罗伯托·Interdonato
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2020年–今天
2024 [公元28年] 莉莉亚娜·马蒂拉诺 , 恐龙蛋 , 罗伯托·Interdonato , 安德烈亚·塔加雷利 :
DyHANE:通过体验节点重放动态异构属性网络嵌入。 申请。 Netw公司。 科学。 9 ( 1 ) : 30 ( 2024 ) [公元27年] 爱德蒙·奥迪安博·门亚 , 罗伯托·Interdonato , 迪克森·奥武尔 , 马修·罗什 :
基于事件的疾病监测的可解释流行病学专题特征。 专家系统。 申请。 250 : 123894 ( 2024 ) [j26] 恐龙蛋 , 拉斐尔·盖塔诺 , 罗伯托·Interdonato :
一种用于有限标签卫星时间序列土地覆盖分类的构造性半监督深度学习框架。 神经计算 567 : 127031 ( 2024 ) [公元25年] 雨果·德尔格利什 , 阿格内斯·贝盖 , 罗伯托·Interdonato , Elodie Maêtre d’Hótel公司 , 马修·罗什 , 马格隆·蒂塞尔 :
文本挖掘如何提高粮食安全状况的可解释性? J.智力。 信息系统。 62 ( 4 ) : 971-994 ( 2024 ) [c33] 西蒙娜·菲奥雷托 , 恐龙蛋 , 罗伯托·Interdonato , 埃利奥·马西亚里 :
在智能农业中集成预测过程监测技术。 ISMIS系统 2024 : 306-313 [i16] 雷米Découpes , 罗伯托·Interdonato , 马修·罗什 , 马格隆·蒂塞尔 , 莎拉·瓦伦丁 :
评估语言模型中的地理畸变:朝着公平表达迈出的关键一步。 CoRR公司 abs/2404.17401 ( 2024 ) 2023 [公元24年] 内贾特·阿里尼克 , 罗伯托·Interdonato , 马修·罗什 , 马格隆·蒂塞尔 :
流行病情报系统比较的评估框架。 IEEE接入 11 : 31880-31901 ( 2023 ) [公元23年] 恐龙蛋 , 罗伯托·Interdonato :
多变量时间序列的深度半监督聚类。 神经计算 516 : 36-47 ( 2023 ) [公元22年] 阿格内斯·贝盖 , 西蒙·马德克 , 路易丝·勒梅塔斯 , 路易丝·勒鲁 , 罗伯托·Interdonato , 英巴尔·贝克尔·雷谢夫 , 布莱恩·巴克 , 克里斯蒂娜·贾斯汀 , 埃尔维·科迪莱斯 , 米歇尔·梅罗尼 :
基于EO的粮食安全预警系统与粮食安全的一致性如何? 西非基于NDVI-的植被异常图的比较。 IEEE J.选择。 顶部。 申请。 地球目标远程。 传感器。 16 : 1641-1653 ( 2023 ) [公元32年] Cheick Tidiane巴 , 罗伯托·Interdonato , 恐龙蛋 , 萨布丽娜·盖托 :
神经元研究的基础是简化多点图,而非分类。 EGC公司 2023 : 377-384 [公元31年] 爱德蒙·奥迪安博·门亚 , 马修·罗什 , 罗伯托·Interdonato , 迪克森·奥武尔 :
语言模式的扩展和改编遵循动物语料库分类。 EGC公司 2023 : 531-538 [电子5] 托马斯·科佩蒂 , 恐龙蛋 , 罗伯托·Interdonato , Minh-Tan Pham公司 , 塞巴斯蒂安·莱夫维尔 :
MACLEAN会议记录:MAChine Learning for EArth ObservatioN Workshop,与欧洲机器学习和数据库知识发现原理与实践会议(ECML/PKDD 2022)合办,法国格勒诺布尔,2022年9月18日至22日。 CEUR研讨会记录 3343, CEUR-WS.org公司 2023 [目录] 【i15】 内贾特·阿里尼克 , 罗伯托·Interdonato , 马修·罗什 , 马格隆·蒂塞尔 :
