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

KONTAKT

Nasi konsultanci służą pomocą przyszłym i początkującym użytkownikom specjalistycznego oprogramowania zainstalowanego na Komputerach Dużej Mocy w Centrum Informatycznym TASK.

Kontakt w sprawach Komputerów Dużej Mocy, oprogramowania/licencji, grantów obliczeniowych, sprawozdań:

kdm@task.gda.pl

Administratorzy odpowiadają na maile w dni robocze w godzinach 8:00 – 15:00.