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Michael J. Pazzani

1983–2025 年に発表

154
論文数
27,649
被引用数
59
h 指数
118
i10 指数

被引用数

Michael J. Pazzani の年別被引用数1970 年: 被引用 1 件1972 年: 被引用 1 件1975 年: 被引用 1 件1976 年: 被引用 1 件1978 年: 被引用 1 件1980 年: 被引用 1 件1983 年: 被引用 1 件1984 年: 被引用 2 件1985 年: 被引用 3 件1986 年: 被引用 4 件1987 年: 被引用 16 件1988 年: 被引用 15 件1989 年: 被引用 31 件1990 年: 被引用 23 件1991 年: 被引用 50 件1992 年: 被引用 62 件1993 年: 被引用 84 件1994 年: 被引用 116 件1995 年: 被引用 105 件1996 年: 被引用 103 件1997 年: 被引用 117 件1998 年: 被引用 169 件1999 年: 被引用 163 件2000 年: 被引用 269 件2001 年: 被引用 335 件2002 年: 被引用 388 件2003 年: 被引用 542 件2004 年: 被引用 635 件2005 年: 被引用 609 件2006 年: 被引用 611 件2007 年: 被引用 727 件2008 年: 被引用 675 件2009 年: 被引用 735 件2010 年: 被引用 750 件2011 年: 被引用 732 件2012 年: 被引用 764 件2013 年: 被引用 791 件2014 年: 被引用 803 件2015 年: 被引用 845 件2016 年: 被引用 794 件2017 年: 被引用 848 件2018 年: 被引用 797 件2019 年: 被引用 884 件2020 年: 被引用 799 件2021 年: 被引用 660 件2022 年: 被引用 494 件2023 年: 被引用 443 件2024 年: 被引用 364 件2025 年: 被引用 274 件2026 年: 被引用 57 件1971 年は被引用が無いため表示していません1973〜1974 年は被引用が無いため表示していません1977 年は被引用が無いため表示していません1979 年は被引用が無いため表示していません1981〜1982 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・地域の世界地図アメリカ合衆国: 引用元論文 3,628 件、この内訳の 20.4%中国: 引用元論文 2,420 件、この内訳の 13.6%イギリス: 引用元論文 870 件、この内訳の 4.9%ドイツ: 引用元論文 728 件、この内訳の 4.1%オーストラリア: 引用元論文 710 件、この内訳の 4%スペイン: 引用元論文 705 件、この内訳の 4%イタリア: 引用元論文 654 件、この内訳の 3.7%カナダ: 引用元論文 620 件、この内訳の 3.5%フランス: 引用元論文 573 件、この内訳の 3.2%インド: 引用元論文 539 件、この内訳の 3%日本: 引用元論文 478 件、この内訳の 2.7%韓国: 引用元論文 431 件、この内訳の 2.4%
0%20.4%その他 30.5%

機関

分野

  • Computer Science79.9%
  • Engineering4.8%
  • Medicine2.4%
  • Social Sciences2.3%
  • Decision Sciences2.1%
  • Biochemistry, Genetics and Molecular Biology1.9%
  • その他6.6%

トピック

  • Recommender Systems and Techniques8.3%
  • Time Series Analysis and Forecasting5.6%
  • Data Management and Algorithms3.9%
  • Data Mining Algorithms and Applications3.5%
  • Anomaly Detection Techniques and Applications2.7%
  • Image Retrieval and Classification Techniques2%
  • その他74%

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  1. Content-Based Recommendation Systems

    著者: Michael J. Pazzani, Daniel Billsus - Lecture notes in computer science, The Adaptive Web 2007 被引用: 2,502

  2. Dimensionality Reduction for Fast Similarity Search in Large Time Series Databases

    著者: Eamonn J. Keogh, Kaushik Chakrabarti, Michael J. Pazzani, Sharad Mehrotra - Knowledge and Information Systems, Knowl. Inf. Syst. 2001 被引用: 1,572

  3. On the Optimality of the Simple Bayesian Classifier under Zero-One Loss

    著者: Pedro M. Domingos, Michael J. Pazzani - Machine Learning, Mach. Learn. 1997 被引用: 3,072

  4. Detecting Glaucoma from Fundus Photographs Using Deep Learning without Convolutions

    著者: Rui Fan, Kamran Alipour, Christopher Bowd, Mark Christopher, Nicole Brye, James A. Proudfoot, Michael H. Goldbaum, Akram Belghith, Christopher A. Girkin, Massimo A. Fazio, Jeffrey M. Liebmann, Robert N. Weinreb, Michael J. Pazzani, David Kriegman, Linda M. Zangwill - Ophthalmology Science 2022 被引用: 123

  5. Derivative Dynamic Time Warping

    著者: Eamonn J. Keogh, Michael J. Pazzani - SIAM International Conference on Data Mining, SDM 2001 被引用: 1,126

