Causal Effect Estimation under Informative Censoring: A Multiple-Imputation Approach with Shadow Calibration
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Causal Estimation of Share-Induced Engagement with Flywheel Effects
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Causal Structure-guided Distributionally Robust Optimization under Domain Shifts
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Causal-DFM: Diffusion-Based Causal-Invariant Dynamic Factor Model for Stock Return Prediction
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- CausalPOI: Spatio-Temporal Graph-Based Causal Modeling for Cold-Start POI Check-in Forecasting
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Causality-Based Conformal Imputation Correction with Non-Random Missing Labels
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Certified Defense on the Fairness of Graph Neural Networks
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Certified Signed Graph Unlearning
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- CluBS: Clustering Behavioural Similarity
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- CoFE: Collaborative Feature Engineering via Semantically-Guided Exploration and Diagnostic-Driven Refinement
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- CoFEH: LLM-driven Feature Engineering Empowered by Collaborative Bayesian Hyperparameter Optimization
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- CoGen: A Two-Stage Unified Multi-modal Framework for Bundle Construction via Discrete Semantics Transfer
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- CoPHo: Classifier-guided Conditional Topology Generation with Persistent Homology
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- CoPersona: Collaborative Persona Graphs for Robust LLM Personalization
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- CoRGI: GNNs with Convolutional Residual Global Interactions for Lagrangian Simulation
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Code2MCP: Transforming Code Repositories into MCP Services
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Cognitive Bifurcation: Dual-Progressive Causal Diffusion with Hippocampal Memory for Continual Graph Learning
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Cognitive Distillation for Information Forensics: Towards Improved Hateful Meme Detection
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Collaborative Knowledge Extraction and Integration for Graph Domain Incremental Learning
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Collaborative Memory Augmentation for Generative Recommendation
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Combating Web-Based E-Commerce Fraud Syndicates: Fairness-Aware Hypergraph Contrastive Fraud Detection with Multi-Dimensional Reinforcement Rewards
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Communication-efficient Federated Graph Classification via Generative Diffusion Modeling
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Component-based Reusable UI Code Generation for Complex Websites via Semantic Segmentation and Fine-grained Feedback
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Compress the Easy, Explore the Hard: Difficulty-Aware Entropy Regularization for Efficient LLM Reasoning
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Concept-Residual Representation Expansion for Robustness to Spurious Correlations
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Conditional PED-ANOVA: Hyperparameter Importance in Hierarchical & Dynamic Search Spaces
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日本大学: 東京大学
- Conflicting Node Discrimination Graph Neural Network for Semi-supervised Node Classification
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Constrained Auto-Bidding via Generative Response Modeling
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Constraint-Aligned Subspace Transformation for Scalable Kernel Metric Learning in Clustering
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Constructive Specification for Plug-and-Play Learnware Agents
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Continual-GraphLLM: Dynamic Graph Large Language Model with Invariance Regularized Adaptive Multi-Scale Experts
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Continuous Causal Component and Structure Discovery from Time Series
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Continuous-Time Counterfactual Quantile Learning for Risk-Sensitive Policy Optimization
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Core-based Hierarchies for Efficient GraphRAG
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Counterfactual Analysis on Large Graphs
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Countering Overfitting with Counterfactual Examples
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Cross-Contrastive Clustering for Multimodal Attributed Graphs with Dual Graph Filtering
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Cross-Domain Molecular Relational Learning: Leveraging Chemical Structure-Activity Analysis
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Cross-modal Fusion Transformer for Integrating Retrieved Knowledge into Video Caption Generation
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- DAGPipe: Differentiable DAG Learning for Automated Data Preparation
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- DAMR: Dual Adaptive Multi-Head Representation Learning for Multivariate Time Series Anomaly Detection
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- DA^2-Unlearn: Dual-Adaptive Forget-Repair-Based Recommendation Unlearning
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- DCFO: Density-Based Counterfactuals for Outliers
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- DEFINED: A Data-Efficient Computational Framework for Fine-Grained Creativity Assessment in Debate Scenarios
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- DICE: Dynamic In-Context Example Selection in LLM Agents via Efficient Knowledge Transfer
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- DIREC: Diffusion-Based Review-Embedding Generation for Accurate Cross-Domain Recommendation
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- DREAM: LLM-based Dynamic Role-playing via Event-Aware Memory Graph
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- DSPIGCN: Dual-stream Physics-informed Graph Convolutional Network for Reliable Pedestrian Trajectory Prediction
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- DeMIC: Decentralized Meta In-Context Learning with Refiner-Guided Adaptation
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- DeMix: Debugging Training Data with Mixed Data Error Types by Investigating Influence Vectors
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Debiased Negative Mining Improves Out-of-distribution Detection with Pre-trained Vision-Language Models
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Decentralized Stochastic Nonconvex Optimization under the $(L_0,L_1)$-Smoothness
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Decoding Intent from Fragments: Structure-Aware Late Interaction for Concept-Level EEG-to-Text Retrieval
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Decomposing Predictive Roles of Semantic and Collaborative Information for Sequential Recommendation
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Decoupling and Damping: Structurally-Regularized Gradient Matching for Multimodal Graph Condensation
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Deep Hierarchical Knowledge Loss for Fault Intensity Diagnosis
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Defending against Model Extraction for GNNs with Model Reprogramming
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Devil's Hand: Data Poisoning Attacks to Locally Private Graph Learning Protocols
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- DiKGRec: Generative Recommender Model with Diffusion and Knowledge Graph--Based Reasoning
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- DiLA: Enhancing LLM Tool Learning with Differential Logic Layer
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Diagnosing Evidence Utilization in Multimodal Document Question Answering
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Differentiably Discovering Sets of Rules
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Differential-Aware Synergy of Quantity and Topology for Hyper-Relational Knowledge Graphs with Numeric Entities
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Differential-Integral Neural Operator for Long-Term Turbulence Forecasting
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- DiffoR: A Unified Continuous Generative Framework for Universal Ordinal Regression
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Diffusion-based Spatio-temporal Interpolation with Dynamic Sensor Sets
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Directional Time Series Editing via Retrieval-Guided Jacobian-Vector Inference
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- DisCo: Diffusion-guided Unbiased Discriminative Learning for Unsupervised Graph Domain Adaptation
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日本大学: 関与なし（対象大学）
- Disagreement-Aware Subgraph Federated Learning via Uncertainty-Guided Local-Global Alignment
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日本大学: 関与なし（対象大学）