Research activity

Réseaux de neurones à donf, babyfoot apprentice P Gallinari à 40% en entreprise et 60% en labo (depuis le 01/01/19).

19 PhD students (Supervision / Co-supervision)

• AYED Ibrahim : IR
• BORDES Patrick : Deep Neurol Networks for integrating Visual Integration in Spatial and Temporal Role Labelling
• CÉSAIRE Manon : génération automatique de scénarios pour la conduite autonome
• DE BEZENAC Emmanuel : Deep learning pour le climat
• DECHELLE Marie : réseaux de neurones profonds pour la modélisation multi-ehelle de la dynamique de donées climatique
• DONA Jérémie : apprentissage statistiques de dynamiques physiques et application au climat
• FRANCESCHI Jean-Yves : Réseaux de neurones profonds pour la modélisation de dynamiques spatio temporelles
• GUIGUET Valentin : DeLTeGA : Deep Learning for Temporal GrAph
• KIRCHMEYER Matthieu : Generative modelling and discriminative learning with invertible neural networks
• LAMRAYAH Mehdi : No title
• MONZANI Charles : No title
• MUSTAR Agnès : Apprentissage profond pour la modélisation de tâches complexes en recherche d'information
• NOGUES Damien : Analyse contextuelle des bases de log pour la détection d'intrusion
• QU Jingang : Méthodes d'Aprentissage pour l'accélération des Simulations numériques
• REBUFFEL Clément : Deep Learning pour la transduction data, texte
• SCIALOM Thomas : No title
• SIMON Etienne : Deep Learning for Natural Language Understanding
• TAILLE Bruno : Weakly Supervised Information Extraction
• YIN Yuan : Méthodes neuronales génératives pour la modélisation de séquences

60 PhD graduated 1997 - 2019

1994-2019 Publications

• 2019
  • Y. Zhao, H. Feng, P. Gallinari : “Embedding Learning with Triple Trustiness on Noisy Knowledge Graph”, Entropy, vol. 21 (11), pp. 1083, (MDPI) (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)
  • 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, USA (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 (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)
  • 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)
• 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)
  • 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)
  • 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, (Journal of Machine Learning Research) (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)
  • 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)
  • 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, USA (2018)
  • A. Titeux, B. Piwowarski, P. Gallinari : “Représentations Gaussiennes pour le Filtrage Collaboratif”, 15ème COnférence en Recherche d'Informations et Applications - CORIA 2018, Rennes, France (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)
• 2017
  • L. Qiu, Sh. Gao, Q. Lyu, J. Guo, P. Gallinari : “A novel non-Gaussian embedding based model for recommender systems”, Neurocomputing, (Elsevier) (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 (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)
  • L. DOS SANTOS, B. Piwowarski, P. Gallinari : “Gaussian Embeddings for Collaborative Filtering”, 40^th International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval, Tokyo, Japan, pp. 1065-1068, (ACM) (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, Dublin, Ireland (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)
  • 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 Orleans, LA, USA, pp. 705-714, (IEEE) (2017)
  • Ch. Dias , V. Guigue, P. Gallinari : “Text-based collaborative filtering for cold-start soothing and recommendation enrichment”, AISR2017, Paris, France (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, Macedonia, pp. 405-421, (Springer) (2017)
  • W. Zheng, A. Bellet, P. Gallinari : “A Distributed Frank-Wolfe Framework for Learning Low-Rank Matrices with the Trace Norm”, (2017)
• 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 (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)
  • 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)
  • E. Guardia‑Sebaoun, V. Guigue, P. Gallinari : “Apprentissage de trajectoires temporelles pour la recommandation dans les communautés d’utilisateurs”, CAp, Marseille, France (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)
  • 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 : “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)
  • 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)
  • L. DOS SANTOS, B. Piwowarski, P. Gallinari : “Multilabel classification on heterogeneous graphs with gaussian embeddings”, European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery, Riva del garda, Italy (2016)
