分类目录归档：文章

关于实体解析基本方法的研究和述评

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• 中文标题：关于实体解析基本方法的研究和述评
• 英文标题：Reviewing Basic Methods of Entity Resolution
• 发布平台：数据分析与知识发现
• 发布日期：2019
• 引用量（非实时）：0
  • 1 文章萃取
    • 1.1 核心观点
    • 1.2 综合评价
    • 1.3 主观评分：⭐⭐⭐⭐
  • 2 精读笔记
    • 2.1 基于概率决策的实体解析 (Probabilistic Entity Resolution)
    • 2.2 基于通用扩展的实体解析 (Generic Entity Resolution)
    • 2.3 基于协同分析的实体解析 (Collective Entity Resolution

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基于随机图的稳健实体解析

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• 中文标题：基于随机图的稳健实体解析
• 英文标题：Robust Entity Resolution using Random Graphs
• 发布平台：ACM SIGMOD
• 发布日期：2018-05-27
• 引用量（非实时）：22
  • 1 文章萃取
    • 1.1 核心观点
    • 1.2 综合评价
    • 1.3 主观评分：⭐⭐⭐⭐
  • 2 精读笔记
    • 2.1 背景介绍
    • 2.2 算法细节
    • 2.3 实验评价
• 3 相关资源

中文标题：基于随机图的稳健实体解析

英文标题：Robust Entity Resolution using Random Graphs

发布平台：ACM SIGMOD

Proceedings

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众包平台实体解析算法

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• 中文标题：众包平台实体解析算法
• 英文标题：Crowdsourcing algorithms for entity resolution
• 发布平台：VLDB
• 发布日期：2014-08-01
• 引用量（非实时）：208
  • 1 文章萃取
    • 1.1 核心观点
    • 1.2 综合评价
    • 1.3 主观评分：⭐⭐⭐⭐
  • 2 精读笔记
    • 2.1 简介与背景
    • 2.2 符号定义与问题
    • 2.3 最优策略复杂度分析
    • 2.4 已有算法分析与反驳
    • 2.5 改进算法的提出
    • 2.6 模型实验与评价
• 相关资源

中文标题：众包平台实体解析算法

英文标题：Crowdsourcing algorithms for entit

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高效精准的时序聚类算法K-Shape

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• 中文标题：高效精准的时序聚类算法K-Shape
• 英文标题：k-Shape: Efficient and Accurate Clustering of Time Series
• 发布平台：ACM SIGMOD
• 发布日期：2015-05-27
• 引用量（非实时）：703
  • 1 文章萃取
    • 1.1 核心观点
    • 1.2 综合评价
    • 1.3 主观评分：⭐⭐⭐⭐⭐
  • 2 精读笔记
    • 2.1 背景知识
    • 2.2 K-Shape算法介绍
    • 2.3 实验评估
• 相关资源

中文标题：高效精准的时序聚类算法K-Shape

英文标题：k-Shape: Efficient and Accurate Clusteri

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基于Lattice LSTM的中文命名实体识别

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• 中文标题：基于Lattice LSTM的中文命名实体识别
• 英文标题：Chinese NER Using Lattice LSTM
• 发布平台：ACL
• 发布日期：2018-01-01
• 引用量（非实时）：596
  • 1 文章萃取
    • 1.1 核心观点
    • 1.2 综合评价
    • 1.3 主观评分：⭐⭐⭐⭐⭐
  • 2 精读笔记
    • 2.1 背景介绍与相关工作
    • 2.2 模型细节
    • 2.3 模型实验结果
• 相关资源

中文标题：基于Lattice LSTM的中文命名实体识别

英文标题：Chinese NER Using Lattice LSTM

发布平台：ACL

Proceedings of the 56th

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结合字典对电子病历进行NER

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• 中文标题：结合字典对电子病历进行NER
• 英文标题：Named Entity Recognition Over Electronic Health Records Through a Combined Dictionary-based Approach
• 发布平台：Procedia Computer Science
• 发布日期：2016-01-01
• 引用量（非实时）：89
  • 1 文章萃取
    • 1.1 核心观点
    • 1.2 综合评价
    • 1.3 主观评分：⭐⭐⭐
  • 2 精读笔记
    • 2.1 三种NER方法
    • 2.2 实验结论
• 相关资源

中文标题：结合字典对电子病历进行NER

英文标题：Named

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针对时序数据挖掘的新方法-Shapelets

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• 中文标题：针对时序数据挖掘的新方法-Shapelets
• 英文标题：Time Series Shapelets：A New Primitive for Data Mining
• 发布平台：SIGKDD
• 发布日期：2009-06-28
• 引用量（非实时）：1143
  • 1 文章萃取
    • 1.1 核心观点
    • 1.2 综合评价
    • 1.3 主观评分：⭐⭐⭐⭐
  • 2 精读笔记
    • 2.1 shapelets入门
    • 2.2 背景知识
    • 2.3 算法-寻找shapelet
    • 2.4 基于shapelets的分类算法
    • 2.5 模型评估
• 相关资源

中文标题：针对时序数据挖掘的新方法-Shapelets

英文标题：T

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基于趋势特征表示的shapelet分类方法

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• 中文标题：基于趋势特征表示的shapelet分类方法
• 英文标题：Shapelet classification method based on trend feature representation
• 发布平台：计算机应用
• 发布日期：2017-08-10
  • 引用量（非实时）：0
    • 1 文章萃取
      • 1.1 核心观点
      • 1.2 综合评价
      • 1.3 主观评分：⭐⭐⭐
    • 2 精读笔记
      • 2.1 引言
      • 2.2 趋势特征表示的shapelet分类
      • 2.3 实验结果分析
  • 相关资源

中文标题：基于趋势特征表示的shapelet分类方法

英文标题：Shapelet classification

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基于电子病历的嵌入式个性临床特征表示

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• 中文标题：基于电子病历的嵌入式个性临床特征表示
• 英文标题：ConCare: Personalized Clinical Feature Embedding via Capturing the Healthcare Context
• 发布平台：AAAI
• 发布日期：2020-04-03
• 引用量（非实时）：60
  • 1 文章萃取
    • 1.1 核心观点
    • 1.2 综合评价
    • 1.3 主观评分：⭐⭐⭐⭐⭐
  • 2 精读笔记
    • 2.1 数据
    • 2.2 时序的重要性
    • 2.3 ConCare框架：捕捉特征关系
    • 2.4 实验结果
• 相关资源

中文标题：基于电子病历的嵌入式个性临床特征表示

英文标题：ConCa

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基于可解释性针对脓毒症幸存者二次ICU病死率的风险因子探索

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• 中文标题：基于可解释性针对脓毒症幸存者二次ICU病死率的风险因子探索
• 英文标题：An explainable machine learning algorithm for risk factor analysis of in-hospital mortality in sepsis survivors with ICU readmission
• 发布平台：CMPB
• 发布日期：2021-06-01
• 引用量（非实时）：17
  • 1 文章萃取
    • 1.1 核心观点
    • 1.2 综合评价
    • 1.3 主观评分：⭐⭐⭐⭐
  • 2 精读笔记
    • 2.1 简介
    • 2.2 数据预处理与差异性分析
    • 2.3 特征选择与建模
    • 2

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