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Jörg Sander

1996–2026 年に発表

116
論文数
52,873
被引用数
47
h 指数
77
i10 指数

被引用数

Jörg Sander の年別被引用数1884 年: 被引用 1 件1965 年: 被引用 2 件1981 年: 被引用 1 件1987 年: 被引用 2 件1989 年: 被引用 1 件1990 年: 被引用 1 件1996 年: 被引用 1 件1997 年: 被引用 15 件1998 年: 被引用 41 件1999 年: 被引用 84 件2000 年: 被引用 107 件2001 年: 被引用 151 件2002 年: 被引用 185 件2003 年: 被引用 245 件2004 年: 被引用 286 件2005 年: 被引用 357 件2006 年: 被引用 408 件2007 年: 被引用 434 件2008 年: 被引用 501 件2009 年: 被引用 590 件2010 年: 被引用 604 件2011 年: 被引用 635 件2012 年: 被引用 773 件2013 年: 被引用 862 件2014 年: 被引用 1,043 件2015 年: 被引用 1,158 件2016 年: 被引用 1,445 件2017 年: 被引用 1,514 件2018 年: 被引用 1,864 件2019 年: 被引用 2,319 件2020 年: 被引用 2,531 件2021 年: 被引用 2,751 件2022 年: 被引用 1,746 件2023 年: 被引用 1,706 件2024 年: 被引用 1,725 件2025 年: 被引用 1,227 件2026 年: 被引用 266 件2027 年: 被引用 4 件1885〜1964 年は被引用が無いため表示していません1966〜1980 年は被引用が無いため表示していません1982〜1986 年は被引用が無いため表示していません1988 年は被引用が無いため表示していません1991〜1995 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 5,233 件、この内訳の 18.8%アメリカ合衆国: 引用元論文 4,917 件、この内訳の 17.6%ドイツ: 引用元論文 1,921 件、この内訳の 6.9%イギリス: 引用元論文 1,140 件、この内訳の 4.1%カナダ: 引用元論文 1,043 件、この内訳の 3.7%オーストラリア: 引用元論文 1,021 件、この内訳の 3.7%イタリア: 引用元論文 1,011 件、この内訳の 3.6%フランス: 引用元論文 955 件、この内訳の 3.4%インド: 引用元論文 844 件、この内訳の 3%日本: 引用元論文 623 件、この内訳の 2.2%韓国: 引用元論文 620 件、この内訳の 2.2%スペイン: 引用元論文 543 件、この内訳の 2%
0%18.8%その他 28.8%

機関

分野

  • Computer Science65%
  • Engineering11%
  • Social Sciences4.7%
  • Biochemistry, Genetics and Molecular Biology4.6%
  • Physics and Astronomy3.1%
  • Medicine2.4%
  • その他9.2%

トピック

  • Anomaly Detection Techniques and Applications6.9%
  • Data Management and Algorithms5.5%
  • Advanced Clustering Algorithms Research5.2%
  • Network Security and Intrusion Detection3.1%
  • Data Mining Algorithms and Applications2.6%
  • Time Series Analysis and Forecasting2.4%
  • その他74.3%

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  1. A Density-Based Algorithm for Discovering Clusters in Large Spatial Databases with Noise

    著者: Martin Ester, Hans-Peter Kriegel, Jörg Sander, Xiaowei Xu - http://www2.cs.uh.edu/~ceick/7363/Papers/dbscan.pdf, KDD 1996 被引用: 28,029

  2. DBSCAN Revisited, Revisited: Why and How You Should (Still) Use DBSCAN

    著者: Erich Schubert, Jörg Sander, Martin Ester, Hans Peter Kriegel, Xiaowei Xu - ACM Transactions on Database Systems, ACM Trans. Database Syst. 2017 被引用: 2,625

  3. Density-Based Clustering Based on Hierarchical Density Estimates

    著者: Ricardo J. G. B. Campello, Davoud Moulavi, Jörg Sander - Lecture notes in computer science, PAKDD (2) 2013 被引用: 2,412

  4. OPTICS: Ordering Points To Identify the Clustering Structure

    著者: Mihael Ankerst, Markus Breunig, Hans‐Peter Kriegel, Jörg Sander - ACM SIGMOD Record, SIGMOD Conference 1999 被引用: 3,965

  5. LOF

    著者: Markus Breunig, Hans‐Peter Kriegel, Raymond T. Ng, Jörg Sander - ACM SIGMOD Record 2000 被引用: 5,181

  6. Hierarchical Density Estimates for Data Clustering, Visualization, and Outlier Detection

    著者: Ricardo J. G. B. Campello, Davoud Moulavi, Arthur Zimek, Jörg Sander - ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data, ACM Trans. Knowl. Discov. Data 2015 被引用: 857

  7. On the evaluation of unsupervised outlier detection: measures, datasets, and an empirical study

    著者: Guilherme Oliveira Campos, Arthur Zimek, Jörg Sander, Ricardo J. G. B. Campello, Barbora Micenková, Erich Schubert, Ira Assent, Michael E. Houle - Data Mining and Knowledge Discovery, Data Min. Knowl. Discov. 2016 被引用: 732