用于比较疫情情报系统的评估框架。 CoRR公司 abs/2303.17431 ( 2023 ) 2022 [公元21年] 马泰奥·麦格纳尼 , 奥贝达·汉特尔 , 罗伯托·Interdonato , 卢卡·罗西 , 安德烈亚·塔加雷利 :
多路网络中的社区检测。 ACM计算。 Surv公司。 54 ( 三 ) : 48:1-48:35 ( 2022 ) [公元20年] 雨果·德尔格利什 , 罗伯托·Interdonato , 阿格内斯·贝盖 , Elodie Maêtre d’Hótel公司 , 马格隆·蒂塞尔 , 马修·罗什 :
基于异构数据的食品安全预测,结合机器和深度学习方法。 专家系统。 申请。 190 : 116189 ( 2022 ) [公元19年] 克里斯蒂亚诺·坦博里诺 , 罗伯托·Interdonato , 马格隆·蒂塞尔 :
使用Bernstein Copula方法进行Sentinel-2卫星图像时间序列土地覆盖分类。 远程。 传感器。 14 ( 13 ) : 3080 ( 2022 ) [公元30年] 恐龙蛋 , 罗伯托·Interdonato :
集群式半监督系统是一种多层次的感知信息。 EGC公司 2022 : 225-232 [公元29年] Cheick Tidiane巴 , 克洛伊·乔奎特 , 罗伯托·Interdonato , 马修·罗什 :
用YouTube文字记录和当地新闻文章解释食品安全警告信号。 GoodIT公司 2022 : 315-322 [公元28年] 雨果·德尔格利什 , 阿格内斯·贝盖 , 罗伯托·Interdonato , Elodie Maêtre d’Hótel公司 , 马修·罗什 , 马格隆·蒂塞尔 :
挖掘有关粮食安全的新闻文章。 ISMIS系统 2022 : 63-73 [公元27年] 爱德蒙·奥迪安博·门亚 , 马修·罗什 , 罗伯托·Interdonato , 迪克森·奥武尔 :
丰富疾病监测语料库分类的流行病学主题特征。 LREC公司 2022 : 3741-3750 [电子4] 托马斯·科佩蒂 , 恐龙蛋 , 罗伯托·Interdonato , Minh-Tan Pham公司 , 塞巴斯蒂安·莱夫维尔 :
MACLEAN:MAChine Learning for EArth ObservatioN Workshop,与欧洲机器学习和数据库知识发现原理与实践会议(ECML/PKDD 2021)合办,虚拟会议,2021年9月13日至17日。 CEUR研讨会记录 3088, CEUR-WS.org公司 2022 [目录] 2021 [公元18年] 亚历山德罗·米歇尔·塞西 , 恐龙蛋 , Yawogan Jean Eudes Gbodjo公司 , 拉格罗·加埃塔诺·彭萨 , 罗伯托·Interdonato , 拉斐尔·盖塔诺 :
用于从多时相遥感数据绘制土地覆盖图的专注时空图CNN。 IEEE接入 9 : 23070-23082 ( 2021 ) [公元17年] 洛伦佐·赞加里 , 罗伯托·Interdonato , 安东尼奥·卡利奥 , 安德烈亚·塔加雷利 :
多层网络中实体分类的图卷积和注意模型。 申请。 Netw公司。 科学。 6 ( 1 ) : 87 ( 2021 ) [公元16年] 安德烈亚·塔加雷利 , 萨布丽娜·盖托 , 罗伯托·Interdonato , 村田聪(Tsuyoshi Murata) , 亚历山德拉·萨拉 , 我的泰语 :
客座编辑介绍重装特色丰富的信息网络专区。 IEEE传输。 Netw公司。 科学。 工程师。 8 ( 2 ) : 1256-1258 ( 2021 ) [公元26年] 卢多维卡·萨科 , 恐龙蛋 , 罗伯托·Interdonato :
一种通过特权信息下的学习范式进行监督分类的神经网络策略。 SEBD公司 2021 : 83-93 [公元25年] 恐龙蛋 , 罗伯托·Interdonato :
