Activité de recherche

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

21 Doctorants (Direction de recherche / Co-encadrement)

• 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
• CRILOUT Mathieu : DeLeTe : Deep Learning for Temporal Graph
• DE BEZENAC Emmanuel : Deep learning pour le climat
• DECHELLE Marie : réseaux de neurones profonds pour la modélisation multi-echelle de la dynamique de données 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
• GAINON DE FORSAN DE GABRIAC Clara : Apprentissage de Représentation et Données Hétérogènes
• GÉRALD Thomas : neural network and representation learning for modeling rich dynamic Data
• GUIGUET Valentin : DeLTeGA : Deep Learning for Temporal GrAph
• KIRCHMEYER Matthieu : Modèles inversibles pour la modélisation générative et l'apprentissage discriminatif
• LAMRAYAH Mehdi : Modèles de réseaux de neurones profonds interprétables pour la classification de séries temporelles univariées et multivariées
• MONZANI Charles : Apprentissage de représentations pour l'analyse de traces d'interactions : application aux retargeting
• MUSTAR Agnès : Apprentissage profond pour la modélisation de tâches complexes en recherche d'information
• QU Jingang : Méthodes d'Aprentissage pour l'accélération des Simulations numériques
• REBUFFEL Clément : Deep Learning pour la transduction data, texte
• SCIALOM Thomas : Génération abstractive de résumés
• SIMON Etienne : Apprentissage de réseaux profonds pour l'indexation conceptuelle de texte
• TAILLE Bruno : Extraction d'Information faiblement supervisée
• YIN Yuan : Méthodes neuronales génératives pour la modélisation de séquences

61 Docteurs 1997 - 2019

Publications 1994-2020

• 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)
  • 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 (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)
  • J.‑Y. Franceschi, E. Delasalles, M. Chen, S. Lamprier, P. Gallinari : “Stochastic Latent Residual Video Prediction”, (2020)
• 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)
  • Y. Zhao, H. Feng, P. Gallinari : “Embedding Learning with Triple Trustiness on Noisy Knowledge Graph”, Entropy, vol. 21 (11), pp. 1083, (MDPI) (2019)
  • Ch. Dias , C. Gabriac, V. Guigue, P. Gallinari : “RNN & modèle d’attention pour l’apprentissage de profils textuels personnalisés”, Document Numérique, vol. 22 (3), pp. 9-27, (Lavoisier) (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)
  • B. Taillé, V. Guigue, P. Gallinari : “Contextualized Embeddings in Named-Entity Recognition: An Empirical Study on Generalization”, EurNLP, London, United Kingdom (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)
  • Ch. Dias , V. Guigue, P. Gallinari : “Filtrage collaboratif explicite par analyse de sentiments à l’aveugle”, CAp 2019 - 21ème Conférence sur l'Apprentissage automatique, Toulouse, France (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)
  • 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 - 21ème Conférence sur l'Apprentissage automatique, Toulouse, France (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)
  • 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)
  • 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)
  • 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)
  • 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)
  • 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)
  • 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)
  • 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 - 15ème COnférence en Recherche d'Informations et Applications, 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)
  • 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)
  • 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”, 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)
  • 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)
  • 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)
  • M. Poussevin, V. Guigue, P. Gallinari : “Extraction d’un vocabulaire de surprise par mélange de filtrage collaboratif et d’analyse de sentiments.”, CORIA 2015 - 12ème Conférence en Recherche d'Informations et Applications, Paris, France, pp. 123-138 (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
  • D. Nozza, D. Maccagnola, V. Guigue, E. Messina, P. Gallinari : “A latent representation model for sentiment analysis in heterogeneous social networks”, International Conference on Software Engineering and Formal Methods, vol. 8938, Lecture Notes in Computer Science, Grenoble, France, pp. 201-213, (Springer) (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)
  • E. Guardia Sebaoun, V. Guigue, P. Gallinari : “Recommandation Dynamique dans les Graphes Géographiques”, MARAMI 2014 : 5ième conférence sur les modèles et l'analyse des réseaux : Approches mathématiques et informatiques, Paris, 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)
  • M. Poussevin, V. Guigue, P. Gallinari : “Extended recommendation framework: Generating the text of a user review as a personalized summary”, (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 2013 - 10ème Conférence en Recherche d'Informations et Applications, Neuchâtel, Switzerland, pp. 117-124 (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)
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  • 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)
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  • Sh. Gao, L. Denoyer, P. Gallinari : “Modeling Relational Data via Latent Factor Blockmodel”, (2012)
• 2011
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  • H. Sahbi, X. Li, S. Tollari, H. Glotin, Ph. Mulhem, A. Fakeri‑Tabrizi, Zh. Zhao, P. Gallinari : “Apprentissage automatique pour l’annotation d’images”, chapitre de Sémantique et multimodalité en analyse de l'information, Traité RTA, série Recherche d'information et web, pp. 367-381, (Hermes) (2011)
  • T. Truong, D. Buffoni, N. Usunier, M.‑R. Amini, P. Gallinari : “Modèles d’Ordonnancement pour le Résumé Automatique et la Recherche d’Information”, chapitre de Modèles Statistiques pour l'Accès à l'Information Textuelle, Hermès science publications (ed.), pp. 19-42, (Hermès-Lavoisier), (ISBN: 2746224976) (2011)
• 2010
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  • S. Tollari, M. Detyniecki, A. Fakeri‑Tabrizi, Ch. Marsala, M.‑R. Amini, P. Gallinari : “Exploitation du contenu visuel pour améliorer la recherche textuelle d’images en ligne”, Document Numérique, vol. 13 (1), pp. 187-209, (ISBN: 1279-5127) (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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  • J.‑F. Pessiot, T. Truong, N. Usunier, M.‑R. Amini, P. Gallinari : “Factorisation en Matrices Non-Négatives pour le Filtrage Collaboratif”, 3^eme Conference en Recherche d'Information et Applications (CORIA'06), Lyon, France, pp. 315-326 (2006)
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  • G. Wisniewski, L. Denoyer, F. Maes, P. Gallinari : “Modèle probabiliste pour l’extraction de structures dans les documents semi-structurés: Application aux documents Web”, 3^eme Conference en Recherche d'Information et Applications (CORIA'06), Lyon, France, pp. 169-180 (2006)
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