Salvato in:
| Autori principali: | Li, Xuan, Peng, Yuting, Sun, Xiaoxuan, Duan, Yifei, Fang, Zhou, Tang, Tengda |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2025
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | https://arxiv.org/abs/2503.18841 |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Dynamic Operating System Scheduling Using Double DQN: A Reinforcement Learning Approach to Task Optimization
di: Sun, Xiaoxuan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Sun, Xiaoxuan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Intelligent Task Scheduling for Microservices via A3C-Based Reinforcement Learning
di: Wang, Yang, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wang, Yang, et al.
Pubblicazione: (2025)
Using Machine Learning to Detect Fraudulent SMSs in Chichewa
di: Taylor, Amelia, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Taylor, Amelia, et al.
Pubblicazione: (2025)
Application of Deep Generative Models for Anomaly Detection in Complex Financial Transactions
di: Tang, Tengda, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Tang, Tengda, et al.
Pubblicazione: (2025)
Contrastive Learning-Based Dependency Modeling for Anomaly Detection in Cloud Services
di: Xing, Yue, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Xing, Yue, et al.
Pubblicazione: (2025)
IT Intrusion Detection Using Statistical Learning and Testbed Measurements
di: Wang, Xiaoxuan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wang, Xiaoxuan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Smart Energy Guardian: A Hybrid Deep Learning Model for Detecting Fraudulent PV Generation
di: Chen, Xiaolu, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Chen, Xiaolu, et al.
Pubblicazione: (2025)
Soft Separation and Distillation: Toward Global Uniformity in Federated Unsupervised Learning
di: Fang, Hung-Chieh, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Fang, Hung-Chieh, et al.
Pubblicazione: (2025)
A Customer Level Fraudulent Activity Detection Benchmark for Enhancing Machine Learning Model Research and Evaluation
di: Jing, Phoebe, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Jing, Phoebe, et al.
Pubblicazione: (2024)
Generative Modeling with Multi-Instance Reward Learning for E-commerce Creative Optimization
di: Gu, Qiaolei, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Gu, Qiaolei, et al.
Pubblicazione: (2025)
Contrastive Learning for Efficient Transaction Validation in UTXO-based Blockchains
di: Attar, Hamid, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Attar, Hamid, et al.
Pubblicazione: (2025)
Contrast to Detect: Dynamic Graph Contrastive Regularization for Unsupervised Anomaly Detection in Multivariate Time Series
di: Pei, Yunhua, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Pei, Yunhua, et al.
Pubblicazione: (2026)
Towards Universal Solvers: Using PGD Attack in Active Learning to Increase Generalizability of Neural Operators as Knowledge Distillation from Numerical PDE Solvers
di: Sun, Yifei
Pubblicazione: (2025)
di: Sun, Yifei
Pubblicazione: (2025)
SilIF: Silhouette-Augmented Isolation Forest for Unsupervised Transaction Fraud Detection
di: Gopalakrishnan, Venkatakrishnan
Pubblicazione: (2026)
di: Gopalakrishnan, Venkatakrishnan
Pubblicazione: (2026)
RiskSEA : A Scalable Graph Embedding for Detecting On-chain Fraudulent Activities on the Ethereum Blockchain
di: Agarwal, Ayush, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Agarwal, Ayush, et al.
Pubblicazione: (2024)
U-aggregation: Unsupervised Aggregation of Multiple Learning Algorithms
di: Duan, Rui
Pubblicazione: (2025)
di: Duan, Rui
Pubblicazione: (2025)
ACMamba: Fast Unsupervised Anomaly Detection via An Asymmetrical Consensus State Space Model
di: Wang, Guanchun, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wang, Guanchun, et al.
Pubblicazione: (2025)
Contrastive Factor Analysis
di: Duan, Zhibin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Duan, Zhibin, et al.
Pubblicazione: (2024)
Detecting Credit Card Fraud via Heterogeneous Graph Neural Networks with Graph Attention
di: Sha, Qiuwu, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Sha, Qiuwu, et al.
Pubblicazione: (2025)
HC-GLAD: Dual Hyperbolic Contrastive Learning for Unsupervised Graph-Level Anomaly Detection
di: Fu, Yali, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Fu, Yali, et al.
