このアイテムのアクセス数: 632
このアイテムのファイル:
| 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 |
| metadata.dc.date.granted: | 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) |
このリポジトリに保管されているアイテムはすべて著作権により保護されています。