  8. Density-Based Clustering in Spatial Databases: The Algorithm GDBSCAN and Its Applications

    著者: Jörg Sander, Martin Ester, Hans-Peter Kriegel, Xiaowei Xu - Data Mining and Knowledge Discovery, Data Min. Knowl. Discov. 1998 被引用: 1,468

  9. Density-based clustering

    著者: Hans-Peter Kriegel, Peer Kröger, Jörg Sander, Arthur Zimek - Wiley Interdisciplinary Reviews Data Mining and Knowledge Discovery, WIREs Data Mining Knowl. Discov. 2011 被引用: 810

  10. Density-Based Clustering Validation

    著者: Davoud Moulavi, Pablo A. Jaskowiak, Ricardo J. G. B. Campello, Arthur Zimek, Jörg Sander - SIAM International Conference on Data Mining, SDM 2014 被引用: 262

  11. LOF: Identifying Density-Based Local Outliers

    著者: Markus M. Breunig, Hans-Peter Kriegel, Raymond T. Ng, Jörg Sander - http://www.dbs.informatik.uni-muenchen.de/Publikationen/Papers/LOF.pdf, SIGMOD Conference 2000 被引用: 62

  12. Density-based clustering

    著者: Ricardo J. G. B. Campello, Peer Kröger, Jörg Sander, Arthur Zimek - Wiley Interdisciplinary Reviews Data Mining and Knowledge Discovery, WIREs Data Mining Knowl. Discov. 2019 被引用: 116

  13. Ensembles for unsupervised outlier detection: challenges and research questions a position paper

    著者: Arthur Zimek, Ricardo J. G. B. Campello, Jörg Sander - ACM SIGKDD Explorations Newsletter, SIGKDD Explor. 2013 被引用: 273

  14. Subsampling for efficient and effective unsupervised outlier detection ensembles

    著者: Arthur Zimek, Matthew Gaudet, Ricardo J. G. B. Campello, Jörg Sander - SIGKDD international conference on Knowledge discovery and data mining 2013 被引用: 190

  15. On the evaluation of outlier detection and one-class classification: a comparative study of algorithms, model selection, and ensembles

    著者: Henrique O. Marques, Lorne Swersky, Jörg Sander, Ricardo J. G. B. Campello, Arthur Zimek - Data Mining and Knowledge Discovery, Data Min. Knowl. Discov. 2023 被引用: 29

  16. Biological data annotation via a human-augmenting AI-based labeling system

    著者: Douwe van der Wal, Iny Jhun, Israa Laklouk, Jeffrey J. Nirschl, Lara Richer, Rebecca Rojansky, Talent Theparee, Joshua Wheeler, Jörg Sander, Felix Y. Feng, Osama Mohamad, Silvio Savarese, Richard Socher, Andre Esteva - npj Digital Medicine, npj Digit. Medicine 2021 被引用: 42

  17. Internal Evaluation of Unsupervised Outlier Detection

    著者: Henrique O. Marques, Ricardo J. G. B. Campello, Jörg Sander, Arthur Zimek - ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data, ACM Trans. Knowl. Discov. Data 2020 被引用: 33

  18. Efficient Computation and Visualization of Multiple Density-Based Clustering Hierarchies

    著者: Antônio Cavalcante Araújo Neto, Jörg Sander, Ricardo J. G. B. Campello, Mario A. Nascimento - IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, IEEE Trans. Knowl. Data Eng. 2019 被引用: 31

  19. A density-based algorithm for discovering clusters a density-based algorithm for discovering clusters in large spatial databases with noise

    著者: Martin Ester, Hans‐Peter Kriegel, Jörg Sander, Xiaowei Xu - Knowledge Discovery and Data Mining 1996 被引用: 1,137

  20. Semi-supervised Density-Based Clustering

    著者: Levi Lelis, Jörg Sander - Ninth IEEE International Conference on Data Mining, ICDM 2009 被引用: 100

  21. A unified view of density-based methods for semi-supervised clustering and classification

    著者: Jadson Castro Gertrudes, Arthur Zimek, Jörg Sander, Ricardo J. G. B. Campello - Data Mining and Knowledge Discovery, Data Min. Knowl. Discov. 2019 被引用: 28

  22. A framework for semi-supervised and unsupervised optimal extraction of clusters from hierarchies

    著者: Ricardo J. G. B. Campello, Davoud Moulavi, Arthur Zimek, Jörg Sander - Data Mining and Knowledge Discovery, Data Min. Knowl. Discov. 2013 被引用: 83

  23. Mutual information for unsupervised deep learning image registration

    著者: Bob D. de Vos, Bas H. M. van der Velden, Jörg Sander, Kenneth G. A. Gilhuijs, Marius Staring, Ivana Isgum - Medical Imaging 2020: Image Processing 2020 被引用: 34

  24. OPTICS-OF: Identifying Local Outliers

    著者: Markus M. Breunig, Hans-Peter Kriegel, Raymond T. Ng, Jörg Sander - Lecture notes in computer science, PKDD 1999 被引用: 185