Advances in Knowledge Discovery and Data Mining : 28th Pacific-Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, PAKDD 2024, Taipei, Taiwan, May 7-10, 2024, Proceedings, Part I

• Record Nr.: UNISA996594167803316
• Autore: Yang De-Nian
• Pubbl/distr/stampa: Singapore : , : Springer Singapore Pte. Limited, , 2024; ©2024
• ISBN: 981-9722-42-X
• Edizione: [1st ed.]
• Descrizione fisica: 1 online resource (406 pages)
• Collana: Lecture Notes in Computer Science Series ; ; v.14645
• Altri autori (Persone): XieXing; TsengVincent S; PeiJian; HuangJen-Wei; LinJerry Chun-Wei
• Lingua di pubblicazione: Inglese
• Formato: Materiale a stampa
• Livello bibliografico: Monografia
• Nota di contenuto: Intro -- General Chairs' Preface -- PC Chairs' Preface -- Organization -- Contents - Part I -- Anomaly and Outlier Detection -- Spatial-Temporal Transformer with Error-Restricted Variance Estimation for Time Series Anomaly Detection -- 1 Introduction -- 2 Related Work -- 3 Approach -- 3.1 Problem Formulation -- 3.2 Proposed Architecture -- 3.3 Error-Restricted Probability (ERP) Loss -- 3.4 Anomaly Score -- 4 Experiments -- 4.1 Dataset Description -- 4.2 Baseline Methods -- 4.3 Experimental Settings -- 4.4 Overall Results -- 4.5 Ablation Study -- 5 Conclusion -- References -- Multi-task Contrastive Learning for Anomaly Detection on Attributed Networks -- 1 Introduction -- 2 Problem Definition -- 3 The Proposed Framework -- 3.1 Subgraph Sampling Based Data Augmentation -- 3.2 Context Matching Contrastive Learning -- 3.3 Link Prediction Contrastive Learning -- 3.4 Model Training and Anomaly Score Inference -- 4 Experiments -- 4.1 Experimental Setup -- 4.2 Result and Analysis -- 4.3 Ablation Study -- 4.4 Parameter Study -- 5 Related Works -- 6 Conclusions -- References -- SATJiP: Spatial and Augmented Temporal Jigsaw Puzzles ; for Video Anomaly Detection -- 1 Introduction -- 2 Related Works -- 3 Problem Formulation: Frame-Level VAD -- 4 Proposal: SATJiP -- 4.1 Preliminary -- 4.2 Masked Temporal Jigsaw Puzzles (MTJiP) -- 5 Experiments -- 5.1 Datasets and Evaluation Metric -- 5.2 Implementation Details -- 5.3 Comparison in Detecting Accompanying Anomalies (AA) -- 5.4 Comparison in Detecting Diverse Video Anomalies -- 5.5 Ablation Study -- 5.6 VAD Examples -- 6 Conclusion -- References -- STL-ConvTransformer: Series Decomposition and Convolution-Infused Transformer Architecture in Multivariate Time Series Anomaly Detection -- 1 Introduction -- 2 Related Work -- 2.1 Prediction-Based Models -- 2.2 Reconstruction-Based Models.; 2.3 Transformers for Time Series Analysis -- 3 Methodology -- 3.1 Problem Formulation -- 3.2 Overall Architecture -- 3.3 Data Preprocessing -- 3.4 Decomposition Block -- 3.5 Local-Transformer Encoder and Decoder -- 3.6 Loss Function and Anomaly Score -- 4 Experiments -- 5 Conclusion -- References -- TOPOMA: Time-Series Orthogonal Projection Operator with Moving Average for Interpretable and Training-Free Anomaly Detection -- 1 Introduction -- 2 Related Work -- 3 TOPOMA: Our Proposed Anomaly Detector -- 3.1 Problem Formulation -- 3.2 Moving Average of Orthogonal Projection Operators -- 3.3 Adaptive Choice of Anomaly Score Thresholds -- 3.4 Complexity Analysis -- 4 Results and Discussion -- 4.1 Synthetic Data -- 4.2 Real-World Data -- 5 Conclusion -- References -- Latent Space Correlation-Aware Autoencoder