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问卷分析方法：通过对投资者竞赛数据进行集群分析获得的见解
本文提出了一种基于问卷数据的分析方法，并在投资者数据中应用该方法以发现洞察。该方法通过聚类分析将类别问题归约为二元问题，并使用转化率指标进行规则发现。为验证聚类分析和问题之间的关系发现，提出了创新的可视化表达方式。与金融数据结合后，发现了与
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5 months ago
关联规则挖掘的可视化方法综述：分类、挑战、未解之谜和未来思路
该文为关联规则挖掘领域的文献综述，介绍了该领域主要的技术和应用，并旨在定义未来研究方向。
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a year ago
KDD
自适应多视角规则发现用于弱监督兼容产品预测
本文提出 AMRule，一种基于多视图规则发现的弱监督学习框架。通过决策树和预训练语言模型分别从结构化属性表和非结构化产品描述中生成高可组合性的高阶规则和基于提示的规则，从而适应性地发现标签规则，提高产品兼容性预测的准确性，实验结果表明 A
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2 years ago
从嘈杂时序数据中学习时间规则
通过神经时序逻辑编程（Neural Temporal Logic Programming）学习原子事件之间的隐式时间关系并推导符合逻辑规则的复合事件标签，进而发现存在于嘈杂时间数据设定中的事件关系，通过对视频和医疗数据集的评估，证明其对规则
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2 years ago
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