• Fri frakt över 249 kr
  • •
  • Snabba leveranser
  • •
  • Billiga böcker
Kundservice

Du är på sajten för privatpersoner.

Företag, bibliotek eller offentlig verksamhet?

Du handlar på classic.bokus.com, där alla dina funktioner finns intakta.
Till classic.bokus.com
Bokus logotyp. Gå till startsidan.
  • Erbjudanden
  • Nyheter
  • Student
  • Topplistor
  • Barn & ungdom
  • Bokus Play
  • E-böcker
  • Pocketböcker
  • Spel & pussel

10% rabatt på allt med kod NYSTART10 →

Sidfot

Mina sidor

    Hjälp

    • Kundservice
    • Vanliga frågor och svar
    • Frakt och leverans
    • Retur vid ångerrätt
    • Reklamera vara
    • Betalning
    • Köpvillkor
    • Allmänna villkor
    • Information om webbplatsens tillgänglighet

    Om Bokus

    • Om oss
    • Pressrum
    • För studenter
    • För företag
    • För bibliotek och offentlig verksamhet
    • För leverantörer
    • Hållbarhet

    Populärt

    • Aktuella erbjudanden
    • Presentkort
    • Studentlitteratur
    • Nya böcker
    • Topplistor
    • Signerade böcker
    • Engelska böcker

    Inspiration

    • Boktips
    • BookTok
    • Populära bokserier
    • Barnbokskaraktärer
    • Populära författare
    Logotyp för Bokus
    Följ oss på Facebook (extern länk)Följ oss på Instagram (extern länk)Följ oss på YouTube (extern länk)Följ oss på TikTok (extern länk)
    bokus @ CookiesAnpassa cookiesIntegritetspolicyKöpvillkor
    Till Citymail hemsida (extern länk)Till Budbee hemsida (extern länk)Till Postnord hemsida (extern länk)Till Schenker hemsida (extern länk)Till Early Bird hemsida (extern länk)Till Walleys hemsida (extern länk)
    1. Data och IT
    2. Systemvetenskap och AI

    Advances in Information Retrieval

    47th European Conference on Information Retrieval, ECIR 2025, Lucca, Italy, April 6–10, 2025, Proceedings, Part IV

    AvClaudia Hauff,Craig Macdonald

    Häftad, Engelska, 2025

    Del 15575 i serien Lecture Notes in Computer Science

    1 785 kr

    Beställningsvara. Skickas inom 10-15 vardagar. Fri frakt över 249 kr.

    Beskrivning

    The five-volume set LNCS 15572, 15573, 15574, 15575 and 15576 constitutes the refereed conference proceedings of the 47th European Conference on Information Retrieval, ECIR 2025, held in Lucca, Italy, during April 6–10, 2025. The 52 full papers, 11 findings, 42 short papers and 76 papers of other types presented in these proceedings were carefully reviewed and selected from 530 submissions. The accepted papers cover the state-of-the-art in information retrieval and recommender systems: user aspects, system and foundational aspects, artificial intelligence and machine learning, applications, evaluation, new social and technical challenges, and other topics of direct or indirect relevance to search and recommendation.

    Produktinformation

    • Utgivningsdatum:2025-04-03
    • Mått:155 x 235 x 26 mm
    • Vikt:709 g
    • Format:Häftad
    • Språk:Engelska
    • Serie:Lecture Notes in Computer Science
    • Antal sidor:446
    • Förlag:Springer International Publishing AG
    • ISBN:9783031887161

    Utforska kategorier

    • Systemvetenskap och AI inom Data och IT
    • Databaser inom Data och IT

    Innehållsförteckning

    • .- FAIR-QR : Enhancing Fairness-aware Information Retrieval through Query Refinement..- CLASP: Contrastive Language-Speech Pretraining for Multilingual Multimodal Information Retrieval..- ColBERT-serve: Efficient Multi-Stage Memory-Mapped Scoring..- Are Representation Disentanglement and Interpretability Linked in Recommendation Models? A Critical Review and Reproducibility Study..- A Reproducibility Study on Consistent LLM Reasoning for Natural Language Inference over Clinical Trials..- On the Reproducibility of Learned Sparse Retrieval Adaptations for Long Documents..- Fact vs. Fiction: Are the Reportedly ”Magical” LLM-Based Sequential Recommenders Reproducible?..- Reproducing HotFlip for Corpus Poisoning Attacks in Dense Retrieval..- Combining and Evaluating Query Performance Predictors: A Reproducibility Study..- A Reproducibility Study for Joint Information Retrieval and Recommendation in Product Search..- Towards Reproducibility of Interactive Retrieval Experiments: Framework and Case Study..- Revisiting Language Models in Neural News Recommender Systems..- Multimodal feature extraction for assistive technology: evaluation and dataset..- Improving novelty and diversity of nearest-neighbors recommendation by exploiting dissimilarities..- LambdaFair for Fair and Effective Ranking..- How Child-Friendly is Web Search? An Evaluation of Relevance vs. Harm..- GASCADE: Grouped Summarization of Adverse Drug Event for Enhanced Cancer Pharmacovigilance..- Poison-RAG: Adversarial Data Poisoning Attacks on Retrieval- Augmented Generation in Recommender System..- Tales and Truths: Exploring the Linguistic Journey of 19th Century Literature and Non-Fiction..- Fair Exposure Allocation Using Generative Query Expansion..- Enabling Low-Resource Language Retrieval: Establishing Baselines for Urdu MS MARCO..- Improving Low-Resource Retrieval Effectiveness using Zero-Shot Linguistic Similarity Transfer..- How to Diversify any Personalized Recommender?..- Nano-ESG: Extracting Corporate Sustainability Information from News Articles..- Verifying Cross-modal Entity Consistency in News using Visionlanguage Models..- Improving Minimax Group Fairness in Sequential Recommendation..- Call for Research on the Impact of Information Retrieval on Social Norms..- FlashCheck: Exploration of Efficient Evidence Retrieval for Fast Fact-Checking..- kANNolo: Sweet and Smooth Approximate k-Nearest Neighbors Search..- TROPIC – Trustworthiness Rating of Online Publishers through online Interactions Calculation..- LS-Dashboard: A Tool for Monitoring and Analyzing Data Annotation in Machine Learning Classification Tasks..- SimplifyMyText: An LLM-Based System for Inclusive Plain Language Text Simplification..- Sim4Rec: Flexible and Extensible Simulator for Recommender Systems for Large-Scale Data..- TimIR: Time-Traveling through IR History..- Prabodhini: Making Large Language Models Inclusive for Low-Text Literate Users.