埃里萨·特罗利
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2020年–今天
2021 [注2] 洛伦佐·德·斯特凡尼 , 埃里萨·特罗利 , 埃利·厄普法尔 :
分层采样:一种计算海量图形流中稀疏基元的有效方法。 ACM事务处理。 知识。 发现。 数据 15 ( 5 ) : 79:1-79:52 ( 2021 ) [第10条] 安娜·吉马朗斯 , 埃里萨·特罗利 , 格哈德·威库姆 :
比较健康论坛:用户参与度、突出实体、医疗细节。 CSCW伙伴 2021 : 57-61 2020 【c9】 埃里萨·特罗利 , 帕特里克·恩斯特 , 格哈德·威库姆 :
以患者为中心的健康搜索的实体核心集中查询扩展。 ISWC(1) 2020 : 547-564
2010 – 2019
2019 [j1] 弗拉维奥·切里切蒂 , 拉维库玛 , 亚历山德罗·潘科内西 , 埃里萨·特罗利 :
关于局部敏感哈希的失真问题。 SIAM J.计算。 48 ( 2 ) : 350-372 ( 2019 ) 【c8】 安娜·吉马朗斯 , 奥纳·巴拉劳 , 埃里萨·特罗利 , 格哈德·威库姆 :
分析Reddit上政治讨论的特点和异常。 ICWSM公司 2019 : 205-213 【c7】 帕特里克·恩斯特 , 埃里萨·特罗利 , 格哈德·威库姆 :
LongLife:健康和生命科学个性化搜索平台。 ISWC(卫星) 2019 : 237-240 2018 【c6】 Antenore马齐亚 , 乔瓦娜·利昂内 , 亚历山德罗·潘科内西 , 埃里萨·特罗利 :
我们一起购买,我独自退出:对在线说服者的一些实验研究。 DTUC公司 2018 : 2:1-2:4 【c5】 玛齐娅·安特诺尔 , 亚历山德罗·潘科内西 , 埃里萨·特罗利 :
未来的过去之歌——在线劝导者的实验研究。 ICWSM公司 2018 : 12-21 2017 【c4】 洛伦佐·德·斯特凡尼 , 埃里萨·特罗利 , 埃利·厄普法尔 :
分层采样:一种在海量图形流中近似计算稀疏主题的有效方法。 IEEE大数据 2017 : 776-786 【c3】 弗拉维奥·切里切蒂 , 拉维库玛 , 亚历山德罗·潘科内西 , 埃里萨·特罗利 :
位置敏感哈希的失真。 ITCS公司 2017 : 54:1-54:18 [i2] 洛伦佐·德·斯特凡尼 , 埃里萨·特罗利 , 埃利·厄普法尔 :
分层采样:海量图流中稀疏基元近似计数的一种有效方法。 CoRR公司 abs/1710.02108 ( 2017 ) 2016 [c2] 马可·布莱桑 , 斯特凡诺·卢奇 , 亚历山德罗·潘科内西 , 拉加万 , 埃里萨·特罗利 :
基于大众的建议的局限性,以及社会关系的作用。 KDD公司 2016 : 745-754 [i1] 马尔科·布雷桑 , 斯特凡诺·卢奇 , 亚历山德罗·潘科内西 , 拉加万 , 埃里萨·特罗利 :
基于大众的建议的局限性,以及社会关系的作用。 CoRR公司 腹肌/1607.04263 ( 2016 ) 2014 【c1】 阿里·奥斯曼拓扑 , 奥古斯·阿尔顿 , 埃里萨·特罗利 :
具有嵌入风险的供应链成本最小化的动态虚拟蝙蝠算法(DVBA)。 邮政特快专递 2014 : 58-64
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