KDD 異常検知 多変量回帰 その他興味のあるやつ

[2016](https://www.kdd.org/kdd2016/program/accepted-papers)

* [航空システムにおけるセミマルコフスイッチングベクトル自己回帰モデルベースの異常検出](https://www.kdd.org/kdd2016/subtopic/view/semi-markov-switching-vector-autoregressive-model-based-anomaly-detection-i)
* [ストリーミング異種グラフでの高速メモリ効率の良い異常検出](https://www.kdd.org/kdd2016/subtopic/view/fast-memory-efficient-anomaly-detection-in-streaming-heterogeneous-graphs)
* [実行ログからプログラム制御フローグラフマイニングを使用した異常検出](https://www.kdd.org/kdd2016/subtopic/view/anomaly-detection-using-program-control-flow-graph-mining-from-execution-lo)
* [潜在車両間ネットワークにおけるタクシー運転行動分析：社会的影響の観点](http://www.kdd.org/kdd2016/subtopic/view/taxi-driving-behavior-analysis-in-latent-vehicle-to-vehicle-networks-a-soci)
* [堅牢なエクストリームマルチラベル学習](https://www.kdd.org/kdd2016/subtopic/view/robust-extreme-multi-label-learning)・・・ZhangとZhang [28]は、ベイジアンネットワークを使用して複数のラベル間の依存構造を特徴づけ、依存構造内の親ラベルを追加の入力フィーチャとして扱うことにより、各ラベルのバイナリ分類子を学習しました。ただし、ラベルの数が増え続けると、これらのアルゴリズムは通常、計算上実行不可能になります。→埋め込みベースのアプローチ
* [XGBoost：スケーラブルなツリーブースティングシステム](http://www.kdd.org/kdd2016/subtopic/view/xgboost-a-scalable-tree-boosting-system)
* [消失相関の時間的および動的分析による因果異常のランク付け](http://www.kdd.org/kdd2016/subtopic/view/ranking-causal-anomalies-via-temporal-and-dynamical-analysis-on-vanishing-c)・・・監視データでの異常検知．ノイズに強い．
* [推奨、タグ付け、ランキング、およびその他の欠落しているラベルの適用のための極端なマルチラベル損失関数](https://www.kdd.org/kdd2016/subtopic/view/extreme-multi-label-loss-functions-for-recommendation-tagging-ranking-other)・・・マルチラベルの論文
* [文法圧縮されたデータ行列上のスケーラブルな部分最小二乗回帰](https://www.kdd.org/kdd2016/subtopic/view/scalable-partial-least-squares-regression-on-grammar-compressed-data-matric)・・・高い解釈性で統計モデルを学習
* [不均衡なデータを使用したオンライン非対称アクティブ学習](http://www.kdd.org/kdd2016/subtopic/view/online-asymmetric-active-learning-with-imbalanced-data)
* [ニュースイベントを使用した社会経済指標の予測](https://www.kdd.org/kdd2016/subtopic/view/predicting-socio-economic-indicators-using-news-events)・・・食料価格を予測する？


[2017](https://www.kdd.org/kdd2017/accepted-papers)

* [堅牢なディープオートエンコーダーによる異常検出](https://www.kdd.org/kdd2017/papers/view/anomaly-detection-with-robust-deep-auto-encoders)
* [極値理論によるストリームの異常検出](https://www.kdd.org/kdd2017/papers/view/anomaly-detection-in-streams-with-extreme-value-theory)・・・しきい値を手動で設定する必要がなく、分布に関する仮定を行わない極値理論に基づいて、ストリーミング単変量時系列の外れ値を検出する新しいアプローチを提案
* [The Simpler The Better：大規模オンライン著者の元のタクシー需要を予測するための統一アプローチ](https://www.kdd.org/kdd2017/papers/view/the-simpler-the-better-a-unified-approach-to-predicting-original-taxi-deman)
* [マルチタスク学習を使用したパーキンソン病の予後と診断](http://delivery.acm.org/10.1145/3100000/3098065/p1457-emrani.pdf?ip=202.11.207.54&id=3098065&acc=ACTIVE%20SERVICE&key=D2341B890AD12BFE%2EC42B75FAF631724D%2E4D4702B0C3E38B35%2E4D4702B0C3E38B35&__acm__=1570677270_dd3c5280beef33a3af7cc124aa5eebc8)
* [メトリック学習を使用したコンテキスト空間外れ値検出](https://www.kdd.org/kdd2017/papers/view/contextual-spatial-outlier-detection-with-metric-learning)