Pubblicazione: (2024)
Learning Informative Health Indicators Through Unsupervised Contrastive Learning
di: Rombach, Katharina, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Rombach, Katharina, et al.
Pubblicazione: (2022)
An Augmentation Overlap Theory of Contrastive Learning
di: Zhang, Qi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhang, Qi, et al.
Pubblicazione: (2025)
Hierarchical Query Classification in E-commerce Search
di: He, Bing, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: He, Bing, et al.
Pubblicazione: (2024)
Mitigating Pooling Bias in E-commerce Search via False Negative Estimation
di: Wang, Xiaochen, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Wang, Xiaochen, et al.
Pubblicazione: (2023)
Refinement Contrastive Learning of Cell-Gene Associations for Unsupervised Cell Type Identification
di: Peng, Liang, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Peng, Liang, et al.
Pubblicazione: (2025)
Noise-robust Contrastive Learning for Critical Transition Detection in Dynamical Systems
di: Fang, Wenqi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Fang, Wenqi, et al.
Pubblicazione: (2025)
From Unsupervised to Few-shot Graph Anomaly Detection: A Multi-scale Contrastive Learning Approach
di: Zheng, Yu, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Zheng, Yu, et al.
Pubblicazione: (2022)
AI-Driven Health Monitoring of Distributed Computing Architecture: Insights from XGBoost and SHAP
di: Sun, Xiaoxuan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Sun, Xiaoxuan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Segment Discovery: Enhancing E-commerce Targeting
di: Li, Qiqi, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Li, Qiqi, et al.
Pubblicazione: (2024)
Unsupervised Continual Anomaly Detection with Contrastively-learned Prompt
di: Liu, Jiaqi, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Liu, Jiaqi, et al.
Pubblicazione: (2024)
Enhancing Ethereum Fraud Detection via Generative and Contrastive Self-supervision
di: Jin, Chenxiang, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Jin, Chenxiang, et al.
Pubblicazione: (2024)
Steam Turbine Anomaly Detection: An Unsupervised Learning Approach Using Enhanced Long Short-Term Memory Variational Autoencoder
di: Xu, Weiming, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Xu, Weiming, et al.
Pubblicazione: (2024)
Difficult Examples Hurt Unsupervised Contrastive Learning: A Theoretical Perspective
di: Zhang, Yi-Ge, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhang, Yi-Ge, et al.
Pubblicazione: (2025)
Fraud Detection System for Banking Transactions
di: Batsyas, Ranya, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Batsyas, Ranya, et al.
Pubblicazione: (2026)
Beyond Error-Based Optimization: Experience-Driven Symbolic Regression with Goal-Conditioned Reinforcement Learning
di: Sun, Jianwen, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Sun, Jianwen, et al.
Pubblicazione: (2026)
Reinforcement Learning for Stock Transactions
di: Zhou, Ziyi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhou, Ziyi, et al.
Pubblicazione: (2025)
Light-weight End-to-End Graph Interest Network for CTR Prediction in E-commerce Search
di: Peng, Pipi, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Peng, Pipi, et al.
Pubblicazione: (2024)
Enabling Explainable Recommendation in E-commerce with LLM-powered Product Knowledge Graph
di: Wang, Menghan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wang, Menghan, et al.
Pubblicazione: (2024)
LMAE4Eth: Generalizable and Robust Ethereum Fraud Detection by Exploring Transaction Semantics and Masked Graph Embedding
di: Jia, Yifan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Jia, Yifan, et al.
Pubblicazione: (2025)
SACO: Sequence-Aware Constrained Optimization Framework for Coupon Distribution in E-commerce
di: Kong, Li, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Kong, Li, et al.
Pubblicazione: (2025)
Documenti analoghi
-
Dynamic Operating System Scheduling Using Double DQN: A Reinforcement Learning Approach to Task Optimization
di: Sun, Xiaoxuan, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Intelligent Task Scheduling for Microservices via A3C-Based Reinforcement Learning
di: Wang, Yang, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Using Machine Learning to Detect Fraudulent SMSs in Chichewa
di: Taylor, Amelia, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Application of Deep Generative Models for Anomaly Detection in Complex Financial Transactions
di: Tang, Tengda, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Contrastive Learning-Based Dependency Modeling for Anomaly Detection in Cloud Services
di: Xing, Yue, et al.
Pubblicazione: (2025)