Geoffrey I. Webb

1953–2026 年に発表

1,070
論文数
35,400
被引用数
84
h 指数
248
i10 指数

被引用数

Geoffrey I. Webb の年別被引用数1958 年: 被引用 1 件1966 年: 被引用 1 件1968 年: 被引用 1 件1975 年: 被引用 1 件1978 年: 被引用 1 件1981 年: 被引用 1 件1984 年: 被引用 1 件1987 年: 被引用 3 件1988 年: 被引用 1 件1990 年: 被引用 3 件1991 年: 被引用 6 件1992 年: 被引用 8 件1993 年: 被引用 3 件1994 年: 被引用 5 件1995 年: 被引用 11 件1996 年: 被引用 15 件1997 年: 被引用 25 件1998 年: 被引用 34 件1999 年: 被引用 33 件2000 年: 被引用 58 件2001 年: 被引用 96 件2002 年: 被引用 108 件2003 年: 被引用 213 件2004 年: 被引用 251 件2005 年: 被引用 326 件2006 年: 被引用 379 件2007 年: 被引用 493 件2008 年: 被引用 481 件2009 年: 被引用 564 件2010 年: 被引用 571 件2011 年: 被引用 608 件2012 年: 被引用 603 件2013 年: 被引用 655 件2014 年: 被引用 631 件2015 年: 被引用 658 件2016 年: 被引用 636 件2017 年: 被引用 714 件2018 年: 被引用 967 件2019 年: 被引用 1,265 件2020 年: 被引用 1,532 件2021 年: 被引用 1,495 件2022 年: 被引用 1,541 件2023 年: 被引用 1,625 件2024 年: 被引用 1,825 件2025 年: 被引用 1,494 件2026 年: 被引用 429 件2027 年: 被引用 3 件1959〜1965 年は被引用が無いため表示していません1967 年は被引用が無いため表示していません1969〜1974 年は被引用が無いため表示していません1976〜1977 年は被引用が無いため表示していません1979〜1980 年は被引用が無いため表示していません1982〜1983 年は被引用が無いため表示していません1985〜1986 年は被引用が無いため表示していません1989 年は被引用が無いため表示していません

引用元

国・地域

この著者を引用した国・地域の世界地図中国: 引用元論文 3,552 件、この内訳の 16.3%アメリカ合衆国: 引用元論文 3,126 件、この内訳の 14.4%イギリス: 引用元論文 1,149 件、この内訳の 5.3%ドイツ: 引用元論文 1,126 件、この内訳の 5.2%オーストラリア: 引用元論文 1,072 件、この内訳の 4.9%スペイン: 引用元論文 848 件、この内訳の 3.9%フランス: 引用元論文 846 件、この内訳の 3.9%イタリア: 引用元論文 682 件、この内訳の 3.1%インド: 引用元論文 680 件、この内訳の 3.1%カナダ: 引用元論文 638 件、この内訳の 2.9%日本: 引用元論文 487 件、この内訳の 2.2%ブラジル: 引用元論文 417 件、この内訳の 1.9%
0%16.3%その他 32.9%

分野

  • Computer Science60.8%
  • Biochemistry, Genetics and Molecular Biology10.7%
  • Engineering9.2%
  • Medicine3.9%
  • Decision Sciences2.7%
  • Environmental Science1.9%
  • その他10.8%

トピック

  • Time Series Analysis and Forecasting3.3%
  • Anomaly Detection Techniques and Applications3.2%
  • Data Mining Algorithms and Applications2.9%
  • Machine Learning and Data Classification2.6%
  • Machine Learning in Bioinformatics2.4%
  • Imbalanced Data Classification Techniques2%
  • その他83.6%

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  1. InceptionTime: Finding AlexNet for Time Series Classification

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  2. ROCKET: Exceptionally fast and accurate time series classification using random convolutional kernels

    著者: , , - Data Mining and Knowledge Discovery, Data Min. Knowl. Discov. 2020 被引用: 887

  3. Encyclopedia of Machine Learning

    著者: , - Encyclopedia of Machine Learning 2010 被引用: 3,474

  4. MINIROCKET: A Very Fast (Almost) Deterministic Transform for Time Series Classification

    著者: , , - SIGKDD Conference on Knowledge Discovery & Data Mining 2021 被引用: 408

  5. iFeature: a Python package and web server for features extraction and selection from protein and peptide sequences

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  6. Characterizing Concept Drift

    著者: , , , , - Data Mining and Knowledge Discovery, Data Min. Knowl. Discov. 2016 被引用: 502

  7. Monash Time Series Forecasting Archive

    著者: , , , , - NeurIPS Datasets and Benchmarks 2021 被引用: 279

  8. Encyclopedia of Machine Learning and Data Mining

    著者: , - Encyclopedia of Machine Learning and Data Mining 2017 被引用: 914

  9. A novel selective naïve Bayes algorithm

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  10. iLearnPlus:a comprehensive and automated machine-learning platform for nucleic acid and protein sequence analysis, prediction and visualization

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  11. A Survey on Graph Neural Networks for Time Series: Forecasting, Classification, Imputation, and Anomaly Detection

    著者: , , , , , , , - IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. 2024 被引用: 406

  12. Deep Learning for Time Series Anomaly Detection: A Survey

    著者: , , , , - ACM Computing Surveys, ACM Comput. Surv. 2024 被引用: 409

  13. TS-CHIEF: A Scalable and Accurate Forest Algorithm for Time Series Classification

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  14. Proximity Forest: An effective and scalable distance-based classifier for time series

    著者: , , , , , , , - Data Mining and Knowledge Discovery, Data Min. Knowl. Discov. 2019 被引用: 157

  15. iLearn : an integrated platform and meta-learner for feature engineering, machine-learning analysis and modeling of DNA, RNA and protein sequence data

    著者: , , , , , , , , , , , , , , - Briefings in Bioinformatics, Briefings Bioinform. 2019 被引用: 437

  16. Large Language Models for Scientific Synthesis, Inference and Explanation

    著者: , , , , , , - arXiv (Cornell University), CoRR 2023 被引用: 44

  17. Proceedings of the 10th IEEE International Conference on Data Mining (ICDM)

    著者: , , , , - 2010 被引用: 247

  18. GraphormerDTI: A graph transformer-based approach for drug-target interaction prediction

    著者: , , , , , , , , , , , - Computers in Biology and Medicine, Comput. Biol. Medicine 2024 被引用: 52

  19. Generating Synthetic Time Series to Augment Sparse Datasets

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  20. Positive-unlabeled learning in bioinformatics and computational biology: a brief review

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  21. Multistrategy Ensemble Learning: Reducing Error by Combining Ensemble Learning Techniques

    著者: , - IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, IEEE Trans. Knowl. Data Eng. 2004 被引用: 321

  22. POSSUM: a bioinformatics toolkit for generating numerical sequence feature descriptors based on PSSM profiles

    著者: , , , , , , , , - Bioinformatics, Bioinform. 2017 被引用: 208

  23. Physicochemical graph neural network for learning protein-ligand interaction fingerprints from sequence data

    著者: , , , , - Nature Machine Intelligence, Nat. Mac. Intell. 2024 被引用: 74

  24. Not So Naive Bayes: Aggregating One-Dependence Estimators

    著者: , , - Machine Learning, Mach. Learn. 2005 被引用: 714