[2018](https://www.kdd.org/kdd2018/accepted-papers)

* [キャリブレーションされたマルチタスク学習](https://www.kdd.org/kdd2018/accepted-papers/view/calibrated-multi-task-learning)・・・マルチタスク回帰の問題をキャリブレーションで解決した論文．タスクごとにノイズの程度が異なる問題に対処．新しい非凸低次正則化器を利用してトレース標準の罰バイアスを軽減する、非凸較正マルチタスク学習（NC-CMTL）と名付けられた新しい較正マルチタスク学習モデルを提案．ユーザーは異なるノイズレベルの複数のタスクに対処できる．他の機械学習分野でのレギュラライザーのパフォーマンスと最適化方法の調査がfuturetask．
* [最大相関基準を使用した新しいロバストなメトリック学習モデル](https://www.kdd.org/kdd2018/accepted-papers/view/new-robust-metric-learning-model-using-maximum-correntropy-criterion)
* [ランダム距離ベースの外れ値検出のための超高次元データの表現の学習](https://www.kdd.org/kdd2018/accepted-papers/view/learning-representations-of-ultrahigh-dimensional-data-for-random-distance-)
* [クラウドソーシングのためのマルチラベル推論](https://www.kdd.org/kdd2018/accepted-papers/view/multi-label-inference-for-crowdsourcing)・・・複数の独立したmultinoulli分布の混合を導入して、ラベル間の相関を捉える．
* [マルチタスク学習のための変数選択とタスクグループ化](https://www.kdd.org/kdd2018/accepted-papers/view/variable-selection-and-task-grouping-for-multi-task-learning)
* [DILOF：データストリームにおける効果的でメモリ効率の良いローカル異常値検出](https://www.kdd.org/kdd2018/accepted-papers/view/dsilof-effective-and-memory-efficient-local-outlier-detection-in-data-strea)
* [旅行時間推定のためのマルチタスク表現学習](https://www.kdd.org/kdd2018/accepted-papers/view/multi-task-representation-learning-for-travel-time-estimation)
* [リアルタイム入札における落札価格のディープ検閲学習](https://www.kdd.org/kdd2018/accepted-papers/view/deep-censored-learning-of-the-winning-price-in-the-real-time-bidding)
* [深いマルチ出力予測：血糖の軌跡を正確に予測する学習](https://www.kdd.org/kdd2018/accepted-papers/view/deep-multi-output-forecasting-learning-to-accurately-predict-blood-glucose-)
* [Airbnbの動的価格設定のためのカスタマイズされた回帰モデル](https://www.kdd.org/kdd2018/accepted-papers/view/customized-regression-model-for-airbnb-dynamic-pricing)
* [Du-Parking：時空間ビッグデータがリアルタイムの駐車可能性を知らせます](https://www.kdd.org/kdd2018/accepted-papers/view/du-parking-spatio-temporal-big-data-tells-you-realtime-parking-availability)
* [Airbnbでの検索ランキングに埋め込みを使用したリアルタイムパーソナライゼーション](https://www.kdd.org/kdd2018/accepted-papers/view/real-time-personalization-using-embeddings-for-search-ranking-at-airbnb)
* [Pangloss：ノイズの多いテキスト環境での高速エンティティリンク](https://www.kdd.org/kdd2018/accepted-papers/view/pangloss-fast-entity-linking-in-noisy-text-environments)
* [ラベルのノイズを調整するためのアクティブディープラーニング](https://www.kdd.org/kdd2018/accepted-papers/view/active-deep-learning-to-tune-down-the-noise-in-labels)
* [マルチタスク学習のための学習タスク：ICUの異種患者集団](https://www.kdd.org/kdd2018/accepted-papers/view/learning-tasks-for-multitask-learning-heterogenous-patient-populations-in-t)

