Publications HAL de Giulia,MARCHELLO du labo/EPI Jean Alexandre Dieudonné

2023

Communication dans un congrès

titre
A Deep Dynamic Latent Block Model for the Co-clustering of Zero-Inflated Data Matrices
auteur
Giulia Marchello, Marco Corneli, Charles Bouveyron
article
ECML-PKDD 2023 - European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases, Sep 2023, Turin, Italy, Italy
Accès au texte intégral et bibtex
https://hal.science/hal-04150292/file/sub_717.pdf BibTex

Thèse

titre
Unsupervised statistical learning with latent block models on dynamic discrete data
auteur
Giulia Marchello
article
Statistics [math.ST]. Université Côte d'Azur, 2023. English. ⟨NNT : 2023COAZ4097⟩
Accès au texte intégral et bibtex
https://theses.hal.science/tel-04531784/file/2023COAZ4097.pdf BibTex

2022

Article dans une revue

titre
Co-clustering of evolving count matrices with the dynamic latent block model: application to pharmacovigilances
auteur
Giulia Marchello, Audrey Fresse, Marco Corneli, Charles Bouveyron
article
Statistics and Computing, 2022, 32 (41), ⟨10.1007/s11222-022-10098-y⟩
Accès au texte intégral et bibtex
https://hal.science/hal-03146769/file/DLBM_HAL_Final.pdf BibTex

2021

Communication dans un congrès

titre
Co-clustering of evolving count matrices in pharmacovigilance with the dynamic latent block model
auteur
Giulia Marchello, Audrey Fresse, Marco Corneli, Charles Bouveyron
article
ICLR 2021 - AI for Public Health Workshop, May 2021, Virtual Conference (formerly Vienna), Austria
Accès au texte intégral et bibtex
https://hal.science/hal-03184390/file/dLBM_ICLR.pdf BibTex

2020

Communication dans un congrès

titre
The Dynamic Latent Block Model for Sparse and Evolving Count Matrices
auteur
Giulia Marchello, Marco Corneli, Charles Bouveyron
article
ICML Workskshop Artemiss, Jul 2020, Nice / Virtual, France
Accès au texte intégral et bibtex
https://hal.science/hal-02971127/file/the_dynamic_latent_block_model_for_sparse_and_evolving_count_matrices.pdf BibTex
titre
The dynamic latent block model for the co-clustering of evolving binary matrices
auteur
Giulia Marchello, Marco Corneli, Charles Bouveyron
article
SFdS 2020 - 52èmes journées de Statistique de la la Société Française de Statistique, Jun 2020, Nice, France
Accès au texte intégral et bibtex
https://hal.science/hal-02972985/file/TheDynamicLatentBlockModekl_JDS.pdf BibTex