for Anomaly Detection in Skewed Data -- 1 Introduction -- 2 Related Work -- 3 Problem Formulation -- 3.1 Robust Hybrid Error with MD in Latent Space -- 3.2 Objective Function -- 4 Experiments -- 4.1 Datasets -- 4.2 Baseline Methods -- 4.3 Ablation Study -- 5 Hyperparameter Sensitivity -- 6 Conclusion -- References -- SeeM: A Shared Latent Variable Model for Unsupervised Multi-view Anomaly Detection -- 1 Introduction -- 2 Proposed Model for Multi-view Anomaly Detection -- 2.1 The SeeM Model and Its Inference -- 2.2 Complexity Analysis -- 2.3 Anomaly Score -- 3 Experiments -- 3.1 Datasets and Baselines -- 3.2 Multi-view Anomaly Detection Performance -- 3.3 Latent Dimension Analysis -- 3.4 Non-linear Projections -- 3.5 A Use Case with Real-World Multi-view Data -- 4 Related Work -- 5 Conclusion -- References -- Classification -- QWalkVec: Node Embedding by Quantum Walk -- 1 Introduction -- 2 Preliminaries -- 2.1 Notations -- 2.2 Quantum Walks on Graphs -- 3 Related Works -- 3.1 Problems -- 4 Proposed Method: QWalkVec -- 4.1 Algorithm -- 5 Evaluations.; 5.1 Experimental Settings and Dataset -- 5.2 Overall Results -- 6 Conclusion -- References -- Human-Driven Active Verification for Efficient and Trustworthy Graph Classification -- 1 Introduction -- 2 Related Work -- 2.1 Human-in-the-loop Machine Learning -- 2.2 Deep Learning for Case-Based Reasoning -- 2.3 Interpretable Graph Neural Networks -- 3 Methodology -- 3.1 Problem Formulation and Framework Overview -- 3.2 Human-Compatible Representation Learning -- 3.3 Interpretable Predictor -- 3.4 Prediction Explanation -- 4 Experiments -- 4.1 Datasets and Baselines -- 4.2 Implementations and Configurations -- 4.3 Predictive Performance Comparison -- 4.4 Benefits of Human-AI Interactions -- 4.5 User Perception of Prediction Explanations -- 4.6 Is Instance-Level Feedback Helpful in Any Cases? -- 5 Discussions of Fairness and Ethical Issues -- 6 Conclusion and Future Work -- References -- SASBO: Sparse Attack via Stochastic Binary Optimization -- 1 Introduction -- 2 Related Work -- 3 Methods -- 3.1 Problem Definition -- 3.2 Sparse Adversarial Attack via Stochastic Binary Optimization -- 4 Experiments and Results -- 4.1 Non-targeted Attack -- 4.2 Targeted Attack -- 4.3 Visualization -- 5 ; Conclusion -- References -- LEMT: A Label Enhanced Multi-task Learning Framework for Malevolent Dialogue Response Detection -- 1 Introduction -- 2 Related Work -- 3 Method -- 3.1 Problem Definition -- 3.2 Overall Framework -- 3.3 Utterance Encoder -- 3.4 Malevolence Shift Detection -- 3.5 Hierarchy-Aware Label Encoder -- 3.6 Malevolence Detection in Dialogues -- 3.7 Multi-task Learning -- 4 Experiments -- 4.1 Datasets and Evaluation Metrics -- 4.2 Compared Baselines -- 4.3 Implementation Details -- 4.4 Main Results -- 4.5 Ablation Study -- 4.6 Analysis of Malevolence Shift Detection -- 4.7 Case Study -- 4.8 Analysis of LLMs -- 5 Conclusion -- References.; Two-Stage Knowledge Graph Completion Based on Semantic Features and High-Order Structural Features -- 1 Introduction -- 2 Preliminary -- 2.1 Knowledge Graph -- 2.2 Knowledge Graph Completion -- 2.3 Dynamic Graph Attention Variant GATv2 -- 3 Methodology -- 3.1 Structural Local Contexts Aggregation -- 3.2 High-Order Connected Contexts Aggregation -- 3.3 Decoder -- 4 Experiment -- 4.1 Datasets and Metrics -- 4.2 Results and