Activité de recherche

Réseaux de neurones, Deep Learning babyfoot apprentice .

Publications 1997-2024

• 2024
  • A. Koupaï, J. Benet, Y. Yin, J.‑N. Vittaut, P. Gallinari : “GEPS: Boosting Generalization in Parametric PDE Neural Solvers through Adaptive Conditioning”, Advances in Neural Information Processing Systems, Vancouver, Canada (2024)
  • L. Serrano, Th. Wang, E. Naour, J.‑N. Vittaut, P. Gallinari : “AROMA: Preserving Spatial Structure for Latent PDE Modeling with Local Neural Fields”, Advances in Neural Information Processing Systems 37 (NeurIPS 2024), Vancouver, Canada, (Curran Associates, Inc.), (ISBN: 9798331314385) (2024)
• 2023
  • L. Serrano, L. Boudec, A. Koupaï, Th. Wang, Y. Yin, J.‑N. Vittaut, P. Gallinari : “Operator Learning with Neural Fields: Tackling PDEs on General Geometries”, Advances in Neural Information Processing Systems, vol. 36, New Orleans (Louisiana), United States, pp. 70581-70611 (2023)
  • L. Serrano, J.‑N. Vittaut, P. Gallinari : “Operator Learning on Free-Form Geometries”, ICLR 2023 Workshop on Physics for Machine Learning, Kigali, Rwanda (2023)
• 2022
  • S. Karkar, I. Ayed, E. De Bézenac, P. Gallinari : “Block-wise Training of Residual Networks via the Minimizing Movement Scheme”, 1^st International Workshop on Practical Deep Learning in the Wild at 26^th AAAI Conference on Artificial Intelligence 2022, 2^nd International Workshop on Practical Deep Learning in the Wild, Vancouver, Canada (2022)
  • Y. Yin, I. Ayed, E. De Bézenac, N. Baskiotis, P. Gallinari : “LEADS: Learning Dynamical Systems that Generalize Across Environments”, The Thirty-Fifth Annual Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2021), Online, (2022)
• 2021
  • Y. Yin, V. Le Guen, J. Donà, E. De Bézenac, I. Ayed, N. Thome, P. Gallinari : “Augmenting physical models with deep networks for complex dynamics forecasting”, Journal of Statistical Mechanics: Theory and Experiment, vol. 2021 (12), pp. 124012, (IOP Publishing) (2021)
  • C. Rebuffel, Th. Scialom, L. Soulier, B. Piwowarski, S. Lamprier, J. Staiano, G. Scoutheeten, P. Gallinari : “Data-QuestEval: A Reference-less Metric for Data-to-Text Semantic Evaluation”, 2021 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP), Punta Cana, Dominican Republic, pp. 8029-8036, (Association for Computational Linguistics) (2021)
  • Th. Scialom, P.‑A. Dray, P. Gallinari, S. Lamprier, B. Piwowarski, J. Staiano, A. Wang : “QuestEval: Summarization Asks for Fact-based Evaluation”, Proceedings of the 2021 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, Proceedings of the 2021 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, Punta Cana (en ligne), Dominican Republic, pp. 6594-6604, (Association for Computational Linguistics) (2021)
  • M. Cesaire, L. Schott, H. Hajri, S. Lamprier, P. Gallinari : “Stochastic Sparse Adversarial Attacks”, 2021 IEEE 33^rd International Conference on Tools with Artificial Intelligence (ICTAI), Washington, United States, pp. 1247-1254, (IEEE) (2021)
  • M. Kirchmeyer, P. Gallinari, A. Rakotomamonjy, A. Mantrach : “Unsupervised domain adaptation with non-stochastic missing data”, Data Mining and Knowledge Discovery, vol. 35 (6), pp. 2714–2755, (Springer) (2021)
  • B. Taillé, V. Guigue, G. Scoutheeten, P. Gallinari : “Separating Retention from Extraction in the Evaluation of End-to-end Relation Extraction”, Proceedings of the 2021 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, Punta Cana (online), Dominican Republic, pp. 10438–10449, (Association for Computational Linguistics) (2021)
  • C. Rebuffel, M. Roberti, L. Soulier, G. Scoutheeten, R. Cancelliere, P. Gallinari : “Controlling hallucinations at word level in data-to-text generation”, Data Mining and Knowledge Discovery, (Springer) (2021)
