马里奥·梅赞扎尼卡
人员信息
优化列表
2020年–今天
2024 [公元23年] 洛伦佐·马兰德里 , 法比奥·梅尔科里奥 , 马里奥·梅赞扎尼卡 , 安德烈亚·塞维索 :
通过符号推理进行模型对照解释。 Decis公司。 支持系统。 176 : 114040 ( 2024 ) 2023 [j22] 洛伦佐·马兰德里 , 法比奥·梅尔科里奥 , 马里奥·梅赞扎尼卡 , 纳维德·诺巴尼 :
ConvXAI:与任何黑盒解释程序进行多模式交互的系统。 认知。 计算。 15 ( 2 ) : 613-644 ( 2023 ) [公元21年] 埃里克·坎布里亚 , 洛伦佐·马兰德里 , 法比奥·梅尔科里奥 , 马里奥·梅赞扎尼卡 , 纳维德·诺巴尼 :
XAI和自然语言解释调查。 信息处理。 管理。 60 ( 1 ) : 103111 ( 2023 ) [公元46年] 亚历山德罗·卡斯特尔诺沃 , 里卡多·克鲁皮 , 法比奥·梅尔科里奥 , 马里奥·梅赞扎尼卡 , 丹尼尔·波特 , 丹尼尔·雷戈利 :
将LLM与领域专家验证结合用于因果图生成(短文)。 AIABI@人工智能 *IA公司 2023 [公元45年] 尼古拉·阿里蒙达 , 亚历山德罗·卡斯特尔诺沃 , 里卡多·克鲁皮 , 法比奥·梅尔科里奥 , 马里奥·梅赞扎尼卡 :
在具有交叉偏差的公平排名中保持效用。 BIAS公司 2023 : 59-73 [公元44年] 西蒙·达米科 , 洛伦佐·马兰德里 , 法比奥·梅尔科里奥 , 马里奥·梅赞扎尼卡 :
KRAKEN:一种新的基于语义的关键词提取方法。 KDIR公司 2023 : 289-297 [c43] 亚历山德罗·卡斯特尔诺沃 , 尼科尔·因弗拉迪 , 洛伦佐·马兰德里 , 法比奥·梅尔科里奥 , 马里奥·梅赞扎尼卡 , 安德烈亚·塞维索 :
利用集团对比解释处理公平问题。 xAI(3) 2023 : 332-345 2022 [公元20年] 安娜·贾贝利 , 洛伦佐·马兰德里 , 法比奥·梅尔科里奥 , 马里奥·梅赞扎尼卡 :
WETA:通过单词嵌入实现自动分类对齐。 计算。 印度。 138 : 103626 ( 2022 ) [公元19年] 安娜·贾贝利 , 洛伦佐·马兰德里 , 法比奥·梅尔科里奥 , 马里奥·梅赞扎尼卡 , 纳维德·诺巴尼 :
使用一种新的语义相似度度量进行嵌入评估。 认知。 计算。 14 ( 2 ) : 749-763 ( 2022 ) [j18] 洛伦佐·马兰德里 , 法比奥·梅尔科里奥 , 马里奥·梅赞扎尼卡 , 纳维德·诺巴尼 , 安德烈亚·塞维索 :
ContrXT:从任何文本分类器生成对比解释。 信息融合 81 : 103-115 ( 2022 ) [公元17年] 亚历山德罗·卡斯特尔诺沃 , 安德烈亚·科森蒂尼 , 洛伦佐·马兰德里 , 法比奥·梅尔科里奥 , 马里奥·梅赞扎尼卡 :
FFTree:处理多个公平标准的灵活树。 信息处理。 管理。 59 ( 6 ) : 103099 ( 2022 ) [公元16年] 安娜·贾贝利 , 洛伦佐·马兰德里 , 法比奥·梅尔科里奥 , 马里奥·梅赞扎尼卡 :
GraphLMI:通过图形数据库探索劳动力市场信息的数据驱动系统。 Multim公司。 工具应用程序。 81 ( 三 ) : 3061-3090 ( 2022 ) [公元42年] 安娜·贾贝利 , 洛伦佐·马兰德里 , 法比奥·梅尔科里奥 , 马里奥·梅赞扎尼卡 :
JoTA:通过单词嵌入调整多语言工作分类(学生摘要)。 AAAI公司 2022 : 12955-12956 [公元41年] 洛伦佐·马兰德里 , 法比奥·梅尔科里奥 , 马里奥·梅赞扎尼卡 , 纳维德·诺巴尼 , 安德烈亚·塞维索 :
