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

Informacje na temat projektu

FEAST

Identyfikator umowy o grant: 963924

DOI

10.3030/963924

Projekt został zamknięty

Data podpisania przez KE 12 Marca 2021

Data rozpoczęcia 1 Kwietnia 2021

Data zakończenia 30 Września 2022

Finansowanie w ramach

• EXCELLENT SCIENCE - European Research Council (ERC)

Koszt całkowity

Brak danych

Wkład UE

€ 150 000,00

Koordynowany przez

UNIVERSITEIT GENT
Belgium

CORDIS oferuje możliwość skorzystania z odnośników do publicznie dostępnych publikacji i rezultatów projektów realizowanych w ramach programów ramowych HORYZONT.

Odnośniki do rezultatów i publikacji związanych z poszczególnymi projektami 7PR, a także odnośniki do niektórych konkretnych kategorii wyników, takich jak zbiory danych i oprogramowanie, są dynamicznie pobierane z systemu OpenAIRE .

Publikacje

Conference proceedings (3)

Optimal Transport of Classifiers to Fairness

Autorzy: Maarten Buyl, Tijl De Bie
Opublikowane w: Advances in Neural Information Processing Systems, 2022, Strona(/y) 12
Wydawca: NeurIPS foundation

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

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

Quantifying and Reducing Imbalance in Networks

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

Peer reviewed articles (3)

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

Autorzy: Ahmad Mel, Bo Kang, Jefrey Lijffijt, Tijl De Bie
Opublikowane w: Applied Sciences, 2021, ISSN 2076-3417
Wydawca: MDPI
DOI: 10.3390/app11219884

An empirical evaluation of network representation learning methods

Autorzy: Alexandru Cristian Mara, Jefrey Lijffijt, Tijl De Bie
Opublikowane w: Big Data, 2022, ISSN 2167-6461
Wydawca: Mary Ann Liebert, Inc.
DOI: 10.1089/big.2021.0107

Adversarial Robustness of Probabilistic Network Embedding for Link Prediction

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

Other (1)

A challenge-based survey of e-recruitment recommendation systems

Autorzy: Yoosof Mashayekhi, Nan Li, Bo Kang, Jefrey Lijffijt, Tijl De Bie
Opublikowane w: under review, 2022
Wydawca: arxiv.org
DOI: 10.48550/arxiv.2209.05112