  • V. Kashtanova, I. Ayed, N. Cedilnik, P. Gallinari, M. Sermesant : “EP-Net 2.0: Out-of-Domain Generalisation for Deep Learning Models of Cardiac Electrophysiology”, Functional Imaging and Modeling of the Heart, vol. 12738, Lecture Notes in Computer Science, Stanford, CA (virtual), United States, pp. 482-492, (Springer International Publishing) (2021)
  • J. Donà, J.‑Y. Franceschi, S. Lamprier, P. Gallinari : “PDE-Driven Spatiotemporal Disentanglement”, The Ninth International Conference on Learning Representations, Vienne, Austria (2021)
  • J. Donà, J.‑Y. Franceschi, S. Lamprier, P. Gallinari : “PDE-Driven Spatiotemporal Disentanglement”, The Ninth International Conference on Learning Representations, Vienne (virtual), Austria (2021)
  • G. Bonetta, M. Roberti, R. Cancelliere, P. Gallinari : “The Rare Word Issue in Natural Language Generation: A Character-Based Solution”, Informatics, vol. 8 (1), pp. 20, (MDPI) (2021)
  • J. Donà, P. Gallinari : “Differentiable Feature Selection, a Reparameterization Approach”, European Conference (ECML-PKDD), Virtual, France (2021)
  • Y. Yin, V. Le Guen, J. Donà, I. Ayed, E. De Bézenac, N. Thome, P. Gallinari : “Augmenting physical models with deep networks for complex dynamics forecasting”, Ninth International Conference on Learning Representations ICLR 2021, Vienna (virtual), Austria (2021)
  • H. Hajri, M. Cesaire, Th. Combey, S. Lamprier, P. Gallinari : “Stochastic sparse adversarial attacks”, Workshop DEEL (2021), En visio, France (2021)
• 2020
  • C. Rebuffel, L. Soulier, G. Scoutheeten, P. Gallinari : “PARENTing via Model-Agnostic Reinforcement Learning to Correct Pathological Behaviors in Data-to-Text Generation”, Proceedings of the 13^th International Conference on Natural Language Generation, INLG 2020, Dublin, Ireland (2020)
  • B. Taillé, V. Guigue, G. Scoutheeten, P. Gallinari : “Let’s Stop Incorrect Comparisons in End-to-end Relation Extraction!”, Proceedings of the 2020 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP), Punta Cana (Online), Dominican Republic, pp. 3689-3701, (Association for Computational Linguistics) (2020)
  • S. Karkar, I. Ayed, E. De Bézenac, P. Gallinari : “A Principle of Least Action for the Training of Neural Networks”, ECML PKDD, Ghent, Belgium (2020)
  • Th. Tran, Ah. Douzal‑Chouakria, S. Varasteh Yazdi, P. Honeine, P. Gallinari : “Interpretable time series kernel analytics by pre-image estimation”, Artificial Intelligence (AIJ), vol. 286, pp. 103342, (Elsevier) (2020)
  • C. Rebuffel, L. Soulier, G. Scoutheeten, P. Gallinari : “Capturing Entity Hierarchy in Data-to-Text Generative Models”, First Joint Conference of the Information Retrieval Communities in Europe (CIRCLE 2020), vol. 2621, CEUR Workshop Proceedings, Online, France, (CEUR-WS.org) (2020)
  • E. Moschos, A. Stegner, O. Schwander, P. Gallinari : “Classification of Eddy Sea Surface Temperature Signatures Under Cloud Coverage”, IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, vol. 13, pp. 3437-3447, (IEEE) (2020)
  • E. Moschos, O. Schwander, A. Stegner, P. Gallinari : “DEEP-SST-EDDIES: A Deep Learning framework to detect oceanic eddies in Sea Surface Temperature images”, ICASSP 2020 - 45^th International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing, Barcelona, Spain, pp. 4307-4311 (2020)
  • C. Rebuffel, L. Soulier, G. Scoutheeten, P. Gallinari : “A Hierarchical Model for Data-to-Text Generation”, 42^nd European Conference on IR Research, ECIR 2020, vol. 12035, Lecture Notes in Computer Science, Lisbon, Portugal, pp. 65-80, (Springer) (2020)
  • M. Déchelle, J. Donà, K. Plessis‑Fraissard, P. Gallinari, M. Levy : “Bridging dynamical models and deep networks to solve forward and inverse problems”, NeurIPS 2020, Paris (virtual event), France (2020)