好的、坏的和解释者:文本分类器的对比解释工具。 IJCAI公司 2022 : 5936-5939 [公元40年] 尼古拉·阿里蒙达 , 卢卡·吉多托 , 洛伦佐·马兰德里 , 法比奥·梅尔科里奥 , 马里奥·梅赞扎尼卡 , 乔瓦尼·托西 :
医学网络物理系统XAI调查。 MetroXRAINE公司 2022 : 265-270 2021 [公元15年] 安娜·贾贝利 , 洛伦佐·马兰德里 , 法比奥·梅尔科里奥 , 马里奥·梅赞扎尼卡 , 安德烈亚·塞维索 :
技能2Job:一个对作业进行编码的推荐系统,提供图形数据库上的嵌入。 申请。 软计算。 101 : 107049 ( 2021 ) [公元14年] 洛伦佐·马兰德里 , 法比奥·梅尔科里奥 , 马里奥·梅赞扎尼卡 , 纳维德·诺巴尼 :
MEET-LM:一种在劳动力市场中嵌入分类数据评估的方法。 计算。 印第安纳州。 124 : 103341 ( 2021 ) [j13] 法比奥·梅尔科里奥 , 马里奥·梅赞扎尼卡 , 文森佐·莫斯卡托 , 安东尼奥·皮卡里埃洛 , 吉安卡洛·斯佩利 :
DICO:用于大型学术数据社区检测的图形数据库框架。 IEEE传输。 Emerg.顶部。 计算。 9 ( 4 ) : 1987-2003 ( 2021 ) [公元39年] 纳维德·诺巴尼 , 洛伦佐·马兰德里 , 法比奥·梅尔科里奥 , 马里奥·梅赞扎尼卡 :
一种分类感知嵌入评估方法(学生摘要)。 AAAI公司 2021 : 15859-15860 [公元38年] 安德烈亚·塞维索 , 安娜·贾贝利 , 洛伦佐·马兰德里 , 法比奥·梅尔科里奥 , 马里奥·梅赞扎尼卡 :
技能2Job:一个推荐系统,对图形数据库中嵌入的工作邀请进行编码(学生摘要)。 AAAI公司 2021 : 15885-15886年 [公元37年] 安娜·贾贝利 , 洛伦佐·马兰德里 , 法比奥·梅尔科里奥 , 马里奥·梅赞扎尼卡 , 安德烈亚·塞维索 :
NEO:从招聘广告中识别新兴职业的系统。 AAAI公司 2021 : 16035-16037 [公元36年] 纳维德·诺巴尼 , 法比奥·梅尔科里奥 , 马里奥·梅赞扎尼卡 :
走向解释-认知对话XAI。 IJCAI公司 2021 : 4909-4910 [c35] 安德烈亚·塞维索 , 法比奥·梅尔科里奥 , 马里奥·梅赞扎尼卡 :
从文本中进行增量分类学学习的人与人协作方法。 IJCAI公司 2021 : 4917-4918 [公元34年] 安娜·贾贝利 , 洛伦佐·马兰德里 , 法比奥·梅尔科里奥 , 马里奥·梅赞扎尼卡 , 安德烈亚·塞维索 :
技能2图表:处理百万个招聘广告以应对工作技能不匹配问题。 IJCAI公司 2021 : 4984-4987 [公元33年] 洛伦佐·马兰德里 , 法比奥·梅尔科里奥 , 马里奥·梅赞扎尼卡 , 纳维德·诺巴尼 :
TaxoRef:AI驱动分类细化的嵌入评估。 ECML/PKDD(3) 2021 : 612-627 [公元32年] 亚历山德罗·卡斯特尔诺沃 , 洛伦佐·马兰德里 , 法比奥·梅尔科里奥 , 马里奥·梅赞扎尼卡 , 安德烈亚·科森蒂尼 :
通过时间走向公平。 PKDD/ECML研讨会(1) 2021 : 647-663 2020 [公元12年] 米歇尔·伊安尼 , 埃利奥·马西亚里 , 朱塞佩·M·马泽奥 , 马里奥·梅赞扎尼卡 , 卡洛·扎尼奥洛 :
通过集群进行快速有效的大数据探索。 未来一代。 计算。 系统。 102 : 84-94 ( 2020 ) [公元31年] 法比奥·梅尔科里奥 , 马里奥·梅赞扎尼卡 , 安德烈亚·塞维索 :