地球观测的机器和深度学习:高级方法和实际用例。 SEBD公司 2021 : iv(四) 2020 [公元15年] 恐龙蛋 , Yawogan Jean Eudes Gbodjo公司 , 拉斐尔·盖塔诺 , 罗伯托·Interdonato :
基于注意的CNN卫星图像时间序列土地覆盖制图的弱监督学习。 IEEE接入 8 : 179547-179560 ( 2020 ) [公元14年] 罗伯托·Interdonato , 马泰奥·麦格纳尼 , 迭戈·佩纳 , 安德烈亚·塔加雷利 , 大卫·维加 :
多层网络简化:方法、模型和方法。 计算。 科学。 版次。 36 : 100246 ( 2020 ) [j13] 罗伯托·Interdonato , 拉斐尔·盖塔诺 , 丹尼·罗西恩 , 马修·罗什 , 朱塞佩·斯卡帕 :
从Sentinel-2卫星图像时间序列中提取多层网络。 Netw公司。 科学。 8 ( S1(第一阶段) ) : S26-S42系列 ( 2020 ) [公元12年] Yawogan Jean Eudes Gbodjo公司 , 恐龙蛋 , 路易丝·勒鲁 , 罗伯托·Interdonato , 拉斐尔·盖塔诺 , 巴巴卡尔·恩道 :
基于对象的多时间和多源土地覆盖图,利用层次类关系。 远程。 传感器。 12 ( 17 ) : 2814 ( 2020 ) [公元24年] 恐龙蛋 , 罗伯托·Interdonato , 拉斐尔·盖塔诺 :
顺序数据分类的有监督的水平线预训练。 图标(5) 2020 : 449-457 【c23】 杰雷米·布尔根 , 昆汀·格里斯兰 , 罗伯托·Interdonato , 马泰奥·齐格纳尼 , 萨布丽娜·盖托 :
挖掘矿工:通过数据科学认识到采矿交易的重要性(扩展抽象)。 玛拉米 2020 [公元22年] 恐龙蛋 , 罗伯托·Interdonato :
通过关注型自动编码器嵌入深度多元时间序列聚类。 PAKDD(1) 2020 : 318-329 【c21】 雨果·德尔格利什 , 阿格内斯·贝盖 , 罗伯托·Interdonato , Elodie Maêtre d’Hótel公司 , 马修·罗什 , 马格隆·蒂塞尔 :
链接异质数据以进行粮食安全预测。 PKDD/ECML研讨会 2020 : 335-344 [电子3] 罗伯托·Interdonato :
《2020年MARAMI会议录:Réseaux模型与分析:数学方法与信息——第十一届网络建模与分析会议》,虚拟会议,2020年10月14-15日。 CEUR研讨会记录 2750, CEUR-WS.org公司 2020 [目录] [电子2] 托马斯·科佩蒂 , 恐龙蛋 , 罗伯托·Interdonato , Minh-Tan Pham公司 , 塞巴斯蒂安·莱夫维尔 :
MACLEAN会议记录:MAChine Learning for EArth ObservatioN研讨会与欧洲机器学习与数据库知识发现原理与实践会议(ECML/PKDD 2020)共同举办,虚拟会议,2020年9月14日至18日。 CEUR研讨会记录 2766, CEUR-WS.org公司 2020 [目录] [第14条] Yawogan Jean Eudes Gbodjo公司 , 恐龙蛋 , 路易丝·勒鲁 , 罗伯托·Interdonato , 拉斐尔·盖塔诺 :
多源土地覆盖图的细粒度分类。 CoRR公司 abs/2004.01963 ( 2020 ) [i13] 恐龙蛋 , Yawogan Jean Eudes Gbodjo公司 , 罗伯托·Interdonato , 拉斐尔·盖塔诺 :
针对基于对象的卫星图像时间序列数据的注意弱监督土地覆盖制图,并进行空间解释。 CoRR公司 abs/2004.14672 ( 2020 ) [i12] 罗伯托·Interdonato , 马泰奥·麦格纳尼 , 迭戈·佩纳 , 安德烈亚·塔加雷利 , 大卫·维加 :