Analysis -- 4.3 Ablation Study -- 5 Conclusions -- References -- Instance-Ambiguity Weighting for Multi-label Recognition with Limited Annotations -- 1 Introduction -- 2 Related Works -- 2.1 Multi-label Recognition with Full Annotations -- 2.2 Multi-label Recognition with Limited Annotations -- 3 Methodology -- 3.1 Problem Definition -- 3.2 Ambiguity-Aware Instance Weighting -- 3.3 Total Training Loss -- 4 Experiments -- 4.1 Experiment Settings -- 4.2 Results -- 4.3 Ablation Studies -- 4.4 Model Analysis -- 5 Conclusion -- References -- Chaotic Neural Oscillators with Deep Graph Neural Network for Node Classification -- 1 Introduction -- 1.1 Node Classification -- 1.2 Graph Neural Network (GNN) -- 1.3 Chaotic Neural Oscillator (CNO) -- 2 Methodology -- 3 Experiment -- 3.1 Datasets -- 3.2 Settings and Baselines -- 3.3 Results -- 3.4 Ablation Study -- 4 Conclusion -- References -- Adversarial Learning of Group and Individual Fair Representations -- 1 Introduction -- 2 Related Work -- 3 Preliminaries -- 4 Methodology -- 4.1 Problem Statement -- 4.2 Model -- 4.3 Theoretical Properties of Loss Functions -- 4.4 Optimization with Focal Loss -- 5 Experiments and Analysis -- 6 Conclusion -- References -- Class Ratio and Its Implications for Reproducibility and Performance in Record Linkage -- 1 Introduction -- 2 Methodology -- 2.1 Data Partitioning -- 2.2 Classification and Evaluation -- 3 Experimental Study -- 3.1 Datasets -- 3.2 Results.; 4 Discussion and Recommendations -- 5 Conclusions and Future Work -- References -- Clustering -- Clustering-Friendly Representation Learning for Enhancing Salient Features -- 1 Introduction -- 2 Related Works -- 3 Proposed Method -- 3.1 The Framework of cIDFD -- 3.2 Loss for Background Feature Extraction -- 3.3 Loss for Target Feature Extraction -- 3.4 Two-Stage Learning -- 4 Experiments -- 4.1 Datasets -- 4.2 Comparison with Conventional Methods -- 4.3 Representation Distribution -- 4.4 Similarity Distribution -- 5 Conclusion -- References -- ImMC-CSFL: Imbalanced Multi-view Clustering Algorithm Based on Common-Specific Feature Learning -- 1 Introduction -- 1.1 Motivation -- 1.2 Contribution -- 2 Related Work -- 3 Imbalanced Multi-view Clustering Algorithm Based on Common-Specific Feature Learning (ImMC-CSFL) -- 3.1 Deep Feature Extraction Module -- 3.2 Common Information Learning Module -- 3.3 Specific Information Learning Module -- 3.4 Deep Multi-view Clustering Based on Common-Specific Feature Learning -- 4 Experiment -- 4.1 Experimental Datasets and Evaluation Criteria -- 4.2 Methods of Comparison -- 4.3 Experimental Results -- 5 Summary -- References -- Multivariate Beta Mixture Model: Probabilistic Clustering with Flexible Cluster Shapes -- 1 Introduction -- 2 Multivariate Beta ; Mixture Model -- 2.1 Multivariate Beta Distribution -- 2.2 MBMM Density Function and Generative Process -- 2.3 Parameter Learning for the MBMM -- 2.4 The Similarity Score Between Data Points -- 3 Experiments -- 3.1 Comparisons on the Synthetic Datasets -- 3.2 Comparison on the Real Datasets -- 3.3 Distance Between Data Points -- 4 Related Work -- 5 Discussion -- References -- AutoClues: Exploring Clustering Pipelines via AutoML and Diversification -- 1 Introduction -- 2 Related Works -- 3 AutoClues -- 3.1 Formalization -- 3.2 Implementation.; 4 Benchmark Generation and Empirical Evaluation.

