Bio

Ik ben Universitair Docent bij de departement Cognitive Science and Artificial Intelligence van Tilburg University. Ik heb mijn doctoraat in Computerwetenschappen aan de Universiteit Antwerpen behaald, waar ik vervolgens als post-doc werkte. Mijn onderzoeksinteressen omvatten een breed scala aan onderwerpen binnen Data Mining, Machine Learning en AI, met een bijzondere focus op sequentiële of temporele data. Mijn publicaties zijn te vinden op mijn Google Scholar-profiel.

Vakken

Recente publicaties

  1. Unveiling the Power of ARIMA, Support Vector and Random Forest Regres…

    Gajewski, P., Čule, B., & Ranković, N. (2023). Unveiling the Power of ARIMA, Support Vector and Random Forest Regressors for the Future of the Dutch Employment Market. Journal of theoretical and applied electronic commerce research, 18(3), 1365-1403.
  2. Leveraging Sequential Episode Mining for Session-Based News Recommend…

    Karimi, M., Čule, B., & Goethals, B. (2023). Leveraging Sequential Episode Mining for Session-Based News Recommendation. In International Conference on Web Information Systems Engineering
  3. PETSC: pattern-based embedding for time series classification

    Feremans, L., Čule, B., & Goethals, B. (2022). PETSC: pattern-based embedding for time series classification. Data Mining and Knowledge Discovery, 36(3), 1015-1061.
  4. Face in the Game - Using Facial Action Units to Track Expertise in Co…

    Guglielmo, G., Mavromoustakos Blom, P., Klincewicz, M., Čule, B., & Spronck, P. (2022). Face in the Game: Using Facial Action Units to Track Expertise in Competitive Video Game Play. In 2022 IEEE Conference On Games (CoG) (pp. 112-118). IEEE.
  5. RASCL: a randomised approach to subspace clusters

    Moens, S., Čule, B., & Goethals, B. (2022). RASCL: a randomised approach to subspace clusters. International Journal of Data Science and Analytics, 14(3), 243-259.

Vind een expert of expertise