  • J.‑Y. Franceschi, E. Delasalles, M. Chen, S. Lamprier, P. Gallinari : “Stochastic Latent Residual Video Prediction”, Proceedings of the 37^th International Conference on Machine Learning, vol. 119, Proceedings of Machine Learning Research, Vienne, Austria, pp. 3233-3246, (PMLR) (2020)
  • C. Gainon de Forsan de Gabriac, V. Guigue, P. Gallinari : “Resume: A Robust Framework for Professional Profile Learning & Evaluation”, ESANN 2020 - 28^th European Symposium on Artificial Neural Networks, Computational Intelligence and Machine Learning, Bruges, Belgium (2020)
  • B. Taillé, V. Guigue, P. Gallinari : “Contextualized Embeddings in Named-Entity Recognition: An Empirical Study on Generalization”, ECIR 2020 - 42^nd European Conference on Information Retrieval, Lisbon, Portugal (2020)
• 2019
  • E. De Bézenac, A. Pajot, P. Gallinari : “Deep Learning for Physical Processes: Incorporating Prior Scientific Knowledge”, (2019)
  • I. Ayed, E. De Bézenac, A. Pajot, J. Brajard, P. Gallinari : “Learning Dynamical Systems from Partial Observations”, (2019)
  • E. Delasalles, A. Ziat, L. Denoyer, P. Gallinari : “Spatio-temporal neural networks for space-time data modeling and relation discovery”, Knowledge and Information Systems (KAIS), vol. 61 (3), pp. 1241-1267, (Springer) (2019)
  • Y. Zhao, H. Feng, P. Gallinari : “Embedding Learning with Triple Trustiness on Noisy Knowledge Graph”, Entropy, vol. 21 (11), pp. 1083, (MDPI) (2019)
  • P. Bordes, É. Zablocki, L. Soulier, B. Piwowarski, P. Gallinari : “Incorporating Visual Semantics into Sentence Representations within a Grounded Space”, 2019 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing and 9^th International Joint Conference on Natural Language Processing, Proceedings of the 2019 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing and the 9^th International Joint Conference on Natural Language Processing (EMNLP-IJCNLP), Hong Kong, China, pp. 696-707, (Association for Computational Linguistics) (2019)
  • S. Lamprier, Th. Gisselbrecht, P. Gallinari : “Contextual Bandits with Hidden Contexts: a Focused Data Capture From Social Media Streams”, Data Mining and Knowledge Discovery, 33, pp. 1853-1893, (Springer) (2019)
  • É. Zablocki, P. Bordes, B. Piwowarski, L. Soulier, P. Gallinari : “Context-Aware Zero-Shot Learning for Object Recognition”, Thirty-sixth International Conference on Machine Learning (ICML), Long Beach, CA, United States (2019)
  • I. Ayed, N. Cedilnik, P. Gallinari, M. Sermesant : “EP-Net: Learning Cardiac Electrophysiology Models for Physiology-based Constraints in Data-Driven Predictions”, FIMH 2019 - 10^th International Conference on Functional Imaging of the Hearth, Bordeaux, France, pp. 55-63, (Springer) (2019)
  • B. Taillé, V. Guigue, P. Gallinari : “Contextualized Embeddings in Named-Entity Recognition: An Empirical Study on Generalization”, EurNLP, London, United Kingdom (2019)
  • Ch. Dias , V. Guigue, P. Gallinari : “Filtrage collaboratif explicite par analyse de sentiments à l’aveugle”, CAp 2019 - 21^e Conférence sur l'Apprentissage automatique, Toulouse, France (2019)
  • B. Taillé, V. Guigue, P. Gallinari : “Une Etude Empirique de la Capacité de Généralisation des Plongements de Mots Contextuels en Extraction d’Entités”, CAp 2019 - 21^e Conférence sur l'Apprentissage automatique, Toulouse, France (2019)
  • Ch. Dias , C. Gainon de Forsan de Gabriac, V. Guigue, P. Gallinari : “RNN & modèle d’attention pour l’apprentissage de profils textuels personnalisés”, Document numérique - Revue des sciences et technologies de l'information. Série Document numérique, vol. 22 (3), pp. 9-27, (Hermès) (2019)
• 2018
  • S. Yazdi, Ah. Douzal‑Chouakria, P. Gallinari, M. Moussallam : “Time warp invariant dictionary learning for time series clustering: application to music data stream analysis”, ECML/PKDD, 2018, Dublin, Ireland (2018)