Jungen als Bildungsgewinner : Eine qualitative Studie zu bildungserfolgreichen Jugendlichen in Risikolebenslagen / / Michael Richter

• Record Nr.: UNINA9910482010703321
• Autore: Richter Michael
• Pubbl/distr/stampa: Leverkusen, : Verlag Barbara Budrich, 2021
• ISBN: 9783847416760; 3847416766
• Edizione: [1st ed.]
• Descrizione fisica: 1 online resource (251 p.)
• Collana: Studien zu Differenz, Bildung und Kultur
• Soggetti: action orientation; handlungsleitende Orientierungen; autobiografisch-narrative Interviews; autobiographical narrative interviews; hypothesengenerierendes Forschungsvorgehen; hypothesis-generating research procedure; Bohnsack; documentary method; Dokumentarische Methode; at-risk life situations; Risikolebenslagen; formal and non-formal settings; formales und non-fomales Setting; school; Schule; migration background; Migrationshintergrund; bildungsfernes Elternhaus
• Lingua di pubblicazione: Tedesco
• Formato: Materiale a stampa
• Livello bibliografico: Monografia
• Nota di contenuto: 1 Einleitung 1.1 Problemstellung und Forschungsgegenstand 1.2 Methodologische Verortung 1.3 Aufbau der vorliegenden Studie 2 Thematischer Kontext 2.1 Bildung und Bildungsdisparitäten: ein historischer Zugang 2.2 Risikolebenslagen und erweiterte Risikolagen 3 Forschungsstand 3.1 Diskurslinien zu Bildungsdisparitäten und Geschlecht 3.1.1 Geschlechtsbezogenen Unterschiede hinsichtlich der Bildungsbeteiligung 3.1.2 Geschlechtsbezogene Unterschiede hinsichtlich des Kompetenzerwerbs 3.1.3 Erklärungsansätze hinsichtlich der geschlechtsbezogenen Unterschiede 3.1.4 Zusammenfassung der Befunde zu Bildungsdisparitäten und Geschlecht 3.2 Diskurslinien zu Bildungsdisparitäten und sozioökonomischem Status 3.2.1 Sozioökonomiebezogene Unterschiede hinsichtlich der Bildungsbeteiligung 3.2.2 Sozioökonomiebezogene Unterschiede hinsichtlich des Kompetenzerwerbs 3.2.3 Erklärungsansätze hinsichtlich der sozioökonomischen Unterschiede 3.2.4 Zusammenfassung zu Bildungsdisparitäten und sozioökonomischem Status 3.3 Diskurslinien zu Bildungsdisparitäten und Migration 3.3.1 Migrationsbedingte Unterschiede hinsichtlich der Bildungsbeteiligung 3.3.2 Migrationsbedingte Unterschiede hinsichtlich des Kompetenzerwerbs 3.3.3 Erklärungsansätze hinsichtlich der migrationsbezogenen Unterschiede 3.3.4 Zusammenfassung zu Bildungsdisparitäten und Migration 3.4 Bildungsdisparitäten, Salutogenese und Resilienz 3.5 Desiderat und Fragestellung der Studie 4 Methodologischer und methodischer Zugang 4.1 Methodologische Grundentscheidung und Verortung der Studie in der qualitativ-rekonstruktiven Forschung 4.2 Datenerhebung: autobiografisch-narrative Interviews 4.3 Datenauswertung: dokumentarische Methode 4.3.1 Methodologie der dokumentarischen Interpretation 4.3.2 Auswertung nach der dokumentarischen Methode 4.4 Zusammensetzung des Samples 4.4.1 Überblick über das Sample 4.4.2 Kurzportraits 5 Empirische Ergebnisse: Orientierungen von bildungserfolgreichen Jugendlichen in Risikolebenslagen 5.1 Eine zweidimensionale Basistypik: Erwartungen an Erträge von Bildungserfolg und prozessinitiierende Impulse 5.1.1 Darstellung der Rekonstruktion der Dimensionen von Lern-und