  • Ch. Dias , V. Guigue, P. Gallinari : “Recommandation et analyse de sentiments dans un espace latent textuel”, CORIA, Toulouse, France (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)
  • 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. 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)
  • 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
  • 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”, Revue des Sciences et Technologies de l'Information - Série Document Numérique, vol. 18 (2-3), pp. 39-58 (2015)
  • Y. Zhao, Sh. Gao, P. Gallinari, J. Guo : “Knowledge base completion by learning pairwise-interaction differentiated embeddings”, Data Min. Knowl. Discov., vol. 29 (5), pp. 1486-1504 (2015)
  • R. Cancelliere, M. Gai, P. Gallinari, L. Rubini : “OCReP: An Optimally Conditioned Regularization for pseudoinversion based neural training”, Neural Networks, vol. 71, pp. 76-87, (Elsevier) (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)
  • 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)
  • L. Santos, B. Piwowarski, P. Gallinari : “Graph Based Method Approach to the ImageCLEF2015 Task1 - Image Annotation”, CLEF 2015 - Conference and Labs of the Evaluation forum, vol. 1391, CEUR Workshop Proceedings, Toulouse, France, (CEUR-WS.org) (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)
  • 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)
  • 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, pp. 139-154 (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)
  • R. Puget, N. Baskiotis, P. Gallinari : “Sequential Dynamic Classification for Large Scale Multiclass Problems”, Extreme Classification Workshop at ICML, Lille, 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)
  • 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)
• 2014
  • S. Bourigault, C. Lagnier, S. Lamprier, L. Denoyer, P. Gallinari : “Apprentissage de représentation pour la diffusion d’Information dans les réseaux sociaux”, COnférence en Recherche d'Information et Applications 2014, CORIA 2014, Nancy, France, pp. 155-170 (2014)
  • L. Rubini, R. Cancelliere, P. Gallinari, A. Grosso, A. Raiti : “Computational Experience with Pseudoinversion-Based Training of Neural Networks Using Random Projection Matrices”, AIMSA 2014 - 16^th International Conference on Artificial Intelligence: Methodology, Systems, and Applications, Varna, Bulgaria, pp. 236-245 (2014)
  • L. Denoyer, P. Gallinari : “Deep Sequential Neural Network”, Deep Learning and Representation Learning Workshop, NIPS 2014, Montreal, Canada (2014)
  • L. Denoyer, P. Gallinari : “Deep Sequential Neural Networks”, EWRL 2015 - Workshop Deep Learning NIPS 2014, Unknown, Unknown or Invalid Region (2014)
  • M. Poussevin, N. Baskiotis, V. Guigue, P. Gallinari : “Factorisation matricielle sous contraintes pour l’analyse des usages du métro parisien”, CAp'2014 : Conférence d'Apprentissage Automatique, Saint-Etienne, France (2014)
  • L.‑A. Gauthier, B. Piwowarski, P. Gallinari : “Filtrage collaboratif et intégration de la polarité des notes”, Conférence en Recherche d'Infomations et Applications - 11^th French Information Retrieval Conference, Nancy, France, pp. 11-26 (2014)
  • M. Maag, L. Denoyer, P. Gallinari : “Graph Anonymization using Machine Learning”, 2014 IEEE 28^th International Conference on Advanced Information Networking and Applications, Victoria, Canada, pp. 1111-1118 (2014)
  • C. Lagnier, S. Bourigault, S. Lamprier, L. Denoyer, P. Gallinari : “Learning Information Spread in Content Networks”, ICLR 2014 - International Conference on Learning Representations, CoRR, Banff, Canada, pp. abs/1312.6169 (2014)
  • Y. Jacob, L. Denoyer, P. Gallinari : “Learning latent representations of nodes for classifying in heterogeneous social networks”, Proceedings of the 7^th ACM international conference on Web search and data mining, New York City, USA, pp. 373-382, (ISBN: 978-1-4503-2351-2) (2014)
  • S. Bourigault, C. Lagnier, S. Lamprier, L. Denoyer, P. Gallinari : “Learning social network embeddings for predicting information diffusion”, Proceedings of the 7^th ACM international conference on Web search and data mining, New York, USA, pp. 393-402, (ACM) (2014)
  • G. Contardo, L. Denoyer, Th. Artières, P. Gallinari : “Learning States Representations in POMDP”, International Conference on Learning Representations, ICLR 2014, Banff, Canada (2014)
  • M. Poussevin, N. Baskiotis, V. Guigue, P. Gallinari : “Mining ticketing logs for usage characterization with nonnegative matrix factorization”, SenseML 2014 -- ECML Workshop, Nancy, France (2014)