eXDiL:用于分类和发送医院出院信的工具。 光盘制作 2020 : 159-172 [公元30年] 洛伦佐·马兰德里 , 法比奥·梅尔科里奥 , 马里奥·梅赞扎尼卡 , 纳维德·诺巴尼 :
MEET:一种用于分类数据嵌入评估的方法。 ICDM(研讨会) 2020 : 31-38 [公元29年] 安娜·贾贝利 , 洛伦佐·马兰德里 , 法比奥·梅尔科里奥 , 马里奥·梅赞扎尼卡 , 安德烈亚·塞维索 :
近地天体:利用新兴职业丰富分类学的工具。 ISWC(2) 2020 : 568-584
2010 – 2019
2019 [公元28年] 弗朗西斯科·科莱斯 , 马西莫·德桑托 , 马可·隆巴迪 , 法比奥·梅尔科里奥 , 马里奥·梅赞扎尼卡 , 弗朗西斯科·帕斯卡尔 :
通过主题建模实现劳动力市场智能化。 HICSS公司 2019 : 1-10 [公元27年] 法比奥·梅尔科里奥 , 马里奥·梅赞扎尼卡 , 文森佐·莫斯卡托 , 安东尼奥·皮卡里埃洛 , 吉安卡洛·斯佩尔 :
研究人员的工具:通过图形数据库查询大型学术数据。 ECML/PKDD(3) 2019 : 760-763 [公元26年] 米尔科·切萨里尼 , 法比奥·梅尔科里奥 , 马里奥·梅赞扎尼卡 , 文森佐·莫斯卡托 , 安东尼奥·皮卡里埃洛 :
一种以图形形式探索计算机科学家网络的工具。 囊 2019 : 2240-2242 【r1】 马里奥·梅赞扎尼卡 , 法比奥·梅尔科里奥 :
大数据使劳动力市场智能化。 大数据技术百科全书 2019 2018 [公元11年] 罗伯托·博塞利 , 米尔科·塞萨里尼 , 法比奥·梅尔科里奥 , 马里奥·梅赞扎尼卡 :
通过机器学习对在线招聘广告进行分类。 未来一代。 计算。 系统。 86 : 319-328 ( 2018 ) [公元10年] 弗洛拉·阿马托 , 阿尼埃洛·卡斯蒂格利翁 , 法比奥·梅尔科里奥 , 马里奥·梅赞扎尼卡 , 文森佐·莫斯卡托 , 安东尼奥·皮卡里埃洛 , 吉安卡洛·斯佩尔 :
在社交网络上创建多媒体故事。 未来一代。 计算。 系统。 86 : 412-420 ( 2018 ) [公元9年] 吉安卡洛·斯佩尔 , 弗洛拉·阿马托 , 法比奥·梅尔科里奥 , 马里奥·梅赞扎尼卡 , 文森佐·莫斯卡托 , 安东尼奥·皮卡里埃洛 :
社交媒体推荐系统。 国际法学杂志(Int.J.Multim.)。 数据工程管理。 9 ( 1 ) : 36-50 ( 2018 ) [j8] 罗伯托·博塞利 , 米尔科·塞萨里尼 , 斯特凡妮娅·马拉拉 , 法比奥·梅尔科里奥 , 马里奥·梅赞扎尼卡 , 加布里埃拉·帕西 , 马可·维维亚尼 :
WoLMIS:一个用于分类网络职位空缺的劳动力市场智能系统。 J.智力。 信息系统。 51 ( 三 ) : 477-502 ( 2018 ) [j7] 马里奥·梅赞扎尼卡 , 法比奥·梅尔科里奥 , 米尔科·切萨里尼 , 文森佐·莫斯卡托 , 安东尼奥·皮卡里埃洛 :
GraphDBLP:通过图形数据库分析计算机科学家网络的系统。 Multim公司。 工具应用程序。 77 ( 14 ) : 18657-18688 ( 2018 ) [j6] 彼得罗·乔治·洛瓦利奥 , 米尔科·塞萨里尼 , 法比奥·梅尔科里奥 , 马里奥·梅赞扎尼卡 :
信息通信技术和统计职业需求技能:来自网络职位空缺的证据。 统计分析。 数据最小值。 11 ( 2 ) : 78至91 ( 2018 ) [公元25年] 米尔科·塞萨里尼 , 法比奥·梅尔科里奥 , 马里奥·梅赞扎尼卡 , 文森佐·莫斯卡托 , 安东尼奥·皮卡里埃洛 :
发布的GraphDBLP:以图形形式查询计算机科学家网络。 SEBD公司 2018 2017 [公元24年] 罗伯托·博塞利 , 米尔科·塞萨里尼 , 法比奥·梅尔科里奥 , 马里奥·梅赞扎尼卡 , 亚历山德罗·瓦卡里诺 :
