Applications

Grant/Projekt zakończony

Zwiększanie przewidywania współczynnika klikalności: nowatorska modyfikacja algorytmu DeepFM

grant ID: PT01144

Project leader: Adam Przybyłek

Politechnika Gdańska

Wydział Elektroniki, Telekomunikacji i Informatyki

Gdańsk

Start date: 2024-03-21

End date: 2025-03-03

Project summary

Celem projektu jest przeprowadzenie badań w tematyce Deep Factorization Machines w zastosowaniu do systemów rekomendacyjnych. Uzyskane wyniki zostaną przedstawione na konferencji naukowej ADBIS 2024 (https://conferences.sigappfr.org/adbis2024/) - 28th European Conference on Advances in Databases and Information Systems, a następnie opublikowane w materiałach konferencyjnych. Tematem już przygotowanego artykułu naukowego jest "Enhancing Click-Through Rate Prediction: A Novel Modification of the DeepFM Algorithm". Całość projektu koordynowana jest przez dr Adama Przybyłka. Działamy także we współpracy z dr inż. Aleksandrą Karpus oraz profesor dr hab. inż. Agnieszką Landowską.

Publications

  1. Justyna Głogowska, Dariusz Kobiela, Szymon Mielewczyk, Session-based Recommendation with Graph Neural Networks with an examination of the impact of local and global vectors, European Conference on Advances in Databases and Information Systems 28, (2024) 263–272


Back to grants

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.