ATTIVITÁ SCIENTIFICA

I nostri ricercatori provengono dai gruppi di ricerca di alcune delle principali università lombarde e oggi mettono le loro competenze e il loro metodo a disposizione dei clienti di C2T.

Il nostro laboratorio ICT ha al suo interno un crescente team di ricercatori, per integrare – dove serve – l’esperienza consolidata degli sviluppatori con approcci innovativi e al passo con le recenti tecnologie, su progetti applicativi di system integration per piccole e grandi imprese.

Le principali aree di ricerca considerate dall’ICT Lab sono:

Knowledge Management & Extraction
Information Retrieval
Fuzzy Based Systems
Machine Learning
Basi di Dati, Data Mining, Data Extraction & Data Management
Business Process

Ambiti di applicazione

I filoni di ricerca e sviluppo sperimentali attualmente attivi afferiscono ai seguenti ambiti:

Progettazione e sviluppo, insieme a Find Your Doctor S.r.l., al dipartimento di formazione dell’Università Bicocca di Milano e al dipartimento di informatica dell’Università Statale di Milano Bicocca degli strumenti di analisi per la valutazione del profilo professionale dei ricercatori e di uno strumento di information retrieval basato su tecniche di machine learning per consentire il matching automatico tra fabbisogni di imprese/organizzazioni e percorsi esperienziali e motivazionale dei ricercatori.
Progettazione e sviluppo di algoritmi per l’estrazione di informazione nell’ambito finanziario, nonché studio e prototipazione di software innovativi per il FinTech. A riguardo C2T è fra i promotori di una special session al congresso internazionale DSAA 2018, The 5th IEEE International Conference on Data Science and Advanced Analytics, dal titolo “Opportunities and Risks for Data Science in Organizations: Banking, Finance, and Policy”.
Studio di metriche innovative per la valutazione dei sistemi di Personalized Information Retrieval (PIR). A riguardo C2T è fin dal 2017 tra i promotori del Laboratorio CLEF “Personalized Information Retrieval”. L’edizione 2018 di CLEF, Conference and Labs of the Evaluation Forum, si è tenuta a settembre ad Avignone, Francia.
Studio delle problematiche relative alla descrizione della semantica nelle collezioni di Big Data. Progetto in collaborazione con l’Università degli Studi di Milano e parte della partecipazione di C2T all IFIP Group.
Tecniche di Machine Learning impiegate nell’implementazione di un approccio a supporto di analisi istologiche condotte da istituti di analisi patologiche.
Studio e realizzazione di un Sistema Esperto per la gestione di attività fra componenti software differenti (esecuzione regole, invio messaggistica, etc), basato su informazioni acquisite da database.
Studio ed implementazione di approcci Fuzzy e Neuro-fuzzy per la definizione di sistemi recommender basati sulla gestione dei contenuti.
Studio ed implementazione di approcci basati su Language Models per l’estrazione di informazioni da documenti testuali non strutturati.
Progettazione e sviluppo di un sistema integrato per la gestione dei dati, basato su un approccio multidimensionale nell’area bancaria e finanziaria. Estensione del sistema integrato ad altri ambiti applicativi, come quello ambientale e biomedicale.
Progettazione e lo sviluppo di un tool a supporto di attività di reportistica, attraverso la definizione di un prototipo per l’estrazione e l’aggregazione di informazioni secondo criteri stabili.

Pubblicazioni

Riviste internazionali

Azzini A, Cortesi N, Psaila G. RADAR: Resilient Application for Dependable Aided Reporting. Information. 2021; 12(11):463.
Antonia Azzini; Paolo Ceravolo; Angelo Corallo; Ernesto Damiani; Mariangela Lazoi; Manuela Marra: “Rules-based process mining to discover PLM system processes”, International Journal of Product Lifecycle Management (IJPLM), Vol. 13, No. 2, 2021
Burini F, Cortesi N, Psaila G. From Data to Rhizomes: Applying a Geographical Concept to Understand the Mobility of Tourists from Geo-Located Tweets. Informatics. 2021; 8(1):1.
Marrara, S., Azzini, A. and Cortesi, N. (2020) ‘A language model-based approach for candidates with PhD profiling in a recruiting setting’, Int. J. Web Engineering and Technology, Vol. 15, No. 4, pp.407–436.
Antonia Azzini, Amir Topalovic: “Data Mining Applications in SMEs: An Italian Perspective”, in Business Systems Research Journal: A Systems View across Technology & Economics (Special Issue), Information Systems Research Articles, Vol.11, Num. 3,pp. 127-146, November 2020.
Paolo Ceravolo, Antonia Azzini, Marco Angelini, Tiziana Catarci, Philippe Cudré-Mauroux, Ernesto Damiani, Alexandra Mazak, Maurice van Keulen, Mustafa Jarrar, Giuseppe Santucci, Kai-Uwe Sattler, Monica Scannapieco, Manuel Wimmer, Robert Wrembel, Fadi A. Zaraket: Big Data Semantics. J. Data Semantics 7(2): 65-85 (2018)
Stefania Marrara, Gabriella Pasi, Marco Viviani: Aggregation operators in Information Retrieval. Fuzzy Sets and Systems 324: 3-19 (2017)