  • M. Poussevin, E. Guardia‑Sebaoun, V. Guigue, P. Gallinari : “Recommandation par combinaison de filtrage collaboratif et d’analyse de sentiments”, CORIA 2014 - COnférence en Recherche d’Information et Applications, Nancy, France, pp. 27-42 (2014)
  • R. Puget, N. Baskiotis, P. Gallinari : “Scalable Learnability Measure for Hierarchical Learning in Large Scale Multi-Class Classification”, WSDM Workshop Web-Scale Classification: Classifying Big Data from the Web, New York, United States (2014)
  • G. Dulac‑Arnold, L. Denoyer, N. Thome, M. Cord, P. Gallinari : “Sequentially Generated Instance-Dependent Image Representations for Classification”, arXiv preprint arXiv:1312.6594 International Conference on Learning Representations, ICLR 2014, Banff, Canada (2014)
• 2013
  • S. Rubrichi, S. Quaglini, A. Spengler, P. Russo, P. Gallinari : “A system for the extraction and representation of summary of product characteristics content”, Artificial Intelligence in Medicine, vol. 57 (2), pp. 145-154, (ISBN: 0933-3657) (2013)
  • C. Calauzènes, N. Usunier, P. Gallinari : “Calibration and regret bounds for order-preserving surrogate losses in learning to rank”, Machine Learning, vol. 93 (2-3), pp. 227-260, (ISBN: 0885-6125) (2013)
  • R. Lage, L. Denoyer, P. Gallinari, P. Dolog : “Choosing which message to publish on social networks: A Contextual bandit approach”, IEEE/ACM International Conference on Advances in Social Networks Analysis and Mining, ASONAM 2013, Niagara Falls, Ontario, Canada, pp. 620-627, (IEEE) (2013)
  • Y. Jacob, L. Denoyer, P. Gallinari : “Classification dans les graphes hétérogènes basée sur une représentation latente des nœuds”, CORIA 2013, Neuchâtel, Switzerland, pp. 85-100 (2013)
  • A. Rafrafi, V. Guigue, P. Gallinari : “Classification de Sentiments Multi-Domaines en Contexte Hétérogène et Passage à l’Echelle”, CORIA, Neuchâtel, Switzerland (2013)
  • E. Guardia‑Sebaoun, A. Rafrafi, V. Guigue, P. Gallinari : “Cross-Media Sentiment Classification and Application to Box-Office Forecasting”, Proceedings of the 10^th Conference on Open Research Areas in Information Retrieval (OAIR '13), Lisbon, Portugal, pp. 201-208 (2013)
  • Sh. Gao, L. Denoyer, P. Gallinari, J. Guo : “Latent factor blockmodel for modelling relational data”, 35^th European Conference on IR Research, ECIR 2013, vol. 7814, Lecture Notes in Computer Science, Moscou, Russia, pp. 447-458, (Springer) (2013)
  • A. Fakeri‑Tabrizi, M.‑R. Amini, P. Gallinari : “Multiview semi-supervised ranking for automatic image annotation”, ACM International Conference on Multimedia, Barcelone, Spain, pp. 513-516, (ACM) (2013)
  • 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, Russia, pp. 74-85, (Springer) (2013)
  • M. Cissé, N. Usunier, Th. Artières, P. Gallinari : “Robust Bloom Filters for Large MultiLabel Classification Tasks”, Advances in Neural Information Processing Systems 26, Lake Tahoe, USA, pp. 1851-1859 (2013)
• 2012
  • D. Buffoni, S. Tollari, P. Gallinari : “A Learning to Rank framework applied to text-image retrieval”, Multimedia Tools and Applications, vol. 60 (1), pp. 161-180, (ISBN: 1380-7501) (2012)
  • Y. Jacob, L. Denoyer, P. Gallinari : “Apprentissage automatique de la propagation des étiquettes dans les réseaux sociaux multirelationnels”, Revue des Sciences et Technologies de l'Information - Série Document Numérique, vol. 15 (1), pp. 79-99 (2012)
  • S. Peters, Y. Jacob, L. Denoyer, P. Gallinari : “Iterative Multi-Label Multi-Relational Classification Algorithm for Complex Social Networks”, Social Network Analysis and Mining, vol. 2 (1), pp. 17-29, (ISBN: 1869-5450) (2012)
  • Sh. Gao, L. Denoyer, P. Gallinari, J. Guo : “Probabilistic Latent Tensor Factorization Model for Link Pattern Prediction in Multi-relational Networks”, The Journal of China Universities of Posts and Telecommunications, vol. 19 (2), pp. 172-181, (ISBN: 1005-8885) (2012)
  • G. Dulac‑Arnold, L. Denoyer, Ph. Preux, P. Gallinari : “Sequential approaches for learning datum-wise sparse representations”, Machine Learning, vol. 89 (1-2), pp. 87-122, (Springer US), (ISBN: 0885-6125) (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, O. Buffet (Ed.), Villers-lès-Nancy, France, pp. 12 p (2012)
  • G. Tsatsaronis, M. Schroeder, G. Paliouras, Y. Almirantis, I. Androutsopoulos, E. Gaussier, P. Gallinari, Th. Artières, Michael R. Alvers, M. Zschunke, A.‑C. Ngomo : “BioASQ: A Challenge on Large-Scale Biomedical Semantic Indexing and Question Answering”, AAAI Fall Symposium: Information Retrieval and Knowledge Discovery in Biomedical Text (2012)
