合肥工业大学主页平台管理系统刘业政--中文主页-- Dual-MGAN: An Efficient Approach for Semi-supervised Outlier Detection with Few Identified Anomalies

当前位置: 中文主页 >> 科学研究 >> 论文成果

Dual-MGAN: An Efficient Approach for Semi-supervised Outlier Detection with Few Identified Anomalies

点击次数：

发表刊物：ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data (TKDD)

合写作者：Chunhua Sun,Chunli Liu,Xiayu Chen,Meng Wang,Yezheng Liu

第一作者：Zhe Li

卷号：16

期号：6

页面范围：1-30

是否译文：否

发表时间：2022-12-01

上一条： Next location recommendation: a multi-context features integration perspective

下一条： Popularity prediction for marketer-generated content: A text-guided attention neural network for multi-modal feature fusion

刘业政 (教授)