多层网络简化:方法、模型和方法。 CoRR公司 abs/2004.14808 ( 2020 )
2010 – 2019
2019 [公元11年] 迭戈·阿布列兹·古铁雷斯 , Eshwar Chandrasekharan公司 , 鲁米·丘纳拉 , 索菲亚·吉尔·克莱尔 , 阿尼科·汉纳克 , 罗伯托·Interdonato , 肯尼思·约瑟夫 , 基里亚基·卡利梅里 , 莫明·马利克 , 卡贾·迈耶 , 叶琳娜·梅约娃 , 丹妮拉·保罗蒂 , 埃米利奥·扎格尼 :
2019年AAAI网络和社交媒体国际会议研讨会报告。 AI磁。 40 ( 4 ) : 78-82 ( 2019 ) [公元10年] 罗伯托·Interdonato , 马丁·阿兹穆勒 , 萨布丽娜·盖托 , 匆忙的卡纳瓦提 , 克里斯汀·拉格伦 , 亚历山德拉·萨拉 :
功能丰富的网络:超越复杂的网络拓扑。 申请。 Netw公司。 科学。 4 ( 1 ) : 4:1-4:13 ( 2019 ) [公元9年] 迭戈·佩纳 , 罗伯托·Interdonato , 安德烈亚·塔加雷利 :
你是一个有影响力的人,还是一个潜伏者? 为什么不能两者兼而有之! 理解复杂社交网络系统中交替的、相反的行为。 SIGWEB新闻。 2019 ( 春天 ) : 3:1-3:8 ( 2019 ) [j8] 罗伯托·Interdonato , 吉恩·卢普·纪尧姆 , 安托万·杜塞特 :
从推特数据中提取危机信息的轻量级多语言框架。 Soc.网络。 分析。 最小值。 9 ( 1 ) : 65:1-65:20 ( 2019 ) [公元20年] 罗伯托·Interdonato , 杰雷米·布尔根 , 昆汀·格里斯兰 , 马泰奥·齐格纳尼 , 萨布丽娜·盖托 , 马库斯·吉格 :
通过网络分析表征大规模土地征用。 复杂网络(2) 2019 : 152-163 [第19条] 恐龙蛋 , 拉斐尔·盖塔诺 , 罗伯托·Interdonato , Kenji Ose先生 , Dinh Ho Tong Minh餐厅 :
通过RNN结合Sentinel-1和Sentinel-2时间序列进行基于对象的土地覆盖分类。 IGARSS公司 2019 : 4881-4884 [e1] 托马斯·科佩蒂 , 恐龙蛋 , 罗伯托·Interdonato , Minh-Tan Pham公司 , 塞巴斯蒂安·莱夫维尔 :
MACLEAN会议记录:2019年9月20日,德国瓦茨堡,与欧洲机器学习和数据库知识发现原理与实践会议(ECML/PKDD 2019)合办的EArth ObservatioN MAChine学习研讨会。 CEUR研讨会记录 2466, CEUR-WS.org公司 2019 [目录] [i11] 奥贝达·汉特尔 , 罗伯托·Interdonato , 马泰奥·麦格纳尼 , 安德烈亚·塔加雷利 , 卢卡·罗西 :
多路网络中的社区检测。 CoRR公司 abs/1910.07646 ( 2019 ) [i10] 恐龙蛋 , 罗伯托·Interdonato , 拉斐尔·盖塔诺 :
多类分类中递归神经网络初始化的有监督水平预训练。 CoRR公司 abs/1911.01071 ( 2019 ) [第九章] Yawogan Jean Eudes Gbodjo公司 , 恐龙蛋 , 路易丝·勒鲁 , 罗伯托·Interdonato , 拉斐尔·盖塔诺 , 巴巴卡尔·恩道 , Stéphane Dupuy酒店 :
基于对象的多时相多源土地覆盖测绘利用了等级关系。 CoRR公司 abs/1911.08815 ( 2019 ) 2018 【b1】 安德烈亚·塔加雷利 , 罗伯托·Interdonato :
在线社交网络中的潜伏者挖掘——原理、模型和计算方法。 Springer计算机科学简介 , 施普林格 2018 ,国际标准图书编号 978-3-030-00228-2 ,第1-93页 [j7] 迭戈·佩纳 , 罗伯托·Interdonato , 安德烈亚·塔加雷利 :