  • L. DOS SANTOS, B. Piwowarski, L. Denoyer, P. Gallinari : “Representation Learning for Classification in Heterogeneous Graphs with Application to Social Networks”, ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data (TKDD), vol. 12 (5), pp. 1-33, (ACM) (2018)
  • E. Tonnelier, N. Baskiotis, V. Guigue, P. Gallinari : “Anomaly detection in smart card logs and distant evaluation with Twitter: a robust framework”, Neurocomputing, vol. 298, pp. 109-121, (Elsevier) (2018)
  • É. Zablocki, B. Piwowarski, L. Soulier, P. Gallinari : “Apprentissage multimodal de représentation de mots à l’aide de contexte visuel”, Conférence sur l'Apprentissage Automatique, Rouen, France (2018)
  • H. Titeux, B. Piwowarski, P. Gallinari : “Représentations Gaussiennes pour le Filtrage Collaboratif”, 15^e COnférence en Recherche d'Informations et Applications - CORIA 2018, Rennes, France (2018)
  • A. Lopez‑Rincon, A. Tonda, M. Elati, O. Schwander, B. Piwowarski, P. Gallinari : “Evolutionary optimization of convolutional neural networks for cancer miRNA biomarkers classification”, Applied Soft Computing, vol. 65, pp. 91-100, (Elsevier) (2018)
  • P. Gallinari, Y. Maday, M. Sangnier, O. Schwander, T. Taddei : “Reduced Basis’ Acquisition by a Learning Process for Rapid On-line Approximation of Solution to PDE’s: Laminar Flow Past a Backstep”, Archives of Computational Methods in Engineering, vol. 25 (1), pp. 131-141, (Springer Verlag) (2018)
  • E. Tonnelier, N. Baskiotis, V. Guigue, P. Gallinari : “Factorisation de Tenseurs pour l’analyse de réseaux de mobilité”, 1^ères Rencontres Francophones Transport-Mobilité (RFTM), Lyon, France (2018)
  • Ch. Dias , C. Gainon de Forsan de Gabriac, V. Guigue, P. Gallinari : “RNN & modèle d’attention pour l’apprentissage de profils textuels personnalisés”, CORIA 2018 - 15^e COnférence en Recherche d'Informations et Applications, Rennes, France (2018)
  • Ch. Dias , V. Guigue, P. Gallinari : “Regularize and Explicit Collaborative Filtering With Textual Attention”, ESANN 2018 - European Symposium on Artificial Neural Networks, Bruges, Belgium (2018)
  • É. Zablocki, B. Piwowarski, L. Soulier, P. Gallinari : “Learning Multi-Modal Word Representation Grounded in Visual Context”, Association for the Advancement of Artificial Intelligence (AAAI), New Orleans, United States (2018)
  • W. Zheng, A. Bellet, P. Gallinari : “A Distributed Frank-Wolfe Framework for Learning Low-Rank Matrices with the Trace Norm”, Machine Learning, (Springer Verlag) (2018)
  • S. Lamprier, Th. Gisselbrecht, P. Gallinari : “Profile-Based Bandit with Unknown Profiles”, Journal of Machine Learning Research, vol. 19 (53), pp. 53:1-53:40, (Microtome Publishing) (2018)
• 2017
  • S. Lamprier, Th. Gisselbrecht, P. Gallinari : “Variational Thompson Sampling for Relational Recurrent Bandits”, Joint European Conference on Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases - ECML/PKDD 2017, vol. 10535, Lecture Notes in Computer Science, Skopje, North Macedonia, pp. 405-421, (Springer) (2017)
  • A. Ziat, E. Delasalles, L. Denoyer, P. Gallinari : “Spatio-Temporal Neural Networks for Space-Time Series Forecasting and Relations Discovery”, 2017 IEEE International Conference on Data Mining (ICDM), 2017 IEEE International Conference on Data Mining (ICDM), La Nouvelle Orléans, LA, United States, pp. 705-714, (IEEE) (2017)
  • L. Qiu, Sh. Gao, Q. Lyu, J. Guo, P. Gallinari : “A novel non-Gaussian embedding based model for recommender systems”, Neurocomputing, (Elsevier) (2017)
  • L. DOS SANTOS, B. Piwowarski, P. Gallinari : “Gaussian Embeddings for Collaborative Filtering”, Proceedings of the 40^th International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval, Tokyo, Japan, pp. 1065-1068, (ACM) (2017)
