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temporal variation
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EMNLP
关于时间概念漂移对模型解释的影响
研究模型训练数据时间跨度与目标数据不同（异步设置）时，时序变化如何影响模型解释正确性，发现不同方法的特征归因存在互相矛盾的行为，需要更多的指标来评估后期解释正确性。
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2 years ago
时间的重要性：社交媒体热度的多尺度时间化
本文提出了一个名为 Multi-scale Temporalization 的新的计算框架，通过多尺度分解和结构重构来估计基于用户、帖子和时间的张量空间中的流行度，从而整合多个时间尺度动态来预测社交媒体影响力。通过在两个大规模 Flickr
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7 years ago
移动蜂窝网络中时空流量建模方法
本文讨论了移动蜂窝网络中交通数据的变化模式，提出了一个基于时间和空间的综合模型，并验证了在现有移动蜂窝网络中三个不同区域的交通规律。
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7 years ago
基于图像卷积神经网络特征的动作识别
本文介绍一种基于卷积神经网络的层级模型，用于动作识别任务。该模型采用最后一层卷积神经网络的输出特征作为基础，并设计了一个层级结构来捕获视频中的时间变化。同时，作者引入了一种用于提取视频关键帧的方法，从而提高了模型的性能表现。通过在多个动作数
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9 years ago
非参数混合模型用于时间序列主题建模
本文提出了一种非参数的 Topics over Time (npTOT) 模型，该模型具有无限数量的主题和对主题流行度的时间变化的灵活分布，并使用 collapsed Gibbs sampler 比较了该模型的优越性。
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12 years ago
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