通过图形数据库进行多媒体推特分析的管道:初步结果。 数据 2017 : 343-349 【c23】 加布里埃拉·帕西 , 米尔科·塞萨里尼 , 斯特凡妮娅·马拉拉 , 法比奥·梅尔科里奥 , 马尔科·维维亚尼 , 马里奥·梅赞扎尼卡 , 马尔科·帕帕加洛 :
Un’Analisi del Mondo del Lavoro e Un Modello Predittivo per Potenziali Nuove Occupazioni(就业市场分析和潜在新工作的预测模型)。 IIR公司 2017 : 116至120 [公元22年] 罗伯托·博塞利 , 米尔科·塞萨里尼 , 法比奥·梅尔科里奥 , 马里奥·梅赞扎尼卡 :
将机器学习用于劳动力市场智能。 ECML/PKDD(3) 2017 : 330-342 【c21】 罗伯托·博塞利 , 米尔科·塞萨里尼 , 法比奥·梅尔科里奥 , 马里奥·梅赞扎尼卡 :
用于数据清理的人工智能规划系统。 ECML/PKDD(3) 2017 : 349-353 [c20] 罗伯托·博塞利 , 米尔科·切萨里尼 , 法比奥·梅尔科里奥 , 马里奥·梅赞扎尼卡 :
支持决策的劳动力市场情报。 SEBD公司 2017 : 74 [第19条] 斯特凡妮娅·马拉拉 , 加布里埃拉·帕西 , 马可·维维亚尼 , 米尔科·塞萨里尼 , 法比奥·梅尔科里奥 , 马里奥·梅赞扎尼卡 , 马可·帕帕加略 :
一种从网络上发现新的劳动力市场职业的语言建模方法。 威斯康星州 2017 : 1026-1034 2015 [j5] 马里奥·梅赞扎尼卡 , 罗伯托·博塞利 , 米尔科·塞萨里尼 , 法比奥·梅尔科里奥 :
KDD中基于模型的数据质量活动评估。 信息处理。 管理。 51 ( 2 ) : 144-166 ( 2015 ) 【j4】 马里奥·梅赞扎尼卡 , 罗伯托·博塞利 , 米尔科·切萨里尼 , 法比奥·梅尔科里奥 :
开发数据清理解决方案的基于模型的方法。 ACM J.数据信息质量。 5 ( 4 ) : 13:1-13:28 ( 2015 ) [第18条] 罗伯托·博塞利 , 米尔科·塞萨里尼 , 法比奥·梅尔科里奥 , 马里奥·梅赞扎尼卡 :
将AHP应用于智能移动服务:案例研究。 数据 2015 : 354-361 [第17条] 弗洛拉·阿马托 , 罗伯托·博塞利 , 米尔科·塞萨里尼 , 法比奥·梅尔科里奥 , 马里奥·梅赞扎尼卡 , 文森佐·莫斯卡托 , 法比奥·波斯 , 安东尼奥·皮卡里埃洛 :
网络招聘广告的分类:一个案例研究。 SEBD公司 2015 : 144-151 [第16条] 弗洛拉·阿马托 , 罗伯托·博塞利 , 米尔科·塞萨里尼 , 法比奥·梅尔科里奥 , 马里奥·梅赞扎尼卡 , 文森佐·莫斯卡托 , 法比奥·波斯 , 安东尼奥·皮卡里埃洛 :
挑战:处理网络文本以对工作机会进行分类。 公务员制度委员会 2015 : 460-463 2014 [j3] 罗伯托·博塞利 , 米尔科·塞萨里尼 , 法比奥·梅尔科里奥 , 马里奥·梅赞扎尼卡 :
通过规划实现数据清理。 智能人工 8 ( 1 ) : 57-69 ( 2014 ) [注2] 罗伯托·博塞利 , 米尔科·塞萨里尼 , 法比奥·梅尔科里奥 , 马里奥·梅赞扎尼卡 :
使用形式化方法进行纵向数据一致性验证。 国际期刊信息质量。 三 ( 三 ) : 185-206 ( 2014 ) [第15条] 罗伯托·博塞利 , 米尔科·塞萨里尼 , 法比奥·梅尔科里奥 , 马里奥·梅赞扎尼卡 :