  • Ch. Dias , V. Guigue, P. Gallinari : “Text-based collaborative filtering for cold-start soothing and recommendation enrichment”, AISR2017, Paris, France (2017)
  • J. Zhang, Sh. Wang, L. Chen, P. Gallinari : “Multiple Bayesian discriminant functions for high-dimensional massive data classification”, Data Mining and Knowledge Discovery, vol. 31 (2), pp. 465-501, (Springer) (2017)
  • E. Tonnelier, N. Baskiotis, V. Guigue, P. Gallinari : “Anomaly detection and characterization in smart card logs using NMF and Tweets”, ESANN 2017 - 25^th European Symposium on Artificial Neural Networks, Bruges, Belgium (2017)
  • S. Bourigault, S. Lamprier, P. Gallinari : “Apprentissage de représentation pour la détection de source dans les réseaux sociaux”, COnférence en Recherche d'Informations et Applications - CORIA 2017, 14^th French Information Retrieval Conference, Marseille, France, pp. 235-250 (2017)
  • Ch. Dias , V. Guigue, P. Gallinari : “Passé, présent, futurs : induction de carrières professionnelles à partir de CV”, COnférence en Recherche d'Informations et Applications - CORIA 2017, 14^th French Information Retrieval Conference, Marseille, France, pp. 281-296 (2017)
  • É. Zablocki, P. Bordes, L. Soulier, B. Piwowarski, P. Gallinari : “LIP6@CLEF2017: Multi-Modal Spatial Role Labeling using Word Embeddings Working notes”, CLEF 2017 Working Notes, Dublin, Ireland (2017)
  • W. Zheng, A. Bellet, P. Gallinari : “A Distributed Frank-Wolfe Framework for Learning Low-Rank Matrices with the Trace Norm”, 1-19 pages (2017)
• 2016
  • S. Bourigault, S. Lamprier, P. Gallinari : “Learning Distributed Representations of Users for Source Detection in Online Social Networks”, ECML PKDD 2016 - European Conference on Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases, vol. 9852, Lecture Notes in Computer Science, Riva del Garda, Italy, pp. 265-281, (Springer) (2016)
  • L. DOS SANTOS, B. Piwowarski, P. Gallinari : “Multilabel classification on heterogeneous graphs with gaussian embeddings”, ECML-PKDD 2016, Riva del garda, Italy (2016)
  • Th. Gisselbrecht, S. Lamprier, P. Gallinari : “Dynamic Data Capture from Social Media Streams: A Contextual Bandit Approach.”, Tenth International Conference on Web and Social Media, ICWSM 2016, Cologne, Germany, pp. 130-139 (2016)
  • S. Bourigault, S. Lamprier, P. Gallinari : “Apprentissage de Représentations Probabilistes pour la Prédiction de Diffusions d’Informations sur les Réseaux Sociaux”, COnférence en Recherche d'Information et Applications 2016 (CORIA), Toulouse, France, pp. 89-104 (2016)
  • Th. Gisselbrecht, S. Lamprier, P. Gallinari : “Bandit Contextuel pour la Capture de Données Temps Réel sur les Médias Sociaux”, Semaine du Document Numérique et de la Recherche d'Information (SDNRI 2016), Toulouse, France, pp. 57-72 (2016)
  • S. Bourigault, S. Lamprier, P. Gallinari : “Representation Learning for Information Diffusion through Social Networks: an Embedded Cascade Model”, International Conference on Web Search and Data Mining, San Francisco, United States, pp. 573-582, (ACM) (2016)
  • Th. Gisselbrecht, S. Lamprier, P. Gallinari : “Linear Bandits in Unknown Environments”, ECML PKDD 2016 - European Conference on Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases, vol. 9852, Lecture Notes in Computer Science, Riva Del Garda, Italy, pp. 282-298, (Springer) (2016)
  • Z. Kraljevic, N. Baskiotis, B. Piwowarski, P. Gallinari : “Représentation temporelle des mots : application au clustering de micro-blogs.”, Conférence en Recherche d'Infomations et Applications, Toulouse, France, pp. 531-544 (2016)
  • E. Guardia‑Sebaoun, V. Guigue, P. Gallinari : “Apprentissage de trajectoires temporelles pour la recommandation dans les communautés d’utilisateurs”, CAp, Marseille, France (2016)
