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  1. Attività

ARS TechnoMedia (Algoritmica per le Reti Sociali Tecno-mediate)

Progetto
L'avvento delle nuove tecnologie ICT quali Internet e la telefonia mobile è la forza motrice sottostante a importanti cambiamenti di paradigma in campo scientifico, non solo in Informatica. Nell'era pre-Internet i computer erano dei "calcolatori" operanti separatamente e utilizzati principalmente per effettuare calcoli complessi. Al giorno d'oggi, la maggior parte del tempo di calcolo dei computer nel mondo, una potenza di calcolo che è ordini di grandezza superiore a quella del passato, viene utilizzato per la comunicazione. L'esigenza di comunicare è così forte che stiamo assistendo ad una convergenza tra reti sociali e tecnologiche: i rapporti umani sono sempre più intrecciati con le tecnologie di comunicazione e sembra inevitabile che questa tendenza acquisirà ulteriore slancio nel futuro. In questo scenario, le reti sociali tecnologicamente mediate (TMSN) svolgono un ruolo pervasivo di primo piano e la loro importanza sembra destinata a crescere. Oggi, forse miliardi di persone interagiscono quotidianamente con Internet e nel farlo lasciano delle "impronte digitali" che sono trasformate in vari tipi di TMSN. Le TMSN possono essere esplicite, come nel caso di servizi di social networking di successo come Facebook o Google+ o, più spesso, implicite, come nel caso della varietà di TMSN costantemente assemblate e analizzate dai centri di calcolo delle industrie che offrono servizi Web, con l'obiettivo di migliorare i servizi offerti e, soprattutto, di monetizzare. Le TMSN sono una miniera d'oro per gli scienziati e per le imprese: esse consentono di affrontare lo studio di problematiche inerenti alle scienze sociali con i rigorosi strumenti concettuali del metodo scientifico e della matematica e al contempo di mettere a punto nuovi algoritmi per il miglioramento di servizi ormai divenuti essenziali.
L'abbondanza di dati che rappresentano importanti attività umane, come la mobilità e varie tipologie di interazione sociale mediate dalle TMSN, e la capacità di distillarne il significato attraverso sofisticati algoritmi, sta causando un importante cambiamento di paradigma non solo in informatica ma anche nelle scienze sociali, mentre rappresenta una questione di vita o di morte per le industrie leader del mondo hi-tech. La capacità di elaborare reti sociali di grandi dimensioni è una disciplina intrinsecamente algoritmica. Le tecniche algoritmiche, infatti, sono uno dei cardini principali dell' innovazione nel settore dei servizi web, dai motori di ricerca ai sofisticati algoritmi di gestione del traffico Internet, passando per la "pubblicità computazionale" e i servizi quali le mappe, le chat e il commercio elettronico. In questi e molti altri casi, sofisticate tecniche algoritmiche sono uno dei fattori abilitanti. L'obiettivo di questo progetto è quello di affrontare alcune fondamentali questioni relative all'algoritmica delle reti sociali tecno-mediate (TMSN) di ampie dimensioni, sia da un punto di vista fondamentale che applicativo. Il contesto del nostro progetto è definito dalle seguenti direttrici di ricerca:
1. Sviluppo di nuovi algoritmi di compressione per TMSN di ampie dimensioni
2. Studio di una serie di rilevanti problemi aperti, descritti di seguito, in relazione alla diffusione delle informazioni e la diffusione dell' influenza all'interno delle TMSN
3. Miglioramento lo stato dell'arte per alcuni problemi fondamentali legati alle aste elettroniche
4. Sviluppo di nuovi algoritmi per predire l'evoluzione delle TMSN Le tecniche utilizzate saranno quelle della teoria degli algoritmi che, come sottolineavamo, hanno mostrato la loro grande efficacia nello studio di questo tipo di problematiche: machine learning, teoria dei giochi algoritmica, algoritmi randomizzati e l'analisi probabilistica degli algoritmi, modellazione stocastica, la teoria degli algoritmi distribuiti fault-tolerant, e la progettazione e l'analis
  • Dati Generali
  • Aree Di Ricerca
  • Pubblicazioni

Dati Generali

Partecipanti

CESA BIANCHI NICOLO' ANTONIO   Responsabile scientifico  

Dipartimenti coinvolti

Dipartimento di Informatica Giovanni Degli Antoni   Principale  

Tipo

PRIN10-11 - PRIN bando 2010-11

Finanziatore

MINISTERO DELL'ISTRUZIONE E DEL MERITO
Organizzazione Esterna Ente Finanziatore

Capofila

UNIVERSITA' DEGLI STUDI DI ROMA "LA SAPIENZA"

Periodo di attività

Febbraio 1, 2013 - Gennaio 31, 2016

Durata progetto

36 mesi

Aree Di Ricerca

Settori (2)


PE6_11 - Machine learning, statistical data processing and applications using signal processing (e.g. speech, image, video) - (2013)

PE6_6 - Algorithms, distributed, parallel and network algorithms, algorithmic game theory - (2013)

Parole chiave (2)

ALGORITMI DI APPRENDIMENTO SU GRAFI
ANALISI DI RETI SOCIALI
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Pubblicazioni

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Nonstochastic Multi-Armed Bandits with Graph-Structured Feedback 
SIAM JOURNAL ON COMPUTING
SOCIETY FOR INDUSTRIAL AND APPLIED MATHEMATICS
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