Best Paper Awards auf SISAP und LWDA
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Die Data-Mining Arbeitsgruppe von Prof. Schubert hat gleich drei Auszeichnungen in einer Woche erhalten
Für die Verbesserung Sketch-basierter Ähnlichkeitssuche in hochdimensionalen Daten sowohl den "best student paper award" als auch den "best paper award" auf der 16th International Conference on Similarity Search and Applications, SISAP in A Coruña.
- Erik Thordsen and Erich Schubert. An Alternating Optimization Scheme for Binary Sketches for Cosine Similarity Search. Int. Conf. Similarity Search and Applications, SISAP. 2023. DOI:10.1007/978-3-031-46994-7_4. to appear.
Der Beitrag wird zudem eingeladen, als Langfassung in ein Special Issue des Journals Information Systems (IS) eingereicht zu werden.
Für die Beschleunigung von Nächste-Nachbarn-konsistentem k-Means-Clustering gab es auf der "Lernen, Wissen, Daten, Analysen" (LWDA) den "best paper award" der GI-Fachgruppe Knowledge Discovery, Data Mining und Machine Learning (KDML).
- Lars Lenssen, Niklas Strahmann and Erich Schubert. Fast k-Nearest-Neighbor-Consistent Clustering. Lernen, Wissen, Daten, Analysen. 2023. to appear.
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