  • Ch. Dias , V. Guigue, P. Gallinari : “Recommandation et analyse de sentiments dans un espace latent textuel”, CORIA, Toulouse, France (2016)
  • E. Tonnelier, N. Baskiotis, V. Guigue, P. Gallinari : “Smart card in public transportation: designing a analysis system at the human scale”, ITSC, Rio de Janeiro, Brazil (2016)
  • Y. Zhao, Sh. Gao, P. Gallinari, J. Guo : “A Novel Multimodal Deep Neural Network Framework for Extending Knowledge Base”, Computación y sistemas, vol. 20 (3), pp. 459-466, (Instituto Politécnico Nacional IPN Centro de Investigación en Computación) (2016)
  • S. Lamprier, S. Bourigault, P. Gallinari : “Influence learning for cascade diffusion models: focus on partial orders of infections”, Social Network Analysis and Mining, vol. 6 (1), pp. 93, (Springer) (2016)
  • L. Rubini, R. Cancelliere, P. Gallinari, A. Grosso : “Local search and pseudoinversion: an hybrid approach to neural network training”, Knowl. Inf. Syst., vol. 48 (2), pp. 493-503 (2016)
  • M. Poussevin, E. Tonnelier, N. Baskiotis, V. Guigue, P. Gallinari : “Mining ticketing logs for usage characterization with nonnegative matrix factorization”, chapter in Big Data Analytics in the Social and Ubiquitous Context, vol. 9546, Lecture Notes in Computer Science, pp. 147-164, (Springer), (ISBN: 978-3-319-29008-9) (2016)
• 2015
  • Th. Gisselbrecht, S. Lamprier, P. Gallinari : “Policies for Contextual Bandit Problems with Count Payoffs.”, 27^th IEEE International Conference on Tools with Artificial Intelligence, ICTAI 2015, Vietri Sul Mare, Italy, pp. 542-549, (IEEE) (2015)
  • S. Lamprier, S. Bourigault, P. Gallinari : “Extracting Diffusion Channels from Real-World Social Data: a Delay-Agnostic Learning of Transmission Probabilities”, International Conference on Advances in Social Networks Analysis and Mining 2015, Paris, France (2015)
  • Th. Gisselbrecht, P. Gallinari, S. Lamprier, L. Denoyer : “WhichStreams: A Dynamic Approach for Focused Data Capture from Large Social Media”, Ninth International Conference on Web and Social Media, ICWSM 2015, Oxford, United Kingdom, pp. 130-139 (2015)
  • G. Tsatsaronis, G. Balikas, P. Malakasiotis, I. Partalas, M. Zschunke, M. Alvers, D. Weissenborn, A. Krithara, S. Petridis, D. Polychronopoulos, Y. Almirantis, J. Pavlopoulos, N. Baskiotis, P. Gallinari, Th. Artières, A.‑C. Ngonga Ngomo, N. Heino, E. Gaussier, L. Barrio‑Alvers, M. Schroeder, I. Androutsopoulos, G. Paliouras : “An overview of the BIOASQ large-scale biomedical semantic indexing and question answering competition”, BMC Bioinformatics, vol. 16 (1), pp. 138, (BioMed Central) (2015)
  • Th. Gisselbrecht, L. Denoyer, P. Gallinari, S. Lamprier : “Apprentissage en temps réel pour la collecte d’information dans les réseaux sociaux.”, CORIA 2015 - Conférence en Recherche d'Infomations et Applications, Paris, France, pp. 7-22 (2015)
  • I. Partalas, A. Kosmopoulos, N. Baskiotis, Th. Artières, G. Paliouras, E. Gaussier, I. Androutsopoulos, M.‑R. Amini, P. Gallinari : “LSHTC: A Benchmark for Large-Scale Text Classification”, (2015)
  • M. Poussevin, V. Guigue, P. Gallinari : “Extended Recommendation Framework: Generating the Text of a User Review as a Personalized Summary”, 2^nd Workshop on New Trends in Content-Based Recommender Systems, ACM RecSys, vol. 1448, CEUR Workshop Proceedings, Vienna, Austria, pp. 34-41, (CEUR-WS.org) (2015)
  • L. DOS SANTOS, B. Piwowarski, P. Gallinari : “Graph Based Method Approach to the ImageCLEF2015 Task1 - Image Annotation”, Working Notes of CLEF 2015 - Conference and Labs of the Evaluation forum, Toulouse, France, September 8-11, 2015., vol. 1391, CEUR Workshop Proceedings, Toulouse, France, (CEUR-WS.org) (2015)
  • L.‑A. Gauthier, P. Gallinari, B. Piwowarski : “Leveraging Rating Behavior to Predict Negative Social Ties”, IEEE/ACM International Conference on Advances in Social Networks Analysis and Mining, Paris, France, pp. 623-628, (ACM) (2015)
