Grant/Projekt zakończony
Zwiększanie przewidywania współczynnika klikalności: nowatorska modyfikacja algorytmu DeepFM
Identyfikator grantu: PT01144
Kierownik projektu: Adam Przybyłek
Politechnika Gdańska
Wydział Elektroniki, Telekomunikacji i Informatyki
Gdańsk
Data otwarcia: 2024-03-21
Data zakończenia: 2025-03-03
Streszczenie projektu
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.
Publikacje
- 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
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:
Administratorzy odpowiadają na maile w dni robocze w godzinach 8:00 – 15:00.