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关于知识图谱嵌入的AI研究论文被 IEEE ICDM 2026 接收
一篇题为“ATLAS: Adaptive Attribute-Aware Post-Hoc Alignment of Knowledge Graph Embeddings”的研究论文已被 IEEE 国际数据挖掘会议 (ICDM) 2026 接收。会议将于11月12日至15日在中国沈阳举行。论文作者包括 Duygu Ekinci、N'Dah Jean Kouagou、Mohamed Ahmed Sherif 和 Axel Ngonga。
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新框架为特征选择提供真正无监督的评估
研究人员发现了常用的无监督特征选择方法评估技术中的关键设计缺陷。这些既有方法虽然表面上是无监督的，但实际上是将有监督评估应用于无监督任务。为解决此问题，已提出一种新颖的、真正无监督的评估框架。该新框架利用无监督主成分分析和最优传输，在不依赖标签信息的情况下准确衡量特征选择算法的质量。
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新界限改进子模最大化评估
研究人员为预算约束的子模最大化问题开发了新的数据依赖性上界。这些界限在理论上优于最优解，并且在真实数据集上已通过实证证明能提供更严格的最优解认证。这项工作旨在改进机器学习和数据挖掘等领域中作为关键组成部分的子模最大化算法的评估。
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数据挖掘会议审稿人寻求关于单盲赛道中双盲投稿的指导
一位Reddit用户首次担任数据挖掘会议的审稿人，他正在寻求关于如何处理双盲投稿的指导，而会议赛道却指定为单盲投稿。该用户不确定这些投稿是否应直接拒绝，或者是否有不同的管理协议。