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IEEE ICDM(International Conference on Data Mining)是世界上数据挖掘领域的顶级会议之一,该会议涵盖了数据挖掘的所有方面,包括算法、软件、系统和应用,旨在推动数据挖掘领域的最先进技术。被中国计算机协会 CCF 推荐为 B类会议

IEEE ICDM 2021 共接收 990 篇投稿,平均接受率为 20.0%,主要包含 2 tracks :Regular papers(98/990=9.9%)和 Short papers(100)。


本文主要整下 Regular & Short papers 下时间序列相关研究,其研究主题包括但不限于:时间序列预测 & 异常检测

01

论文标题 Towards Interpretability and Personalization: A Predictive Framework for Clinical Time-series Analysis

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02

论文标题 Towards Generating Real-World Time Series Data

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03

论文标题 Continual Learning for Multivariate Time Series Tasks with Variable Input Dimensions

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04

论文标题 CASPITA: Mining Statistically Significant Paths in Time Series Data from an Unknown Network

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05

论文标题 Multi-way Time Series Join on Multi-length Patterns

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06

论文标题 Attentive Neural Controlled Differential Equations for Time-series Classification and Forecasting

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07

论文标题 SSDNet: State Space Decomposition Neural Network for Time Series Forecasting

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08

论文标题 Space Meets Time: Local Spacetime Neural Network For Traffic Flow Forecasting

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09

论文标题 Ultra fast warping window optimization for Dynamic Time Warping

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10

论文标题 Gaussian Process Model Learning for Time Series Classification

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论文标题 Contrast Profile: A Novel Time Series Primitive that Allows Classification in Real World Settings

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论文标题 MERITS: Medication Recommendation for Chronic Disease with Irregular Time-Series

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论文标题 LIFE: Learning Individual FEatures for Multivariate Time Series Prediction with Missing Values

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论文标题 Spikelet: An Adaptive Symbolic Approximation for Finding Higher-Level Structure in Time Series

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论文标题 STING: Self-attention based Time-series Imputation Networks using GAN

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论文标题 Streaming Dynamic Graph Neural Networks for Continuous-Time Temporal Graph Modeling

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论文标题 SMATE: Semi-Supervised Spatio-Temporal Representation Learning on Multivariate Time Series

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18

论文标题 PIETS: Parallelised Irregularity Encoders for Forecasting with Heterogeneous Time-Series

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19

论文标题 TCube: Domain-Agnostic Neural Time-series Narration

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