  • 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)
  • A. Rafrafi, V. Guigue, P. Gallinari : “Coping with the Frequency Bias in Sentiment Classification”, Sixth International AAAI Conference on Weblogs and Social Media (ICWSM'12), Dublin, Ireland, pp. 314-321 (2012)
  • G. Dulac‑Arnold, L. Denoyer, Ph. Preux, P. Gallinari : “Fast Reinforcement Learning with Large Action Sets using Error-Correcting Output Codes for MDP Factorization”, European Conference on Machine Learning, vol. 7524, Lecture Notes in Computer Science, Bristol, United Kingdom, pp. 180-194, (Springer) (2012)
  • M. Cissé, Th. Artières, P. Gallinari : “Learning compact class codes for fast inference in large multi class classification”, European Conference on Machine Learning, vol. 7523, Lecture Notes in Computer Science, Bristol, United Kingdom, pp. 506-520, (Springer) (2012)
  • G. Dulac‑Arnold, L. Denoyer, P. Gallinari : “Lecture Séquentielle de Documents pour la Classification”, CORIA, Bordeaux, France, pp. 245-259 (2012)
  • Sh. Gao, L. Denoyer, P. Gallinari : “Link prediction via latent factor BlockModel”, WWW'12 - The 21^st International Conference on World Wide Web, Lyon, France, pp. 507-508, (ACM) (2012)
  • C. Calauzènes, N. Usunier, P. Gallinari : “On the (Non-)existence of Convex, Calibrated Surrogate Losses for Ranking”, Advances in Neural Information Processing Systems 25 (NIPS 2012), Lake Tahoe, NV, USA, pp. 197-205, (Curran Associates, Inc.) (2012)
  • A. Najar, L. Denoyer, P. Gallinari : “Predicting information diffusion on social networks with partial knowledge”, WWW'12 - The 21^st International Conference on World Wide Web, Lyon, France, pp. 1197-1204, (ACM) (2012)
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• 2010
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  • Th. Beckers, P. Bellot, G. Demartini, L. Denoyer, Christopher M. De Vries, A. Doucet, Kh. Fachry, N. Fuhr, P. Gallinari, Sh. Geva, W.‑Ch. Huang, T. Iofciu, J. Kamps, G. Kazai, M. Koolen, S. Kutty, M. Landoni, M. Lehtonen, V. Moriceau, R. Nayak, R. Nordlie, N. Pharo, E. Sanjuan, R. Schenkel, X. Tannier, M. Theobald, James A. Thom, A. Trotman, Arjen P. de Vries : “Report on INEX 2009”, SIGIR Forum, vol. 44 (1), pp. 38-57, (ISBN: 0163-5840) (2010)
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  • Y.‑M. Kim, M.‑R. Amini, C. Goutte, P. Gallinari : “Multiview Clustering of Multilingual Documents”, Proceedings of the 33^rd Annual ACM SIGIR Conference (SIGIR 2010), Geneva, Switzerland, pp. 812-822, (ACM) (2010)
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• 2009
  • G. Demartin, L. Denoyer, A. Douce, Kh. Fachry, P. Gallinari, Sh. Gev, W.‑Ch. Huang, T. Iofciu, J. Kamps, G. Kazai, M. Koolen, M. Landoni, R. Nordlie, N. Pharo, R. Schenkel, M. Theobald, A. Trotman, Arjen P. de Vries, A. Woodley, J. Zhu : “Report on INEX 2008”, SIGIR Forum, vol. 43 (1), pp. 17-36, (ISBN: 0163-5840) (2009)
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  • N. Usunier, M.‑R. Amini, P. Gallinari : “Generalisation Error Bounds for Classifiers Trained with Interdependent Data”, NIPS 2005 - 18^th International Conference on Neural Information Processing Systems, Vancouver, Canada, pp. 1369-1376, (MIT Press) (2005)
  • M.‑R. Amini, T. Anastasios, N. Usunier, M. Lalmas, P. Gallinari : “Learning to Summarise XML Documents by Combining Content and Structure Features”, CIKM 2005 - 14^th ACM international conference on Information and knowledge management, Bremen, Germany, pp. 297-298, (ACM) (2005)
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  • H.‑T. Vu, P. Gallinari : “On effectiveness measures and relevance functions in ranking INEX systems”, Asia Information Retrieval Symposium (AIRS'05), Jeju, South Korea, pp. 312-327 (2005)
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  • N. Usunier, M.‑R. Amini, P. Gallinari : “Résumé Automatiques de Textes avec un algorithme d’ordonnancement”, CORIA 2005 - 2ème Conférence en Recherche d'Informations et Applications, Grenoble, France, pp. 25-40 (2005)
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  • A. Estacio‑Moreno, Th. Artières, O. Barbary, M. Piron, P. Gallinari : “Un mélange de densités semi-markoviennes pour la classification de données biographiques”, JdS 2005 - 37èmes Journées de Statistique de la SFdS, Pau, France (2005)
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  • H.‑T. Vu, P. Gallinari : “Using RankBoost to Compare Retrieval systems”, CIKM 2005 - 14^th ACM international conference on Information and knowledge management, Bremen, Germany, pp. 309-310, (ACM) (2005)
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