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Boratto / Malitesta / Marras | Advances on Graph-Based Approaches in Information Retrieval | Buch | 978-3-031-71381-1 | www.sack.de

Buch, Englisch, Band 2197, 89 Seiten, Format (B × H): 155 mm x 235 mm, Gewicht: 166 g

Reihe: Communications in Computer and Information Science

Boratto / Malitesta / Marras

Advances on Graph-Based Approaches in Information Retrieval

First International Workshop, IRonGraphs 2024, Glasgow, UK, March 24, 2024, Proceedings
2024
ISBN: 978-3-031-71381-1
Verlag: Springer

First International Workshop, IRonGraphs 2024, Glasgow, UK, March 24, 2024, Proceedings

Buch, Englisch, Band 2197, 89 Seiten, Format (B × H): 155 mm x 235 mm, Gewicht: 166 g

Reihe: Communications in Computer and Information Science

ISBN: 978-3-031-71381-1
Verlag: Springer

This book constitutes the refereed proceedings of the First International Workshop on Graph-Based Approaches in Information Retrieval, IRonGraphs 2024, held in Glasgow, UK, on March 24, 2024.

The 6 full papers included in this book were carefully reviewed and selected from 14 submissions. They focus on diverse novel contributions, with presentations on knowledge-aware graph-based recommender systems using user-based semantic features filtering, source-target node distance impacts on adversarial attacks in social network recommendations.

Boratto / Malitesta / Marras Advances on Graph-Based Approaches in Information Retrieval jetzt bestellen!

Zielgruppe

Research

Autoren/Hrsg.

Boratto, Ludovico
Malitesta, Daniele
Marras, Mirko
Medda, Giacomo
Musto, Cataldo
Purificato, Erasmo

Fachgebiete

Weitere Infos & Material

.-Soccer-GraphRAG: Applications of GraphRAG in Soccer.
.- Enhanced Semantic Understanding with Graph-based Information Retrieval.
.- Identifying Shopping Intent in Product QA for Proactive Recommendations.
.- KGUF: Simple Knowledge-aware Graph-based Recommender with User-based Semantic Features Filtering.
.- The Effectiveness of Graph Contrastive Learning on Mathematical Information Retrieval.
.- The Impact of Source-Target Node Distance on Vicious Adversarial Attacks in Social Network Recommendation Systems.

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