Grant/Projek zakończony

Neural Graph Collaborative Filtering: analysis of possibilities on diverse data sets

Identyfikator grantu: PT01029

Kierownik projektu: Piotr Szczuko

Politechnika Gdańska

Wydział Elektroniki, Telekomunikacji i Informatyki

Gdańsk

Data otwarcia: 2023-02-10

Data zakończenia: 2024-01-16

Streszczenie projektu

Celem projektu jest przeprowadzenie badań w tematyce grafowych sieci neuronowych w zastosowaniu do systemów rekomendacyjnych. Uzyskane wyniki zostaną przedstawione na konferencji naukowej EANN (https://eannconf.org/2023/) - Engineering Applications of Neural Networks, a następnie opublikowane w czasopiśmie naukowym.

Tematem już przygotowanego artykułu naukowego to "Neural Graph Collaborative Filtering: analysis of possibilities on diverse data sets", a jego współautorem jest m.in. mgr inż. Krzysztof Pastuszak. Całość projektu koordynowana jest przez dr Adama Przybyłka. Działamy także we współpracy z profesorem dr hab. inż. Piotrem Szczuko w ramach projektu AI Tech (https://www.gov.pl/web/aitech).

W trakcie prezentowania artykułu na międzynarodowej konferencji naukowej, która odbędzie się w Hiszpanii, bardzo chętnie umieścimy w niej informacje nt. pomocy udzielonej nam przez TASK do realizacji projektu. Chętnie umieścimy też w prezentacji slajd promujący Centrum Informatyczne TASK.


Publikacje

  1. Dariusz Kobiela, Jan Groth, Michał Sieczczyński, Rafał Wolniak, Krzysztof Pastuszak, Neural Graph Collaborative Filtering: Analysis of Possibilities on Diverse Datasets, New Trends in Database and Information Systems / Springer n, (2023) 1-8


← Powrót do spisu projektów

CONTACT

Our consultants help future and novice users of specialized software installed on High Performance Computers (KDM) at the TASK IT Center.

Contact for High Performance Computers, software / licenses, computing grants, reports:

kdm@task.gda.pl

Administrators reply to e-mails on working days between 8:00 am – 3:00 pm.