72 Кандидаты наук 1997 - 2022

Публикации 1997-2022

• 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, S. Lamprier, B. Piwowarski, J. Staiano, A. Wang, P. Gallinari : “QuestEval: Summarization Asks for Fact-based Evaluation”, 2021 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, Online and Punta Cana, 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, 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)
  • Th. Gisselbrecht, L. Denoyer, P. Gallinari, S. Lamprier : “Apprentissage en temps réel pour la collecte d’information dans les réseaux sociaux”, Document numérique - Revue des sciences et technologies de l'information. Série Document numérique, vol. 18 (2-3), pp. 39-58, (Hermès) (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)
• 2014
  • L. Denoyer, P. Gallinari : “Deep Sequential Neural Network”, Deep Learning and Representation Learning Workshop, NIPS 2014, Montreal, Canada (2014)
  • M. Poussevin, V. Guigue, P. Gallinari : “Extended recommendation framework: Generating the text of a user review as a personalized summary”, (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)
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• 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)
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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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  • N. Usunier, M.‑R. Amini, P. Gallinari : “Apprentissage et Systèmes de Question-Réponse”, chapitre de La recherche d'informations précises, Traité IC2, (Hermès-Lavoisier) (2007)
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• 2006
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  • H.‑T. Vu, P. Gallinari : “Apprentissage Statistique pour la Constitution de Corpus d’évaluation”, 3^eme Conference en Recherche d'Information et Applications (CORIA'06), Lyon, France, pp. 85-96 (2006)
  • 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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  • 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)
• 2005
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• 2004
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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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