学习潜伏者等级:评估潜伏行为分析的逐级学习方法。 Soc.网络。 分析。 最小值。 8 ( 1 ) : 39:1-39:21 ( 2018 ) [j6] 迭戈·佩纳 , 罗伯托·Interdonato , 安德烈亚·塔加雷利 :
识别在多层社交网络中具有潜伏和积极参与交替行为的用户。 IEEE传输。 计算。 Soc.系统。 5 ( 1 ) : 46-63 ( 2018 ) [j5] 安东尼奥·卡利奥 , 罗伯托·Interdonato , 奇亚拉·普利斯 , 安德烈亚·塔加雷利 :
拓扑驱动的多样性用于社交网络中用户参与的目标影响最大化。 IEEE传输。 知识。 数据工程。 30 ( 12 ) : 2421-2434 ( 2018 ) [c18] 罗伯托·Interdonato , 安托万·杜塞特 , 吉恩·卢普·纪尧姆 :
从推特数据中提取无监督危机信息。 ASONAM公司 2018 : 579-580 [c17] 马丁·阿兹穆勒 , 萨布丽娜·盖托 , 罗伯托·Interdonato , 匆忙的卡纳瓦提 , 克里斯汀·拉格伦 , 马泰奥·麦格纳尼 , 亚历山德拉·萨拉 :
挖掘属性网络国际研讨会(MATNET 2018)主席欢迎。 WWW(配套卷) 2018 : 1231-1233 [i8] 安东尼奥·卡利奥 , 罗伯托·Interdonato , 奇亚拉·普利斯 , 安德烈亚·塔加雷利 :
拓扑驱动的多样性,用于在社交网络中应用于用户参与,实现目标影响最大化。 CoRR公司 abs/1804.07719 ( 2018 ) [i7] 罗伯托·Interdonato , 恐龙蛋 , 拉斐尔·盖塔诺 , Kenji Ose先生 :
DuPLO:用于时间序列分类的双视图点深度学习架构。 CoRR公司 腹肌/1809.07589 ( 2018 ) [i6] 恐龙蛋 , 拉斐尔·盖塔诺 , 罗伯托·Interdonato , Kenji Ose先生 , Dinh Ho Tong Minh餐厅 :
通过RNN结合Sentinel-1和Sentinel-2时间序列进行基于对象的土地覆盖分类。 CoRR公司 abs/1812.05530 ( 2018 ) 2017 【j4】 罗伯托·Interdonato , 安德烈亚·塔加雷利 , 恐龙蛋 , 阿尔诺沙拉莓 , 帕斯卡·蓬塞莱 :
多层网络中的本地社区检测。 数据最小知识。 发现。 31 ( 5 ) : 1444-1479 ( 2017 ) [第16条] 罗伯托·Interdonato , 奇亚拉·普利斯 , 安德烈亚·塔加雷利 :
一种基于影响力最大化的方法,用于在线社交网络中沉默用户的参与。 SEBD公司 2017 : 210 [第15条] 罗伯托·Interdonato , 安德烈亚·塔加雷利 :
基于多层局部社区检测的个性化兴趣点推荐。 SocInfo(1) 2017 : 552-571 [第14条] 保罗·齐卡里 , 罗伯托·Interdonato , 安德烈亚·塔加雷利 , 塞尔吉奥·格雷科 :
在线社交网络中的争议软件混合信任推理。 TrustCom/BigDataSE/ICESS 2017 : 610-617 [i5] 罗伯托·Interdonato , 安德烈亚·塔加雷利 , 恐龙蛋 , 阿尔诺沙拉莓 , 帕斯卡·蓬塞莱 :
多层网络中节点中心社区检测的分层平均多样化偏差。 CoRR公司 腹肌/1704.03441 ( 2017 ) 2016 [第13条] 罗伯托·Interdonato , 奇亚拉·普利斯 , 安德烈亚·塔加雷利 :
社交网络中基于社区的欺骗行为。 ASONAM公司 2016 : 263-270 [c12] 罗伯托·Interdonato , 安德烈亚·塔加雷利 , 恐龙蛋 , 阿尔诺沙拉莓 , 帕斯卡·蓬塞莱 :
