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AAAI
使用路径分析和高阶累积量从 Poisson 分支结构因果模型中进行因果推断
发现因果结构是计算领域中处理各种科学和工业场景中的计数数据的关键任务之一，本研究提出了一种基于泊松分支结构因果模型和高阶累积量进行路径分析的实用算法，并通过实验验证了该方法的有效性。
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3 months ago
ICML
学习跳跃：细化和增厚潜在计数用于生成建模
本文提出学习跳跃作为一种通用的建模方法，提出了使用正向计数稀释过程构造学习目标，反向计数增厚过程通过深度神经网络迭代地完善生成模型，以便对各种数据类型进行生成建模，并提供了实例性的比较以表明其优异性。
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a year ago
自适应复合泊松因子分解从原始数据生成推荐
本篇论文旨在通过 recently proposed compound Poisson Factorization（cPF）方法，建立基于原始计数数据的推荐系统。研究结果表明，应用 dcPF 模型可以有效地调整过度离散数据，并提高推荐得分。
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5 years ago
NIPS
Poisson-Gamma 动力系统
基于伽马 - 泊松构造，我们介绍了一种新的动态系统以处理多元计数数据，并且基于贝叶斯非参数先验关联和收缩模型参数，避免了过拟合问题。我们提出了一种高效的 MCMC 推断算法，证明该模型具有良好的预测性能和高度可解释的潜在结构。
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7 years ago
相关计数时间序列分组的有效贝叶斯建模
本文介绍了一种适用于计数时间序列数据的分层贝叶斯模型，能够轻松地考虑影响因素和在相关的时间序列数据组之间共享统计信息，并提出了一种高效的近似推理方法，并在供应链规划的多个数据集上进行了性能测试。
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10 years ago
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