[2019](https://www.kdd.org/kdd2019/accepted-papers)

* [偏差ネットワークによる深層異常検出](https://www.kdd.org/kdd2019/accepted-papers/view/deep-anomaly-detection-with-deviation-networks)
* [dEFEND：説明可能な偽ニュースの検出](https://www.kdd.org/kdd2019/accepted-papers/view/defend-explainable-fake-news-detection)
* [時間変化するデータストリームの動的モデリングと予測](https://www.kdd.org/kdd2019/accepted-papers/view/dynamic-modeling-and-forecasting-of-time-evolving-data-streams)
* [2つの方法による動的グラフでの高速で正確な異常検出](https://www.kdd.org/kdd2019/accepted-papers/view/fast-and-accurate-anomaly-detection-in-dynamic-graphs-with-a-two-pronged-ap)
* [K-Multiple-Means：指定されたKクラスターを使用した複数平均クラスタリング法](https://www.kdd.org/kdd2019/accepted-papers/view/k-multiple-means-a-multiple-means-clustering-method-with-specified-k-cluste)
* [時系列予測における極端なイベントのモデリング](https://www.kdd.org/kdd2019/accepted-papers/view/modeling-extreme-events-in-time-series-prediction)
* [マルチタスクリカレントニューラルネットワークと株価予測のための高次マルコフ確率場](https://www.kdd.org/kdd2019/accepted-papers/view/multi-task-recurrent-neural-network-and-higher-order-markov-random-fields-f)
* [マルチタスク学習のための多重関係注意ネットワーク](https://www.kdd.org/kdd2019/accepted-papers/view/multiple-relational-attention-network-for-multi-task-learning)
* [マルチタスク学習のための特権情報の保持](https://www.kdd.org/kdd2019/accepted-papers/view/retaining-privileged-information-for-multi-task-learning)
* [クラスタ化されたマルチタスク学習のための代表的なタスクを使用したロバストなタスクグループ化](https://www.kdd.org/kdd2019/accepted-papers/view/robust-task-grouping-with-representative-tasks-for-clustered-multi-task-lea)
* [逆強化学習を使用した逐次異常検出](https://www.kdd.org/kdd2019/accepted-papers/view/sequential-anomaly-detection-using-inverse-reinforcement-learning)
* [150の成功した機械学習モデル：Booking.comで学んだ6つのレッスン](https://www.kdd.org/kdd2019/accepted-papers/view/150-successful-machine-learning-models-6-lessons-learned-at-booking.com)
* [電子商取引価格設定システムの異常検出](https://www.kdd.org/kdd2019/accepted-papers/view/anomaly-detection-for-an-e-commerce-pricing-system)
* [Airbnb検索への深層学習の適用](https://www.kdd.org/kdd2019/accepted-papers/view/applying-deep-learning-to-airbnb-search)
* [投資行動は中身を知ることができる：株価動向予測のための株価固有のプロパティの調査](https://www.kdd.org/kdd2019/accepted-papers/view/investment-behaviors-can-tell-what-inside-exploring-stock-intrinsic-propert)
* [毎日のログから睡眠の質を学ぶ](https://www.kdd.org/kdd2019/accepted-papers/view/learning-sleep-quality-from-daily-logs)
* [マルチタスク学習によるパーソナライズされたアトラクション強化スポンサード検索](https://www.kdd.org/kdd2019/accepted-papers/view/personalized-attraction-enhanced-sponsored-search-with-multi-task-learning)
* [オンライン広告のマルチタスク学習によるさまざまなタイプのコンバージョンの予測](https://www.kdd.org/kdd2019/accepted-papers/view/predicting-different-types-of-conversions-with-multi-task-learning-in-onlin)
* [地理的クラスタリングによるランダム化実験計画](https://www.kdd.org/kdd2019/accepted-papers/view/randomized-experimental-design-via-geographic-clustering)
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