多层网络中的本地社区检测。 ASONAM公司 2016 : 1382-1383 [第11条] 马可·阿尔贝托·贾瓦罗内 , 罗伯托·Interdonato , 安德烈亚·塔加雷利 :
模拟潜伏在社交网络中的进化动力学。 CompleNet公司 2016 : 227-239 [第10条] 罗伯托·Interdonato , 安德烈亚·塔加雷利 :
信任还是不信任潜伏者?: 排名问题中的潜伏性和可信度评估。 网络科学-X 2016 : 43-56 【c9】 保罗·齐卡里 , 罗伯托·Interdonato , 迭戈·佩纳 , 安德烈亚·塔加雷利 , 塞尔吉奥·格雷科 :
信任网络中的争议。 信托 2016 : 82-100 [i4] 马可·阿尔贝托·贾瓦罗内 , 罗伯托·Interdonato , 安德烈亚·塔加雷利 :
模拟潜伏在社交网络中的进化动力学。 CoRR公司 abs/1605.06368 ( 2016 ) 2015 [j3] 安德烈亚·塔加雷利 , 罗伯托·Interdonato :
社交网络中潜伏者的时间分析和排名。 Soc.网络。 分析。 最小值。 5 ( 1 ) : 46:1-46:23 ( 2015 ) [注2] 罗伯托·Interdonato , 安德烈亚·塔加雷利 :
树结构意义排序的多关系PageRank。 万维网 18 ( 5 ) : 1301-1329 ( 2015 ) 【c8】 罗伯托·Interdonato , 奇亚拉·普利斯 , 安德烈亚·塔加雷利 :
“要有信念!”:社交网络中欺骗的DEvOTION算法。 ASONAM公司 2015 : 314-319 [i3] 安德烈亚·塔加雷利 , 罗伯托·Interdonato :
社交网络中潜伏者的时间分析和排名。 CoRR公司 abs/1509.02030 ( 2015 ) 2014 [j1] 安德烈亚·塔加雷利 , 罗伯托·Interdonato :
潜伏在社交网络中:基于拓扑的分析和排名方法。 Soc.网络。 分析。 最小值。 4 ( 1 ) : 230 ( 2014 ) 【c7】 安德烈亚·塔加雷利 , 罗伯托·Interdonato :
了解不同时期社交网络中的潜在行为。 ASONAM公司 2014 : 51-55 【c6】 费拉拉 , 罗伯托·Interdonato , 安德烈亚·塔加雷利 :
通过instagram的镜头,在线受欢迎程度和热门话题。 HT(高温) 2014 : 24-34 【c5】 罗伯托·Interdonato , 萨尔瓦多·罗密欧 , 安德烈亚·塔加雷利 :
旅行套餐推荐的PackRec系统。 SEBD公司 2014 : 327-334 [i2] 费拉拉 , 罗伯托·Interdonato , 安德烈亚·塔加雷利 :
通过Instagram的镜头了解在线人气和热门话题。 CoRR公司 腹肌/1406.7751 ( 2014 ) [i1] 安德烈亚·塔加雷利 , 罗伯托·Interdonato :
潜伏在社交网络中:基于拓扑的分析和排名方法。 CoRR公司 abs/1409.4695 ( 2014 ) 2013 【c4】 安德烈亚·塔加雷利 , 罗伯托·Interdonato :
“谁在外面?”:识别和排名社交网络中的潜伏者。 ASONAM公司 2013 : 215-222 【c3】 安德烈亚·塔加雷利 , 罗伯托·Interdonato :
在研究协作网络中对替代学习者进行排名。 ICADL公司 2013 : 93-102 【c2】 罗伯托·Interdonato , 萨尔瓦多·罗密欧 , 安德烈亚·塔加雷利 , 乔治·卡里皮斯 :
一种基于图的通用包推荐方法。 国际通信技术协会 2013 : 857-864 【c1】 罗伯托·Interdonato , 安德烈亚·塔加雷利 :
树结构感官排名的多关系PageRank。 智慧(1) 2013 : 306-319