1 Doctorant (Direction de recherche / Co-encadrement)

• DELASALLES Edouard : Réseaux de neurones pour l'apprentissage de représentation pour des données dynamiques.

2 Docteurs 2016 - 2017

Publications 2010-2017

• 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)
• 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)
  • N. Despres, S. Lamprier, B. Piwowarski : “Apprentissage de Modèles de Langue Neuronaux pour la Recherche d’Information”, Conférence en Recherche d'Infomations et Applications, Toulouse, France, pp. 717-732 (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)
  • 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)
  • 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)
• 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)
  • S. Lamprier, N. Baskiotis, T. Ziadi, L. Hillah : “The CARE Platform for the Analysis of Behavior Model Inference Techniques”, Information and Software Technology, vol. 60, pp. 32-50, (ISBN: 0950-5849) (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)
  • 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)
  • 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)
  • B. Piwowarski, S. Lamprier, N. Despres : “Parameterized Neural Network Language Models for Information Retrieval”, (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)
  • S. Lamprier, T. Ziadi, N. Baskiotis, L. Hillah : “Exact and Efficient Temporal Steering of Software Behavioral Model Inference”, Proc. of 19^th IEEE International Conference on Engineering of Complex Computer Systems (ICECCS), Tianjin, China, pp. 166-175, (IEEE) (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)
  • 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)
• 2013
  • S. Lamprier, N. Baskiotis, T. Ziadi, L. Hillah : “CARE: a platform for reliable Comparison and Analysis of Reverse-Engineering techniques”, 18^th IEEE International Conference on Engineering of Complex Computer Systems -- ICECCS, Singapore, Singapore, pp. 252-255, (IEEE) (2013)
• 2010
  • S. Lamprier, T. Amghar, B. Levrat, F. Saubion : “Organiser les résultats d’une recherche d’information : Clustering, répartition de l’information et facilité d’accès”, Revue des Sciences et Technologies de l'Information - Série Document Numérique, vol. 13 (1), pp. 9-39, (ISBN: 1279-5127) (2010)
  • S. Lamprier, T. Amghar, B. Levrat, F. Saubion : “Query-oriented clustering: a multi-objective approach.”, ACM Symposium on Applied Computing, Sung Y. Shin, S. Ossowski, M. Schumacher, Mathew J. Palakal, Ch. Hung (Eds.), Sierre, Switzerland, pp. 1789-1795, (ACM) (2010)
  • S. Lamprier, T. Amghar, F. Saubion, B. Levrat : “Traveling among clusters: a way to reconsider the benefits of the cluster hypothesis.”, ACM Symposium on Applied Computing, Sung Y. Shin, S. Ossowski, M. Schumacher, Mathew J. Palakal, Ch. Hung (Eds.), Sierre, Switzerland, pp. 1774-1780, (ACM) (2010)