Lemaire / Ifrim / Bagnall | Advanced Analytics and Learning on Temporal Data | Buch | 978-3-032-15534-4 | www2.sack.de

Buch, Englisch, 215 Seiten, Format (B × H): 155 mm x 235 mm, Gewicht: 353 g

Reihe: Lecture Notes in Artificial Intelligence

Lemaire / Ifrim / Bagnall

Advanced Analytics and Learning on Temporal Data

10th ECML PKDD Workshop, AALTD 2025, Porto, Portugal, September 19, 2025, Revised Selected Papers
Erscheinungsjahr 2026
ISBN: 978-3-032-15534-4
Verlag: Springer

10th ECML PKDD Workshop, AALTD 2025, Porto, Portugal, September 19, 2025, Revised Selected Papers

Buch, Englisch, 215 Seiten, Format (B × H): 155 mm x 235 mm, Gewicht: 353 g

Reihe: Lecture Notes in Artificial Intelligence

ISBN: 978-3-032-15534-4
Verlag: Springer


This book constitutes the revised selected papers of the 10th ECML PKDD workshop on Advanced Analytics and Learning on Temporal Data, AALTD 2025, held in Porto, Portugal, on September 19, 2025.

The 13 full papers presented here were carefully reviewed and selected from 22 submissions. The papers focus on the following topics: Clustering and Analysis of Time Series; Forecasting and Prediction; Analysis and Processing of Time Series; Models and Approaches Based on Deep Learning and LLMs; Time Series Classification; Augmentation, Imputation, and Preprocessing Techniques.

Lemaire / Ifrim / Bagnall Advanced Analytics and Learning on Temporal Data jetzt bestellen!

Zielgruppe


Research

Weitere Infos & Material


e-SMOTE: a train set rebalancing algorithm for time series classification.- The Next Motif: Tapping into Recurrence Dynamics and Precursor Signals to Forecast Events of Interest.- Re-framing Time Series Augmentation Through the Lens of Generative Models.- FuelCast: Benchmarking Tabular and Temporal Models for Ship Fuel Consumption.- MoTM: Towards a Foundation Model for Time Series Imputation based on Continuous Modeling.- A Deep Dive into Alternatives to the Global Average Pooling for Time Series Classification.- Adaptive Fine-Tuning via Pattern Specialization for Deep Time Series Forecasting.- Unsupervised Feature Construction for Time Series Anomaly Detection - An Evaluation.- Multi-output Ensembles for Multi-step Forecasting.- Time series extrinsic regression algorithms for forecasting long time series with a short horizon.- Towards a Library for the Analysis of Temporal Sequences.- FiTEM: Fine-tuning Time-series Foundation Models for Selective Forecasting.- T3A-LLM: A Two-Stage Temporal Knowledge Graph Alignment Method Enhanced by LLM.



Ihre Fragen, Wünsche oder Anmerkungen
Vorname*
Nachname*
Ihre E-Mail-Adresse*
Kundennr.
Ihre Nachricht*
Lediglich mit * gekennzeichnete Felder sind Pflichtfelder.
Wenn Sie die im Kontaktformular eingegebenen Daten durch Klick auf den nachfolgenden Button übersenden, erklären Sie sich damit einverstanden, dass wir Ihr Angaben für die Beantwortung Ihrer Anfrage verwenden. Selbstverständlich werden Ihre Daten vertraulich behandelt und nicht an Dritte weitergegeben. Sie können der Verwendung Ihrer Daten jederzeit widersprechen. Das Datenhandling bei Sack Fachmedien erklären wir Ihnen in unserer Datenschutzerklärung.