Adaptive Skip-Train Structured Regression for Temporal Networks

Pavlovski, Martin; Zhou, Fang; Stojkovic, Ivan; Kocarev, Ljupco; Obradovic, Zoran

Резултати

еНаука > Резултати > Adaptive Skip-Train Structured Regression for Temporal Networks

Назив:	Adaptive Skip-Train Structured Regression for Temporal Networks
Аутори:	Pavlovski, Martin; Zhou, Fang; Stojkovic, Ivan; Kocarev, Ljupco; Obradovic, Zoran
Година:	2017
Публикација:	MACHINE LEARNING AND KNOWLEDGE DISCOVERY IN DATABASES, ECML PKDD 2017, PT II
ISSN:	0302-9743 Lecture Notes in Computer Science / Lecture Notes in Artificial Intelligence Претражи идентификатор
Тип резултата:	Конференцијски рад
Колација:	vol. 10535 str. 305-321
DOI:	10.1007/978-3-319-71246-8_19
WoS-ID:	000443110500019
Scopus-ID:	2-s2.0-85040258679
URI:	https://enauka.gov.rs/handle/123456789/818340
Пројекат:	DARPA [FA9550-12-1-0406] National Science Foundation [NSF-SES-1447670, NSF-IIS-1636772] Temple University Data Science Targeted Funding Program NSF [CNS-1625061] Pennsylvania Department of Health CURE grant ONR/ONR Global [N62909-16-1-2222]
Извор метаподатака:	(Preuzeto iz Nasi u WoS)
М-категорија:	Мп категорија ће бити приказана накнадно.

2
SCOPUS^TM

1
OpenCitations

1
WEB OF SCIENCE^TM

Алт метрика

Dimensions

Пронађи DOI

Проналажење DOI у сервису CrossRef-у на основу мета-података у запису. Приказаће се DOI (и метаподаци) чији се подаци највише поклапају. ОПРЕЗ - то не мора бити та публикација.

Unpaywall

Google Scholar^TM

Резултати на еНаука су заштићени ауторским правима и сва права су задржана, осим ако није другачије назначено.