STIMOLA CURIOSITA’, PASSIONE E CORAGGIO
Scienza dei dati
Cluster di dipartimento
- Big Data Analytics e Sistemi Informativi
Descrizione
I temi di ricerca affrontati dal gruppo solo diversi e riassunti come segue:
- l'analisi e la visualizzazione di reti. L'approccio mira ad integrare aspetti matematici di tipo formale con la sperimentazione su istanze provenienti dal mondo reale di reti
- l'uso di tecniche di data analytics per la valutazione dell'efficacia dei sistemi d'information retrieval
- disegno, sviluppo ed implementazione di algoritmi e strutture dati compresse. In particolare, sviluppo di algoritmi online per l'analisi e la ricerca in stringhe ed in grafi. Indicizzazione e compressione
- uso di algoritmi di machine learning per la classificazione (dati categoriali) e la regressione (dati numerici), con un particolare interesse per il mining e l’analisi di sequenze
- uso di tecniche di ottimizzazione multi-obiettivo mediante algoritmi genetici in ambito data mining
Linee di ricerca
- misure di rating e ranking nel contesto sportivo, con possibile applicazioni alle reti bibliometriche
- valutazione, ingegnerizzata ed efficiente, dell'efficacia dell'information retrieval, al fine di risparmiare risorse senza limitare l'affidabilità della valutazione
- studio e definizione nuove metriche di efficacia, e formalizzate le proprietà delle metriche esistenti
- crowdsourcing (outsourcing a masse non strutturate e non organizzate) per la raccolta di giudizi di relevance
- algoritmi e strutture dati per la rappresentazione di collezioni di stringhe mediante string-graphs e loro evoluzioni. Compressione e ri-compressione di stringhe, collezioni di stringhe, grafi. Rappresentazioni numeriche
- definizione, implementazione e verifica formale di algoritmi di data mining che garantiscano la privacy differenziale. Studio di meccanismi che garantiscano la protezione dei dati in un contesto distribuito
- progettazione di sistemi di supporto alle decisioni, nel contesto dei contact center, con funzionalità avanzate di data mining e data analytics
Settori ERC
- PE1_17 Mathematical aspects of computer science
- PE6_10 Web and information systems, data management systems, information retrieval and digital libraries, data fusion
- PE6_11 Machine learning, statistical data processing and applications using signal processing (e.g. speech, image, video)
- PE6_6 Algorithms and complexity, distributed, parallel and network algorithms, algorithmic game theory
- PE6_13 Bioinformatics, bio-inspired computing, and natural computing
Componenti
Massimo
FRANCESCHET
Enrico
BOZZO
Stefano
MIZZARO
Angelo
MONTANARI
Alberto
POLICRITI
Nicola
VITACOLONNA