Registration info |
論文紹介 Free
FCFS
聴講参加(過去に論文紹介した) Free
FCFS
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Description
概要
- 参加者全員論文を 1本以上 紹介する。(過去に紹介したことある人は論文紹介なしでも参加可)
- 自然言語処理 or 推薦システム or グラフ関連 で。
- 紹介する論文は3日前までにコメントで告知してください。
- 持ち時間は20分以上30分未満で。
- 発表資料はメモ程度でいいです。みんなで論文見ながら解説してください。
- 論文の新規性
- アルゴリズムの説明
- 結果の解説 などなど
会場
- エムスリー
- 名刺を2枚 or 写真付き身分証明書をお持ちください。
- 1Fで受付をし10Fまで上がっていただき受付でお待ち下さい。
Feed
2019/08/01 13:38
すみません。 急な予定で参加が難しくなりました。 大変申し訳ないのですが、キャンセルさせていただきます。 代わりと言っては何ですが、発表のため準備していた資料をここに貼り付けさせてもらいます。 ( https://scrapbox.io/sugakotmp/%5B2019%2F07%2F18%5D_Delivering_User-_and_Content-_specific_Rewards_for_Contextual_Bandits)
2019/07/31 16:13
Recsys'16の A Coverage-Based Approach to Recommendation Diversity On Similarity Graph を予定しています
2019/07/30 20:36
WWW 2019の Learning Dual Retrieval Module for Semi-supervised Relation Extraction (https://arxiv.org/pdf/1902.07814.pdf) を紹介します。
2019/07/30 14:19
WWW2019のDeriving User- and Content-specific Rewards for Contextual Banditsについてを予定しています。
2019/07/29 06:03
unbiased learning-to-rankの概要とEstimating Position Bias without Intrusive Interventions (https://arxiv.org/abs/1812.05161) の紹介をさせていただきます。
2019/07/21 22:22
↓ On Application of Learning to Rank for E-Commerce Search (https://arxiv.org/abs/1903.04263)と、Neural IR Meets Graph Embedding: A Ranking Model for Product Search (https://arxiv.org/abs/1901.08286)を主に取り上げますっ