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Fair, Effective, and Sustainable Talent Management using Conditional Network Embedding

CORDIS bietet Links zu öffentlichen Ergebnissen und Veröffentlichungen von HORIZONT-Projekten.

Links zu Ergebnissen und Veröffentlichungen von RP7-Projekten sowie Links zu einigen Typen spezifischer Ergebnisse wie Datensätzen und Software werden dynamisch von OpenAIRE abgerufen.

Veröffentlichungen

Optimal Transport of Classifiers to Fairness

Autoren: Maarten Buyl, Tijl De Bie
Veröffentlicht in: Advances in Neural Information Processing Systems, 2022, Seite(n) 12
Herausgeber: NeurIPS foundation

The KL-divergence between a graph model and its fair I-projection as a fairness regularizer (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Maarten Buyl, Tijl De Bie
Veröffentlicht in: Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases. Research Track. ECML PKDD 2021. Lecture Notes in Computer Science, 2021
Herausgeber: Springer, Cham
DOI: 10.1007/978-3-030-86520-7_22

Quantifying and Reducing Imbalance in Networks

Autoren: Yoosof Mashayekhi, Bo Kang, Jefrey Lijffijt, Tijl De Bie
Veröffentlicht in: Proceedings of the Workshop on Recommender Systems for Human Resources (RecSys in HR 2021), 2021
Herausgeber: CEUR Workshop Proceedings

FONDUE: A Framework for Node Disambiguation and Deduplication Using Network Embeddings (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Ahmad Mel, Bo Kang, Jefrey Lijffijt, Tijl De Bie
Veröffentlicht in: Applied Sciences, 2021, ISSN 2076-3417
Herausgeber: MDPI
DOI: 10.3390/app11219884

An empirical evaluation of network representation learning methods (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Alexandru Cristian Mara, Jefrey Lijffijt, Tijl De Bie
Veröffentlicht in: Big Data, 2022, ISSN 2167-6461
Herausgeber: Mary Ann Liebert, Inc.
DOI: 10.1089/big.2021.0107

Adversarial Robustness of Probabilistic Network Embedding for Link Prediction (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Chen, Xi; Kang, Bo; Lijffijt, Jefrey; De Bie, Tijl
Veröffentlicht in: ECML PKDD 2021: Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases, Ausgabe 1, 2022, ISSN 1865-0937
Herausgeber: Springer, Cham
DOI: 10.48550/arxiv.2107.01936

A challenge-based survey of e-recruitment recommendation systems (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Yoosof Mashayekhi, Nan Li, Bo Kang, Jefrey Lijffijt, Tijl De Bie
Veröffentlicht in: under review, 2022
Herausgeber: arxiv.org
DOI: 10.48550/arxiv.2209.05112

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