mining专题
读论文《Behavior Pattern Mining-based Multi-Behavior Recommendation》
论文地址：arxiv.org/pdf/2408.12152v1 项目地址：GitHub - rookitkitlee/BPMR 基于行为模式挖掘的多行为推荐：论文提出了一种新颖的多行为推荐算法（BPMR），旨在通过分析用户和项目之间的复杂交互模式来提高推荐系统的有效性。这种方法特别关注于用户除了购买之外的其他行为，例如页面浏览和收藏等辅助行为，这些行为可以提供更丰富的用户交互数据，帮助更准确地
Workshop on Argument Mining (ArgMining) 历届会议信息
文章目录 ArgMining workshopShared task 共享任务2024年：2023年： 历届会议网站11th ArgMining@ACL August 15, 2024: Bangkok, Thailand10th ArgMining@EMNLP 2023: Singapore9th ArgMining@COLING 2022: Gyeongju, Korea8th ArgM
Training Region-based Object Detectors with Online Hard Example Mining(CVPR2016 Oral)
转载自：http://zhangliliang.com/2016/04/13/paper-note-ohem/ Training Region-based Object Detectors with Online Hard Example Mining是CMU实验室和rbg大神合作的paper，cvpr16的oral，来源见这里：http://arxiv.org/pdf/1604.03540
学习data mining的7个步骤
学习data mining的7个步骤(可以并行进行，或按不同次序进行) 1.语言：学习R， Python, SQL, 提交到 KDnuggets 2.工具：学习使用data mining和visualization工具 3.教材：阅读introductory textbook to understand the fundation. 4.教育：参加在线研讨会(webinars)，加入课程，
18-Weakly-Supervised-Semantic-Segmentation-by Iteratively-Mining-Common-Object-Features
when CVPR 2018 who（影响了谁） 图像标签监督下的弱监督语义分割是一项具有挑战性的任务，因为它直接将高级语义与低级别外观相关联。为了弥合这一差距，在本文中，我们提出了一个迭代的自下而上和自上而下的框架，它可以扩展对象区域并优化分割网络。 why(为什么提出) 弱监督的语义分割非常具有挑战性，因为它直接将高级语义与低级别外观相关联。 由于只有图像标签可用，因此大多数先前
Mini-Gemini Mining the Potential of Multi-modality Vision Language Models
Mini-Gemini: Mining the Potential of Multi-modality Vision Language Models TL; DR：本文构建了一个支持 text+image 多模态输入、text+image 多模态输出的真正的多模态大模型 Mini-Gemini。技术方面主要有三个要点：高效高分辨率的视觉 token 编码，高质量的数据，以及通过 VLM 引导的图
mining，一个有趣的 Python 库！
更多Python学习内容：ipengtao.com 大家好，今天为大家分享一个有趣的 Python 库 - mining。 Github地址：https://github.com/mining/mining Python Mining库是一个用于数据挖掘和分析的工具库，它提供了丰富的算法和函数，可以帮助开发者处理和分析大规模数据集。本文将介绍如何安装和使用Mining库，以及它的特性、基本功
Data Mining : Concepts, Models, Methods, and Algorithms
版权声明：原创作品，允许转载，转载时请务必以超链接形式标明文章原始出版、作者信息和本声明。否则将追究法律责任。 http://blog.csdn.net/topmvp - topmvp Data Mining: Concepts, Models, Methods, and Algorithms discusses data mining principles and then descri
Quality Measures in Data Mining
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Practical Text Mining with Perl
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Data Mining: Know It All
版权声明：原创作品，允许转载，转载时请务必以超链接形式标明文章原始出版、作者信息和本声明。否则将追究法律责任。 http://blog.csdn.net/topmvp - topmvp Channel Data Warehouse Sql Language ACCESS FileMaker Data Mining Database Design Database General
Oracle Data Mining 组件 说明
一.DataMining 组件 说明 在说明之前，我们先用如下SQL查看一下DB中的组件： SQL> col comp_id for a15 SQL> col version for a15 SQL> col comp_name for a30 SQL> select comp_id,comp_name,versionfrom dba_registry ; COMP_
Mini-Gemini: Mining the Potential of Multi-modality Vision Language Models
Mini-Gemini: Mining the Potential of Multi-modality Vision Language Models 相关链接：arxiv 关键字：Vision Language Models、Multi-modality、High-Resolution Visual Tokens、High-Quality Data、VLM-guided Generation
情感词生成 [opinion mining]
我们知道，在情感挖掘中，主要有情感分类(Sentiment Classification)和情感抽取(Opinion Extraction)。对于文档情感分类，一般是构造特征向量来进行分类或是聚类。也有通过计算文档中词的情感分数来获取文档的情感极性，然而这种方法用的不多，效果也不佳。但是对于句子级别的情感挖掘，由于特征少，情感分类效果没有那么理想，而句子的情感往往是由句子中的几个情感词决定。因