Bildungsprozessen 5.1.2 Typenbildung durch die Inbezugsetzung der beiden Dimensionen 5.2 Handlungsleitende Orientierungen im Hinblick auf die Strukturierung von Lern- und Bildungsprozesses von erfolgreichen männlichen Heranwachsenden und jungen Männern 5.2.1 Der Typ „Selbstwirksamkeit durch Selbstrelationierung“ 5.2.2 Der Typ „Auftragserfüllung bedingt Selbstwirksamkeit“ 5.2.3 Der Typ „Selbstwirksamkeit durch soziale Distinktion“ 5.2.4 Der Typ „Anpassung zur Überwindung von Alterität“ 5.3 Zusammenfassung der empirischen Ergebnisse 5.3.1 Prozessinitiierende Impulse 5.3.2 Erwartungen an Erträge von Bildungserfolg 5.4 Soziogenetische Spuren 5.4.1 Bildungsgrad und Bildungsaspiration signifikanter Anderer 5.4.2 Alterität 6 Zusammenfassung der Ergebnisse und Diskussion 6.1 Zusammenfassung der Ergebnisse: Beantwortung der Forschungsfrage 6.2 Diskussionen der Ergebnisse 6.2.1 Bildungsaspiration als Grundlage vorweggenommener Bildungsentscheidungen 6.2.2 Umgang mit Risikolebenslagen und Selbstwirksamkeitserfahrung ; 6.2.3 Umgang mit Risikolebenslagen und situiertem Lernen 6.3 Zusammenfassung: Umrisse einer Theorie zur erfolgreichen Partizipation an Lern- und Bildungssettings männlicher Heranwachsender in Risikolebenslagen und erweiterten Risikolagen 7 Anregungen für Forschung und Praxis und Ausblick 7.1 Anregungen für die Forschung 7.2 Anregungen für die Praxis 7.2.1 Bildungsoptimismus der Lernenden aufgreifen und stärken 7.2.2 Ermöglichung von informellem Lernen im non-formal situierten Setting 7.2.3 Anerkennungsstrukturen für Eltern schaffen Literaturverzeichnis
• Sommario/riassunto: Jungen als Bildungsverlierer: So werden sie im öffentlichen wie auch im wissenschaftlichen Diskurs derzeit primär wahrgenommen. Zu erklären ist diese Zuschreibung vor dem Hintergrund von Befunden z.B. hinsichtlich des prozentualen Anteils an weiterführenden Schularten, erreichten Schulabschlüssen, aber auch den Ergebnissen in internationalen und nationalen Schulleistungsuntersuchungen. Eine besondere Rolle nehmen die männlichen Heranwachsenden ein, deren Lebenswirklichkeit von Risikolagen, wie etwa elterlicher Arbeitslosigkeit, Bildungsferne, oder einem Zuwanderungshintergrund geprägt wird. Der Autor setzt sich daher mit der Frage auseinander, welche Faktoren eine erwartungswidrig bildungserfolgreiche Entwicklung trotz negativer Rahmenbedingungen begünstigen. Auf Basis autobiografisch-narrativer Interviews werden die handlungsleitenden Orientierungen von Jungen und jungen Männern herausgearbeitet, die erfolgreich an formalen und non-formalen Bildungssettings partizipieren. Boys as underachievers in school: This is how they are currently perceived in public and academic discourse. This attribution can be explained against the background of findings, for example, regarding the percentage of boys attending secondary schools or the school-leaving qualifications achieved. The author asks which factors favour a development that is contrary to expectations and successful in terms of education, despite negative framework conditions. On the basis of autobiographical narrative interviews, orientations guiding male adolescents' actions are elaborated.