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Spatio-temporal Event Prediction via Deep Point Processes / 深層点過程を用いた時空間イベント予測

京都大学 / 新制・課程博士 / 博士(情報学) / 甲第24028号 / 情博第784号 / 新制||情||133(附属図書館) / 京都大学大学院情報学研究科知能情報学専攻 / (主査)教授 鹿島 久嗣, 教授 山本 章博, 教授 吉川 正俊 / 学位規則第4条第1項該当 / Doctor of Informatics / Kyoto University / DFAM

Identiferoai:union.ndltd.org:kyoto-u.ac.jp/oai:repository.kulib.kyoto-u.ac.jp:2433/275350
Date23 March 2022
CreatorsOkawa, Maya
Contributors大川, 真耶, オオカワ, マヤ
PublisherKyoto University, 京都大学
Source SetsKyoto University
LanguageEnglish
Detected LanguageEnglish
Typedoctoral thesis, Thesis or Dissertation
Rights・Deep mixture point processes: Spatio-temporal event prediction with rich contextual information. In Proceedings of the 25th ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD), pages 373–383. ACM, 2019. https://doi.org/10.1145/3292500.3330937 ・Context-aware spatio-temporal event prediction via convolutional hawkes processes. Machine Learning Journal (Special Issue of ECML PKDD), 107(8-10):1283–1302, 2021. doi:10.1007/s10994-022-06136-5 ・Dynamic Hawkes Processes for Discovering Time-evolving Communities' States behind Diffusion Processes. In Proceedings of the 27th ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD), pages 1276–1286. ACM, 2021.https://doi.org/10.1145/3447548.3467248

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