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

Información del proyecto

FEAST

Identificador del acuerdo de subvención: 963924

DOI

10.3030/963924

Proyecto cerrado

Fecha de la firma de la CE 12 Marzo 2021

Fecha de inicio 1 Abril 2021

Fecha de finalización 30 Septiembre 2022

Financiado con arreglo a

• EXCELLENT SCIENCE - European Research Council (ERC)

Coste total

Sin datos

Aportación de la UE

€ 150 000,00

Coordinado por

UNIVERSITEIT GENT
Belgium

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Publicaciones

Conference proceedings (3)

Optimal Transport of Classifiers to Fairness

Autores: Maarten Buyl, Tijl De Bie
Publicado en: Advances in Neural Information Processing Systems, 2022, Página(s) 12
Editor: NeurIPS foundation

The KL-divergence between a graph model and its fair I-projection as a fairness regularizer

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

Quantifying and Reducing Imbalance in Networks

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

Peer reviewed articles (3)

FONDUE: A Framework for Node Disambiguation and Deduplication Using Network Embeddings

Autores: Ahmad Mel, Bo Kang, Jefrey Lijffijt, Tijl De Bie
Publicado en: Applied Sciences, 2021, ISSN 2076-3417
Editor: MDPI
DOI: 10.3390/app11219884

An empirical evaluation of network representation learning methods

Autores: Alexandru Cristian Mara, Jefrey Lijffijt, Tijl De Bie
Publicado en: Big Data, 2022, ISSN 2167-6461
Editor: Mary Ann Liebert, Inc.
DOI: 10.1089/big.2021.0107

Adversarial Robustness of Probabilistic Network Embedding for Link Prediction

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

Other (1)

A challenge-based survey of e-recruitment recommendation systems

Autores: Yoosof Mashayekhi, Nan Li, Bo Kang, Jefrey Lijffijt, Tijl De Bie
Publicado en: under review, 2022
Editor: arxiv.org
DOI: 10.48550/arxiv.2209.05112