  • R. Puget, N. Baskiotis, P. Gallinari : “Sequential Dynamic Classification for Large Scale Multiclass Problems”, Extreme Classification Workshop at ICML, Lille, France (2015)
  • M. Poussevin, V. Guigue, P. Gallinari : “Extraction d’un vocabulaire de surprise par mélange de filtrage collaboratif et d’analyse de sentiments.”, CORIA 2015 - 12^e Conférence en Recherche d'Informations et Applications, Paris, France, pp. 123-138 (2015)
  • L.‑A. Gauthier, B. Piwowarski, P. Gallinari : “Polarité des jugements et des interactions pour le filtrage collaboratif et la prédiction de liens sociaux”, CORIA 2015 - Conférence en Recherche d'Infomations et Applications - 12^th French Information Retrieval Conference, Paris, France, March 18-20, 2015., Paris, France, pp. 139-154 (2015)
  • E. Guardia‑Sebaoun, V. Guigue, P. Gallinari : “Latent Trajectory Modeling: a Light and Efficient Way to Introduce Time in Recommender Systems”, RecSys, Vienne, Austria (2015)
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  • C. Lagnier, L. Denoyer, E. Gaussier, P. Gallinari : “Predicting Information Diffusion in Social Networks using Content and User’s Profiles”, 35^th European Conference on IR Research, ECIR 2013, vol. 7814, Lecture Notes in Computer Science, Moscou, Russian Federation, pp. 74-85 (2013)
• 2012
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  • Sh. Gao, L. Denoyer, P. Gallinari : “Modeling Relational Data via Latent Factor Blockmodel”, (2012)
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  • G. Dulac‑Arnold, L. Denoyer, Ph. Preux, P. Gallinari : “Classification Localement Parcimonieuse par Méthodes Séquentielles”, CAP 2012 - Conférence Francophone sur l'Apprentissage Automatique, Nancy, France (2012)
  • G. Dulac‑Arnold, L. Denoyer, Ph. Preux, P. Gallinari : “Apprentissage par renforcement rapide pour des grands ensembles d’actions en utilisant des codes correcteurs d’erreur”, Journées Francophones sur la planification, la décision et l'apprentissage pour le contrôle des systèmes - JFPDA 2012, Villers-lès-Nancy, France, pp. 12 p (2012)
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• 2011
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  • S. Tollari, M. Detyniecki, M. Ferecatu, H. Glotin, Ph. Mulhem, M.‑R. Amini, A. Fakeri‑Tabrizi, P. Gallinari, H. Sahbi, Zh. Zhao : “Consortium AVEIR at ImageCLEFphoto 2008: on the fusion of runs”, Working Notes for the CLEF 2008 workshop, vol. 1174, CEUR-WS, Aarhus, Denmark, (CEUR) (2008)
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  • A. Bordes, L. Bottou, P. Gallinari, J. Weston : “Solving multiclass support vector machines with LaRank”, ICML 2007 - 24^th International Conference on Machine Learning, Corvallis, United States, pp. 89-96 (2007)
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  • L. Candillier, L. Denoyer, P. Gallinari, M.‑Ch. Rousset, A. Termier, A.‑M. Vercoustre : “Mining XML Documents”, chapitre de Data Mining Patterns: New Methods and Applications, pp. 198-219, (Information Science Reference) (2007)
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• 2006
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  • N. Usunier, M.‑R. Amini, P. Gallinari : “Résumé Automatique de Texte avec un Algorithme d’Ordonnacement”, Revue des Sciences et Technologies de l'Information - Série ISI : Ingénierie des Systèmes d'Information, vol. 11 (2), pp. 71-91, (Lavoisier) (2006)
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  • B. Piwowarski, L. Denoyer, P. Gallinari : “Un modèle pour la recherche d’information sur des documents structurés”, 6^es Journées internationales d'Analyse statistique des Données Textuelles (JADT 2002), Saint-Malo, France (2002)
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