Projekty finansowane przez NCN

Dane kierownika projektu i jednostki realizującej

Szczegółowe informacje o projekcie i konkursie

Słowa kluczowe

Aparatura

Wyczyść formularz

Fuzja i niepewność w rozprzestrzenianiu informacji

2016/23/B/ST6/01735

Słowa kluczowe:

rozprzestrzenianie informacji fuzja informacji niepewność

Deskryptory:

  • ST6_11: Uczenie maszynowe, statystyczne przetwarzanie danych i zastosowanie w przetwarzaniu sygnałów
  • ST6_7: Sztuczna inteligencja, systemy inteligentne i wieloagentowe
  • ST6_14: Inne zagadnienia pokrewne

Panel:

ST6 - Informatyka i technologie informacyjne: technologie i systemy informacyjne, informatyka, obliczenia naukowe, systemy inteligentne

Jednostka realizująca:

Politechnika Wrocławska

woj. dolnośląskie

Inne projekty tej jednostki 

Kierownik projektu (z jednostki realizującej):

prof. Nitesh Chawla 

Liczba wykonawców projektu: 6

Konkurs: OPUS 12 - ogłoszony 2016-09-15

Przyznana kwota: 638 500 PLN

Rozpoczęcie projektu: 2017-10-01

Zakończenie projektu: 2021-10-10

Planowany czas trwania projektu: 48 miesięcy (z wniosku)

Status projektu: Projekt rozliczony

Opis Projektu

Pobierz opis projektu w formacie .pdf

Uwaga - opisy projektów zostały sporządzone przez samych autorów wniosków i w niezmienionej formie umieszczone w systemie.

Zakupiona aparatura

  1. Zestaw komputerowy. Za kwotę 21 000 PLN

Dane z raportu końcowego/rocznego

  • Publikacje w czasopismach (7)
  • Teksty w publikacjach pokonferencyjnych (2)
  • Publikacje książkowe (1)
  1. Characterizing online health and wellness information consumption: a study.
    Autorzy:
    Aastha Nigam, Reid A. Johnson, Dong Wang, Nitesh Chawla
    Czasopismo:
    Information Fusion (rok: 2019, tom: 46, strony: 33-43), Wydawca: Elsevier
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.1016/j.inffus.2018.04.005 - link do publikacji
  2. Double Bounded Rough Set, Tension Measure, and Social Link Prediction
    Autorzy:
    Suman Kundu, Sankar K. Pal
    Czasopismo:
    IEEE Transactions on Computational Social Systems (rok: 2018, tom: 5, strony: 841-853), Wydawca: IEEE
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.1109/TCSS.2018.2861215 - link do publikacji
  3. Modeling Complementarity in Behavior Data with Multi-Type Itemset Embedding
    Autorzy:
    Wang, D., Zeng, Q., Chawla, N. V., & Jiang, M.
    Czasopismo:
    ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology (TIST) (rok: 2021, tom: 12(4), strony: 45316), Wydawca: ACM
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.1145/3458724 - link do publikacji
  4. FILDNE: A Framework for Incremental Learning of Dynamic Networks Embeddings
    Autorzy:
    Bielak, P., Tagowski, K., Falkiewicz, M., Kajdanowicz, T., & Chawla, N. V.
    Czasopismo:
    Knowledge-Based Systems (rok: 2021, tom: 107453, strony: 107453), Wydawca: Elsevier
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.1016/j.knosys.2021.107453 - link do publikacji
  5. Social network structure is predictive of health and wellness.
    Autorzy:
    Suwen Lin, Louis Faust, Pablo Robles-Granda, Tomasz Kajdanowicz, Nitesh Chawla
    Czasopismo:
    PLoS ONE (rok: 2019, tom: vol. 14, no. 6, strony: art. 0217264, s. 1-17), Wydawca: PLoS
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.1371/journal.pone.0217264 - link do publikacji
  6. Fuzzy Relative Willingness: Modeling Influence of Exogenous Factors in Driving Information Propagation Through a Social Network
    Autorzy:
    Suman Kundu, Tomasz Kajdanowicz, Przemysław Kazienko, Nitesh Chawla
    Czasopismo:
    IEEE ACCESS (rok: 2020, tom: 8, strony: 186653 - 186661), Wydawca: IEEE
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.1109/ACCESS.2020.3029657 - link do publikacji
  7. Modeling Co-evolution of Attributed and Structural Information in Graph Sequence
    Autorzy:
    Wang, D., Zhang, Z., Ma, Y., Zhao, T., Jiang, T., Chawla, N., & Jiang, M.
    Czasopismo:
    IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering. (rok: 2021, ), Wydawca: IEEE
    Status:
    Przyjęta do publikacji
    Doi:
    10.1109/TKDE.2021.3094332 - link do publikacji
  1. Personalized Imputation on Wearable-Sensory Time Series via Knowledge Transfer
    Autorzy:
    Xian Wu, Stephen Mattingly, Shayan Mirjafari, Chao Huang, Nitesh V. Chawla
    Konferencja:
    29th ACM International Conference on Information and Knowledge Management (rok: 2020, ), Wydawca: ACM
    Data:
    konferencja 19-23.10.2020
    Status:
    Opublikowana
  2. Calendar Graph Neural Networks for Modeling Time Structures in Spatiotemporal User Behaviors
    Autorzy:
    Daheng Wang, Meng Jiang, Munira Syed, Oliver Conway, Vishal Juneja, Sriram Subramanian, Nitesh V. Chawla
    Konferencja:
    26th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery & Data Mining (rok: 2020, ), Wydawca: ACM
    Data:
    konferencja 23-27.08.2020
    Status:
    Opublikowana
  1. Application of Machine Learning in the Social Network
    Autorzy:
    Belfin R. V., E. Grace Mary Kanaga, Suman Kundu
    Książka:
    Recent Advances in Hybrid Metaheuristics for Data Clustering (rok: 2020, tom: First Edition, strony: 61-83), Wydawca: John Wiley & Sons Ltd.
    Status:
    Opublikowana

O Narodowym Centrum Nauki

Finansowanie nauki

Współpraca zagraniczna

Centrum prasowe

Deklaracja dostępności
Przetwarzanie danych osobowych
Polityka cookies

Partnerzy