  6. An Online Algorithm for Segmenting Time Series

    著者: Eamonn J. Keogh, Selina Chu, David M. Hart, Michael J. Pazzani - Proceedings 2001 IEEE International Conference on Data Mining, ICDM 2001 被引用: 1,109

  7. Scaling up dynamic time warping for datamining applications

    著者: Eamonn J. Keogh, Michael J. Pazzani - sixth ACM SIGKDD international conference on Knowledge discovery and data mining 2000 被引用: 822

  8. The UCI KDD Archive of Large Data Sets for Data Mining Research and Experimentation

    著者: Stephen D. Bay, Dennis F. Kibler, Michael J. Pazzani, Padhraic Smyth - ACM SIGKDD Explorations Newsletter, SIGKDD Explor. 2000 被引用: 234

  9. A Framework for Collaborative, Content-Based and Demographic Filtering

    著者: Michael J. Pazzani - Artificial Intelligence Review, Artif. Intell. Rev. 1999 被引用: 1,314

  10. SEGMENTING TIME SERIES: A SURVEY AND NOVEL APPROACH

    著者: Eamonn Keogh, Selina Chu, David M. Hart, Michael J. Pazzani - Series in machine perception and artificial intelligence 2004 被引用: 593

  11. A Comprehensive Explanation Framework for Biomedical Time Series Classification

    著者: Praharsh Ivaturi, Matteo Gadaleta, Amitabh C. Pandey, Michael J. Pazzani, Steven R. Steinhubl, Giorgio Quer - IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics, IEEE J. Biomed. Health Informatics 2021 被引用: 48

  12. Locally Adaptive Dimensionality Reduction for Indexing Large Time Series Databases

    著者: Eamonn J. Keogh, Kaushik Chakrabarti, Sharad Mehrotra, Michael J. Pazzani - ACM SIGMOD Record, ACM Trans. Database Syst. 2001 被引用: 873

  13. Manifestation of virtual assistants and robots into daily life: vision and challenges

    著者: Reza Rawassizadeh, Taylan K. Sen, Sunny Jung Kim, Christian Meurisch, Hamidreza Keshavarz, Max Mühlhäuser, Michael J. Pazzani - CCF Transactions on Pervasive Computing and Interaction, CCF Trans. Pervasive Comput. Interact. 2019 被引用: 56

  14. Detecting Group Differences: Mining Contrast Sets

    著者: Stephen D. Bay, Michael J. Pazzani - Data Mining and Knowledge Discovery, Data Min. Knowl. Discov. 2001 被引用: 362

  15. Learning and Revising User Profiles: The Identification of Interesting Web Sites

    著者: Michael J. Pazzani, Daniel Billsus - Machine Learning, Mach. Learn. 1997 被引用: 1,200

  16. Feature Interpretation Using Generative Adversarial Networks (FIGAN): A Framework for Visualizing a CNN's Learned Features

    著者: Kyle Hasenstab, Justin Huynh, Samira Masoudi, Guilherme M. Cunha, Michael J. Pazzani, Albert Hsiao - IEEE Access 2023 被引用: 12

  17. Reducing Misclassification Costs

    著者: Michael J. Pazzani, Christopher J. Merz, Patrick M. Murphy, Kamal M. Ali, Timothy Hume, Clifford Brunk - Elsevier eBooks, ICML 1994 被引用: 343

  18. Proceedings of the 16th International Conference on Intelligent User Interfaces, IUI 2011, Palo Alto, CA, USA, February 13-16, 2011

    著者: Pearl Pu, Michael J. Pazzani, Elisabeth André, Doug Riecken - IUI 2011 被引用: 14

  19. Machine Learning for User Modeling

    著者: Geoffrey I. Webb, Michael J. Pazzani, Daniel Billsus - User Modeling and User-Adapted Interaction, User Model. User Adapt. Interact. 2001 被引用: 377

  20. Iterative Deepening Dynamic Time Warping for Time Series

    著者: Selina Chu, Eamonn J. Keogh, David M. Hart, Michael J. Pazzani - SIAM International Conference on Data Mining, SDM 2002 被引用: 264

  21. Expert-Informed, User-Centric Explanations for Machine Learning

    著者: Michael J. Pazzani, Severine Soltani, Robert Kaufman, Samson Qian, Albert Hsiao - AAAI Conference on Artificial Intelligence 2022 被引用: 21

  22. User Modeling for Adaptive News Access

    著者: Daniel Billsus, Michael J. Pazzani - User Modeling and User-Adapted Interaction, User Model. User Adapt. Interact. 2000 被引用: 480

  23. Ghost Imputation: Accurately Reconstructing Missing Data of the Off Period

    著者: Reza Rawassizadeh, Hamidreza Keshavarz, Michael J. Pazzani - IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, IEEE Trans. Knowl. Data Eng. 2019 被引用: 28

  24. A Simple Dimensionality Reduction Technique for Fast Similarity Search in Large Time Series Databases

    著者: Eamonn J. Keogh, Michael J. Pazzani - Lecture notes in computer science, PAKDD 2000 被引用: 251