Clifford Lam

テンソル時系列データセットのギャップを埋める方法を見ていくよ。NYCのタクシーデータに焦点を当ててる。

新しい方法がデータの弱い因子と強い因子の推定を改善する。

新しいファクターモデルが時間をかけてデータ分析を改善する。

地域がダイナミック空間自己回帰モデルを通じてどのように影響し合うかを分析する。