文献翻译与阅读《ChatRule: Mining Logical Rules with Large Language Models for Knowledge Graph Reasoning》
目录 知识图谱与大模型如何结合？ 一、预备知识 1 prompt 提示词 2 AI指令的实用意义 3 AI指令编写的方法，编写AI提示词（Prompt）的一般步骤 4 AI提示词（Prompt）的学习重点与意义： 4 Prompt的应用场景 5 Prompt也存在一些挑战和限制 6 大语言模型的预训练：思维链(Chain-of-thought，CoT)原理详解 6
Efficient Pattern Mining Methods
Efficient Pattern Mining Methods @(Pattern Discovery in Data Mining) 本文介绍了几个模式挖掘的高效算法。主要以Apriori思想为框架，主要讲解了FP-Growth算法。 The Downward Closure Property of Frequent Patterns Property The downward cl
「翻译」Flexible and Feasible Support Measures for Mining Frequent Patterns in Large Labeled Graphs
在大标签图中挖掘频繁模式的灵活可行的方法 Jinghan Meng 南佛罗里达大学计算机科学与工程系 jmeng@mail.usf.edu Yi-Cheng Tu ∗ 南佛罗里达大学计算机科学与工程系 tuy@mail.usf.edu 摘要 近年来，图数据库的热度迅速增长。本文着重于将单图作为一种有效模型来表示信息和其相关图的挖掘的技术。在
How to understand Data Mining
How to understand Data Mining 什么是数据挖掘为何使用数据挖掘数据挖掘有哪些类型流程挖掘文本挖掘预测挖掘 数据挖掘如何运作业务了解数据了解数据准备数据筛选数据变量转换缺失值处理坏数据处理数据标准化主成分分析属性选择数据规约 数据建模评估模型部署模型 数据挖掘的方法有哪些异常检测（Anomaly detection）聚类分析（Clustering Analysis）
Chapter 1 Introduction to Data Mining
目录 1. Motivation 2. Definition and Procedure 3. What we are going to Learn 1. Motivation: A. Explosive growth of data： Source of abundant data: Business、Science、Society and Everyone. B
【医学论文阅读笔记】 “Pancreas image mining: a systematic review of radiomics“ （胰腺影像组学综述）
单位： 奥克兰大学 论文： https://link.springer.com/article/10.1007/s00330-020-07376-6 文章目录 前言一、72篇论文配置特点二、72篇论文影像组学特点下载 前言 文章系统地回顾了已发表的国内外共72篇关于胰腺影像组学应用的论文。 注：文末附72篇论文下载地址。 阅读笔记思维导图版： 一、
论文阅读：Zoom-Net：Mining Deep Feature Interactions for Visual Relationship Recognition(ECCV18)
这篇论文有两个亮点，第一个是SCA-Module，第二个是损失函数的求法。整个框架还是很简洁明了的，就不多说了。 1.Spatiality-Context-Apperance Module（SCA-M） 总共计算了五种特征，主宾各一种，谓语三种。图上画得挺清楚的，就不细说了。 谓语的三种特征计算的这种结构叫做Contrasive ROI Pooling，是用来感知空间位置关系的 主语和宾语的
论文阅读：Zoom-Net：Mining Deep Feature Interactions for Visual Relationship Recognition(ECCV18)
这篇论文有两个亮点，第一个是SCA-Module，第二个是损失函数的求法。整个框架还是很简洁明了的，就不多说了。 1.Spatiality-Context-Apperance Module（SCA-M） 总共计算了五种特征，主宾各一种，谓语三种。图上画得挺清楚的，就不细说了。 谓语的三种特征计算的这种结构叫做Contrasive ROI Pooling，是用来感知空间位置关系的 主语和宾语的
Object Instance Mining for Weakly Supervised Object Detection
论文题目：Object Instance Mining for Weakly Supervised Object Detection 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2002.01087.pdf 论文代码：https://github.com/bigvideoresearch/OIM 提出了一种端到端的物体实例挖掘(Object Instance Min
Subgraph mining in a large graph: A review（2022 WIREs DMKD）
Subgraph mining in a large graph: A review ---- 《大图中的子图挖掘：回顾》 摘要 大图通常用于对各种研究和应用领域中的复杂系统进行模拟和建模。由于其重要性，单个大图中的频繁子图挖掘（FSM）是一个至关重要的问题，最近它吸引了众多研究人员，并在研究和应用目的的各种任务中发挥了重要作用。FSM旨在找到大图中出现次数大于或等于给定频率阈值的所有子图
【点云处理之论文狂读经典版11】—— Mining Point Cloud Local Structures by Kernel Correlation and Graph Pooling
KCNet: Mining Point Cloud Local Structures by Kernel Correlation and Graph Pooling 摘要引言方法Learning on Local Geometric StructureLearning on Local Feature Structure 实验Shape ClassificationPart Segmenta
【论文阅读】TomoTwin: generalized 3D localization of macromolecules in cryo-ET with structural data mining
题目 TomoTwin: generalized 3D localization of macromolecules in cryo-electron tomograms with structural data mining 利用结构数据挖掘对冷冻电子断层扫描中的大分子进行广义3D定位 发表期刊：Nature Methods 发表时间：2023.5.15 发表单位：德国多特蒙德马克斯普朗克分