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연구실 소개
저희는 주로 (1) 추천 시스템, (2) 정보 검색, (3) 자연어 처리, (4) 기계 학습 및 데이터 마이닝에 관심을 가지고 있습니다. 특히, 저희 연구는 추천 시스템 및 검색 엔진과 같은 웹 애플리케이션에서 초개인화를 위한 최첨단 기계 학습 모델 및 알고리즘을 개발하는 것을 목표로 합니다. 또한 노이즈가 많고 편향된 데이터를 효과적으로 학습하는 새로운 기계 학습 모델을 고안합니다. 지난 3년 동안 저희 연구실은 데이터 마이닝, 정보 검색, 자연어 처리 및 기계 학습 연구 분야에서 WWW, SIGIR, CIKM, WSDM, ICDM, NAACL, CVPR, IJCAI를 포함한 최고 수준의 국제 학술대회에 15편 이상의 논문을 발표했습니다.
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연구실 논문 목록
Privacy-Preserving Data Sharing in Federated Learning for Healthcare
2222 journal of biomedical informatics
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EXPO-SQL: Execution-based Clause-level Policy Optimization for Text-to-SQL
2026 ACL 2026 Findings
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ReFEree: Reference-Free and Fine-Grained Method for Evaluating Factual Consistency in Real-World Code Summarization
2026 ACL 2026
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최근 3년간 연구실적 높은 연구실
