Francesco Bonchi

時間と競争を通じてアルゴリズムのリカースを改善する新しいアプローチ。

ネガティブな結果が出た後のアルゴリズムによる推薦の公平性を調べる。

ネットワークの中心性スコアを下げて、影響力を減らす方法を調査中。

新しいアルゴリズムがクラスターの精度を向上させつつ、クエリコストを最小限に抑えてるよ。

この研究では、複数の情報層を使ったクラスタリングの技術を紹介してるよ。

新しいフレームワークが、符号付きネットワークでのリンク極性予測を強化する。

レコメンデーションシステムがユーザーの好みをどう変えていくかを調べる。

LLMが面白いソーシャルメディアコンテンツを作る役割を探る。