时间序列顶会论文

### 时间序列领域顶级会议相关论文 时间序列分析是一个跨学科的研究领域，涉及计算机科学、统计学以及应用数学等多个方向。为了找到该领域的顶级会议相关论文，可以关注以下几个方面： #### 1. **顶级会议** 以下是时间序列研究领域的主要国际顶级会议： - **ICML (International Conference on Machine Learning)** ICML 是机器学习领域的旗舰会议，涵盖了时间序列建模、预测和异常检测等内容[^1]。 - **NeurIPS (Conference on Neural Information Processing Systems)** NeurIPS 关注神经网络及其在时间序列中的应用，尤其是基于深度学习的方法[^2]。 - **KDD (ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining)** KDD 提供了关于时间序列挖掘、模式发现等方面的重要研究成果[^3]。 - **AAAI (Association for the Advancement of Artificial Intelligence)** AAAI 涉及人工智能多个分支，其中也包括时间序列处理的相关技术[^4]。 #### 2. **检索技巧** 要查找特定主题的学术资源，可以通过以下方式进行搜索： - 使用 `site:org` 或 `site:edu` 来限定搜索范围到教育机构或科研组织网站。 - 结合关键词如 “time series”，“forecasting”，“anomaly detection” 等构建查询语句。 例如，在 Google Scholar 中执行如下命令即可获取目标文献列表： ``` "time series forecasting" site:org OR site:edu ``` #### 3. **示例代码：自动化爬取顶会论文链接** 如果希望批量收集这些会议上的时间序列相关论文摘要或者全文下载地址，可编写 Python 脚本实现自动化的网页抓取功能。下面提供一段基础框架代码作为参考： ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup def fetch_papers(query): base_url = f"https://scholar.google.com/scholar?q={query}&hl=en&as_sdt=0%2C5" headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0'} response = requests.get(base_url, headers=headers) soup = BeautifulSoup(response.content, "html.parser") papers_info = [] results = soup.find_all('div', class_='gs_ri') for result in results[:10]: title = result.find('h3').text.strip() link = result.find('a')['href'] snippet = result.find('div', class_='gs_rs').text.strip() paper_data = { 'title': title, 'link': link, 'snippet': snippet } papers_info.append(paper_data) return papers_info if __name__ == "__main__": query = '"time series prediction" site:org OR site:edu' fetched_results = fetch_papers(query) for idx, res in enumerate(fetched_results, start=1): print(f"{idx}. {res['title']}\n{res['snippet']}...\nLink: {res['link']}\n") ``` 此脚本能帮助快速定位并提取符合条件的文章信息。 ---