Conferenze internazionali

A. Azzini, S. Marrara, A. Topalovic: “Knowledge Management in the Italian SMEs, the role of ICT”, accepted at the 15th International Conference On Knowledge Management In Organisations (KMO), 2020.
A. Azzini, N. Cortesi, A. Topalovic, G. Psaila: Radar: A Framework for automated Reporting International Conference on Applied Computing, Cagliari, 7-9 November, Italy.
A. Azzini, S. Marrara, A. Topalovic: Promoting the employability of PhDs in Organizations. Accepted Tutorial at the 14th International Conference On Knowledge Management In Organisations (KMO), July 15-18, 2019, University of Salamanca, Zamora, Spain.
A. Azzini, S. Marrara, A. Topalovic: Evolving Fuzzy Membership Functions for Soft Skills Assessment Optimization. Accepted paper at the 14th International Conference On Knowledge Management In Organisations (KMO), July 15-18, 2019, University of Salamanca, Zamora, Spain.
A. Azzini, P. Ceravolo, M. Colella: Performances of OLAP Operations in Graph and Relational Databases. Accepted paper at the 14th International Conference On Knowledge Management In Organisations (KMO), July 15-18, 2019, University of Salamanca, Zamora, Spain.
A. Azzini, S. Marrara, N. Cortesi, A. Topalovic: A Multi-Label Machine Learning Approach to Support Pathologist’s Histological Analysis. Submitted to Entrenova Conference on ENTerprise REsearch InNOVAtion Conference – ENTRENOVA Rovinj, Croatia, 12-14 September 2019.
Antonia Azzini, Stefania Marrara, Amir Topalovic: New Trends of Fuzzy Systems: Fintech Applications – Round Table ZFFL, WILF 2018.
Antonia Azzini, Stefania Marrara, Amir Topalovic: A Neuro-Fuzzy Approach to assess the soft skills profile of a PhD, WILF 2018.
Gabriella Pasi, Gareth J. F. Jones, Keith Curtis, Stefania Marrara, Camilla Sanvitto, Debasis Ganguly, Procheta Sen: Overview of the CLEF 2018 Personalised Information Retrieval Lab (PIR-CLEF 2018). CLEF (Working Notes) 2018
Gabriella Pasi, Gareth J. F. Jones, Keith Curtis, Stefania Marrara, Camilla Sanvitto, Debasis Ganguly, Procheta Sen: Evaluation of Personalised Information Retrieval at CLEF 2018 (PIR-CLEF). CLEF 2018: 335-342
Muhammad Muneb Khani, Paolo Ceravolo, Antonia Azzini, Ernesto Damiani: Automated Monitoring of Collaborative Working Environments for Supporting Open Innovation, KMO 2018, Articolo vincitore del Best Paper Award.
Antonia Azzini, Andrea Galimberti, Stefania Marrara, Eva Ratti: SOON: Supporting the Evaluation of Researchers’ Profiles, KMO 2018.
Antonia Azzini, Andrea Galimberti, Stefania Marrara, Eva Ratti: A Classifier to Identify Soft Skills in a Researcher Textual Description. EvoApplications 2018: 538-546
Gabriella Pasi, Gareth J. F. Jones, Stefania Marrara, Camilla Sanvitto, Debasis Ganguly, Procheta Sen: Evaluation of Personalised Information Retrieval at CLEF 2017 (PIR-CLEF): Towards a Reproducible Evaluation Framework for PIR. CLEF (Working Notes) 2017
Gabriella Pasi, Gareth J. F. Jones, Stefania Marrara, Camilla Sanvitto, Debasis Ganguly, Procheta Sen: Overview of the CLEF 2017 Personalised Information Retrieval Pilot Lab (PIR-CLEF 2017). CLEF 2017: 338-345
Gabriella Pasi, Mirko Cesarini, Stefania Marrara, Fabio Mercorio, Marco Viviani, Mario Mezzanzanica, Marco Pappagallo: Un’Analisi del Mondo del Lavoro e un Modello Predittivo per Potenziali Nuove Occupazioni (An Analysis of the Job Market and a Predictive Model for Potential New Jobs). IIR 2017: 116-120
Antonia Azzini, Stefania Marrara, Andrea Maurino, Amir Topalovic: MMBR: A Report-driven Approach for the Design of Multidimensional Models. SIMPDA 2017: 83-97
Stefania Marrara, Gabriella Pasi, Marco Viviani, Mirko Cesarini, Fabio Mercorio, Mario Mezzanzanica, Marco Pappagallo: A language modelling approach for discovering novel labour market occupations from the web. WI 2017: 1026-1034
Antonia Azzini, Paolo Ceravolo, Nello Scarabottolo, Ernesto Damiani: On the predictive power of university curricula. EDUCON 2016: 929-932
Paolo Ceravolo, Antonia Azzini, Ernesto Damiani, Mariangela Lazoi, Manuela Marra, Angelo Corallo: Translating Process Mining Results into Intelligible Business Information. KMO 2016: 14