规划符合数据清理。 ICAPS公司 2014 [第14条] 罗伯托·博塞利 , 米尔科·塞萨里尼 , 法比奥·梅尔科里奥 , 马里奥·梅赞扎尼卡 :
通过模型检查和机器学习技术实现准确的数据清理。 数据(修订论文集) 2014 : 62-80 [第13条] 马里奥·梅赞扎尼卡 , 罗伯托·博塞利 , 米尔科·塞萨里尼 , 法比奥·梅尔科里奥 :
提高数据清理准确性-基于模型的方法。 数据 2014 : 189-201 [第12条] 罗伯托·博塞利 , 米尔科·塞萨里尼 , 法比奥·梅尔科里奥 , 马里奥·梅赞扎尼卡 :
生成链接开放数据的方法对公共管理是否可行?。 数据 2014 : 399-407 [第11条] 罗伯托·博塞利 , 米尔科·塞萨里尼 , 法比奥·梅尔科里奥 , 马里奥·梅赞扎尼卡 :
KDD上的数据质量:现实生活场景。 SEBD公司 2014 : 378-385 [第2页] 罗伯托·博塞利 , 米尔科·塞萨里尼 , 法比奥·梅尔科里奥 , 马里奥·梅赞扎尼卡 :
基于政策的劳工和医疗数据清理和整合框架。 生物医学信息学中的交互式知识发现与数据挖掘 2014 : 141-168 2013 [第10条] 马里奥·梅赞扎尼卡 , 罗伯托·博塞利 , 米尔科·塞萨里尼 , 法比奥·梅尔科里奥 :
数据清理活动的自动合成。 数据 2013 : 138-149 【c9】 罗伯托·博塞利 , 米尔科·塞萨里尼 , 法比奥·梅尔科里奥 , 马里奥·梅赞扎尼卡 :
纵向数据管理中的不一致知识发现:一种基于模型的方法。 CHI-KDD公司 2013 : 183-194 [第1页] 法布里奇奥·西波里尼 , 卡米拉·费雷蒂 , 皮耶罗·加努吉 , 马里奥·梅赞扎尼卡 :
意大利北部地区劳动力市场的连续时间移动-停留模型。 分类和数据挖掘 2013 : 181-188 2012 【c8】 马里奥·梅赞扎尼卡 , 罗伯托·博塞利 , 米尔科·塞萨里尼 , 法比奥·梅尔科里奥 :
聚合指标的数据质量敏感性分析。 数据 2012 : 97-108 【c7】 马里奥·梅赞扎尼卡 , 米尔科·塞萨里尼 , 法比奥·梅尔科里奥 , 罗伯托·博塞利 :
使用模型检查执行数据一致性评估和清理。 ICIQ公司 2012 : 163-177 2011 【c6】 马里奥·梅赞扎尼卡 , 罗伯托·博塞利 , 米尔科·塞萨里尼 , 法比奥·梅尔科里奥 :
通过模型检查技术实现数据质量。 国际开发协会 2011 : 270至281
2000 – 2009
2008 【c5】 富吉尼玛丽亚格拉齐亚 , 皮尔卡洛·马吉奥里尼 , Krysnaia Nanini公司 , 罗伯托·博塞利 , 米尔科·切萨里尼 , 马里奥·梅赞扎尼卡 :
为什么是 真的 电子政务仍然难以实现? 电子政务、ICT专业化和能力服务科学 2008 : 11-20 2007 [j1] 富吉尼玛丽亚格拉齐亚 , 米尔科·塞萨里尼 , 马里奥·梅赞扎尼卡 :
将行政数据转换为统计信息系统的分析敏感性转换。 《案例信息技术》。 9 ( 4 ) : 57-81 ( 2007 ) 【c4】 米尔科·塞萨里尼 , 马里奥·梅赞扎尼卡 :
关于合作竞争性联邦信息系统的组织问题。 冰岛(1) 2007 : 524-529 2006 【c3】 米尔科·塞萨里尼 , 富吉尼玛丽亚格拉齐亚 , 马里奥·梅赞扎尼卡 :
将行政数据转换为统计信息系统的分析敏感性转换。 冰岛(1) 2006 : 293-296 【c2】 马里奥·梅赞扎尼卡 , 米尔科·塞萨里尼 :
合作信息系统的政策制定。 ICIQ公司 2006 : 196-206 2003 【c1】 富吉尼玛丽亚格拉齐亚 , 马里奥·梅赞扎尼卡 :
开发合作信息系统的安全方法:cooPSIS项目。 ECIS公司 2003 : 687-693