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| ファイル | 記述 | サイズ | フォーマット | |
|---|---|---|---|---|
| djohk00784.pdf | Dissertation_全文 | 9.69 MB | Adobe PDF | 見る/開く |
| yjohk00784.pdf | Abstract_要旨 | 182.87 kB | Adobe PDF | 見る/開く |
| タイトル: | Spatio-temporal Event Prediction via Deep Point Processes |
| その他のタイトル: | 深層点過程を用いた時空間イベント予測 |
| 著者: | Okawa, Maya |
| 著者名の別形: | 大川, 真耶 |
| キーワード: | Event Prediction Point Processes Hawkes Processes Neural Network Event Sequence |
| 発行日: | 23-Mar-2022 |
| 出版者: | Kyoto University |
| 学位授与大学: | 京都大学 |
| 学位の種類: | 新制・課程博士 |
| 取得分野: | 博士(情報学) |
| 報告番号: | 甲第24028号 |
| 学位記番号: | 情博第784号 |
| 学位授与年月日: | 2022-03-23 |
| 請求記号: | 新制||情||133(附属図書館) |
| 研究科・専攻: | 京都大学大学院情報学研究科知能情報学専攻 |
| 論文調査委員: | (主査)教授 鹿島 久嗣, 教授 山本 章博, 教授 吉川 正俊 |
| 学位授与の要件: | 学位規則第4条第1項該当 |
| 著作権等: | ・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 |
| DOI: | 10.14989/doctor.k24028 |
| URI: | http://hdl.handle.net/2433/275350 |
| 出現コレクション: | 140 博士(情報学) |
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