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Anzahl der Publikationen: 3
Konferenzbeitrag
Rausch, Johannes; Rashiti, Gentiana; Gusev, Maxim; Zhang, Ce und Feuerriegel, Stefan 
ORCID: https://orcid.org/0000-0001-7856-8729
(2023):
DSG: An End-to-End Document Structure Generator.
23rd IEEE International Conference on Data Mining (IEEE ICDM), Shanghai, China, Dec 01-04, 2023.
Chen, Guihai; Khan, Latifur; Gao, Xiaofeng; Qiu, Meikang; Pedrycz, Witold und Wu, Xindong (Hrsg.):
In: 2023 IEEE International Conference on Data Mining (ICDM),
Piscataway, NJ: IEEE. S. 518-527
ORCID: https://orcid.org/0000-0001-7856-8729
(2023):
DSG: An End-to-End Document Structure Generator.
23rd IEEE International Conference on Data Mining (IEEE ICDM), Shanghai, China, Dec 01-04, 2023.
Chen, Guihai; Khan, Latifur; Gao, Xiaofeng; Qiu, Meikang; Pedrycz, Witold und Wu, Xindong (Hrsg.):
In: 2023 IEEE International Conference on Data Mining (ICDM),
Piscataway, NJ: IEEE. S. 518-527
Ozyurt, Yilmazcan; Hatt, Tobias; Zhang, Ce und Feuerriegel, Stefan ORCID: https://orcid.org/0000-0001-7856-8729
(2022):
A Deep Markov Model for Clickstream Analytics in Online Shopping.
TheWebConf 2022, Lyon, 25.04.2022-29.04.2022.
Laforest, Frédérique; Troncy, Raphaël; Agarwal, Deepak; Gionis, Aristides; Herman, Ivan und Médini, Lionel (Hrsg.):
In: Proceedings of the ACM Web Conference 2022,
New York: Association for Computing Machinery. S. 3071-3081
ORCID: https://orcid.org/0000-0001-7856-8729
(2022):
A Deep Markov Model for Clickstream Analytics in Online Shopping.
TheWebConf 2022, Lyon, 25.04.2022-29.04.2022.
Laforest, Frédérique; Troncy, Raphaël; Agarwal, Deepak; Gionis, Aristides; Herman, Ivan und Médini, Lionel (Hrsg.):
In: Proceedings of the ACM Web Conference 2022,
New York: Association for Computing Machinery. S. 3071-3081
Ozyurt, Yilmazcan; Feuerriegel, Stefan ORCID: https://orcid.org/0000-0001-7856-8729 und Zhang, Ce
(2022):
Contrastive Learning for Unsupervised Domain Adaptation of Time Series.
ICLR 2023, Kigali, 01.05.2023-05.05.2023.
arXiv.
ORCID: https://orcid.org/0000-0001-7856-8729 und Zhang, Ce
(2022):
Contrastive Learning for Unsupervised Domain Adaptation of Time Series.
ICLR 2023, Kigali, 01.05.2023-05.05.2023.
arXiv.