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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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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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