Partecipazioni del Consorzio C2T come membro dei Board e ai Program Committee di conferenze e riviste internazionali

PC member MIDAS 2020
PC member MIDAS 2019
PC member KMO2019
Editorial Board Member for the IJKL journal
FinTech 2019: Organizzazione del Workshop FinTech alla Conferenza Entrenova 2019 – Rovigno, Croazia
Membri e segretari dell’IFIP W.G. 2.6 on Databases
DSAA 2018, Torino, Italia: organizzazione della Special Session: “DSAA2018 Special Session: Opportunities and Risks for Data Science in Organizations: Banking, Finance, and Policy”
CLEF 2018, Avignone, Francia: organizzazione del laboratorio: “Personalized Information Retrieval (PIR) Lab”
CLEF 2017, Dublino, Irlanda: organizzazione del laboratorio pilota: “Personalized Information Retrieval (PIR) Lab”
Editorial Board Member of IJWET
PC member MIDAS 2018
PC member SeCredISData at DSAA 2018
Editorial Board member libro FinTech as a Disruptive Technology for Financial Institutions in pubblicazione da ICI Global
PC member ACM SAC – IR track 2019
Member of IFIP Group on DB
PC member of SIMPDA 2018
PC member KMO 2018
PC member SIGIR 2018
PC member IPMU 2018
PC member FuzzIEEE 2018
FuzzIEEE 2017
PC member PRO-VE 2017
PC member NLDB 2017
PC member SIGIR 2017
Reviewer per il International Journal of Computational Intelligence Systems
Reviewer per il Journal of Intelligent and Fuzzy Systems
Reviewer per il Journal of Knowledge and Learning (IJKL)
Reviewer per il Journal of Web Engineering and Technology (IJWET)

Dottorati industriali in C2T

Il dottorato industriale è disciplinato dall’art. 11 del Decreto Ministeriale dell’8 febbraio 2013 n. 45. È un percorso triennale che prevede un progetto di ricerca mirato all’impresa portato avanti grazie alla collaborazione tra un’azienda, un dottorando industriale e un’università. Lo studente svolge le proprie attività lavorative sia presso l’azienda che presso l’università, dedicando il proprio tempo lavorativo al progetto di dottorato industriale, i cui risultati saranno effettivamente applicati in un contesto aziendale.
L’azienda dal canto suo ha a propria disposizione un candidato in grado di portare avanti un progetto di ricerca di alta qualità, i cui risultati possono condurre a risultati positivi in termini commerciali. Allo stesso tempo, ha l’opportunità di rafforzare le proprie relazioni con dei partner universitari, ponendo le basi per nuove prospettive di ricerca e di collaborazione fra ateneo e settore privato.

Il Consorzio ha attivato al momento due dottorati industriali.

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Elias Bassani

Prof.ssa Gabriella Pasi
DISCo (Dipartimento di Informatica Sistemistica e Comunicazione)
Università degli Studi di Milano-Bicocca

Ricerca di nuove metodologie per la caratterizzazione di utenti e documenti in sistemi di Information Retrieval (motori di ricerca) e Sistemi di Raccomandazione al fine di generare risposte personalizzate che soddisfino i bisogni informativi dei singoli. In particolare, sono oggetto di investigazione l’utilizzo di informazioni eterogenee, l’analisi comportamentale e l’utilizzo delle moderne tecniche di Machine Learning.

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Nicola Cortesi

Prof. Giuseppe Psaila
DIGIP (Dipartimento di Ingegneria Gestionale, dell’Informazione e della Produzione)
Università degli Studi di Bergamo

Investigazione sulle nuove modalità della gestione dei dati in ambito aziendale, attraverso l’utilizzo di dati semi strutturati (JSON), congiuntamente all’utilizzo di sistemi blockchain permissioned al fine di valutare la possibilità di utilizzarli per realizzare applicazioni che richiedono trust awareness e privacy.