KDD'16 論文採択：省メモリなグラフスケッチのデータ構造 - iwiwiの日記
国際学会 KDD 2016 に論文が採択されました．KDD はデータマイニング分野の最も有名な会議です．発表は 8 月にサンフランシスコです．オーラル発表有りの採択です． 今回の論文は "Compact and Scalable Graph Neighborhood Sketching" というタイトルで，私が主著であり，研究室で特任技術専門員としてお手伝いしてもらっていた矢野さんとの共著です．内容はグラフ向けデータ構造 All-Distances Sketches の実用上の問題点である空間使用量を大幅に削減するための新しいデータ構造の提案です．以前に「大規模グラフのコンパクトでスケーラブルな全距離スケッチ」というタイトルで人工知能学会の人工知能基本問題研究会にて議論させて頂いていたものです． 背景：All-Distances Sketches とは？ All-Distances Ske
KDD 2015 タイトルだけ気になる論文 - 糞糞糞ネット弁慶
Program | KDD 2015, 10-13 August 2015, Sydney いくつかは preprint もあるので読んでいる最中． (Paper ID: 8) Real Time Recommendations Forecast by Connoisseurs (Paper ID: 23) Flexible and Robust Multi-Network Clustering (Paper ID: 33) Diversifying Restricted Boltzmann Machine for Document Modeling (Paper ID: 56) Statistical Arbitrage Mining for Display Advertising (Paper ID: 88) Collaborative Deep Learning for Recomm
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