Pubblicazioni

  1. “The paradigm shift of social spambots: Evidence, theories and tools for the arms race” a conferenza WWW 2017.
    Pubblicato da IIT-CNR il 19/10/2016.
    Analisi sulle nuove tipologie di accounts spambot e valutazione degli attuali sistemi di difesa.
  2. “Deep Permutations: Deep Convolutional Neural Networks and Permutation-Based Indexing” a conferenza SISAP 2016.
    Pubblicato da ISTI-CNR il 24/10/2016.
    Attività di ricerca sperimentale sull’indicizzazione delle Convolutional Neural Network (CNN) feature.
  3. “YFCC100M-HNfc6: A Large-Scale Deep Features Benchmark for Similarity Search” a conferenza SISAP 2016.
    Pubblicato da ISTI-CNR il 24/10/2016.
    Sperimentazione di deepfeatures utili alla ricerca per immagini basata sulla similarità.
  4. “Hybrid Crowdsensing: A novel paradigm to combine the strengths of participatory and opportunistic crowdsensing” a conferenza WWW 2017.
    Pubblicato da IIT-CNR il 13/01/2017.
    Descrizione della piattaforma e della metodologia che consente di contattare i testimoni individuati dal sistema.
  5. “Aggregating binary local descriptors for image retrieval” su rivista MTAP.
    Pubblicato da ISTI-CNR il 27/01/2017.
    Attività di ricerca sperimentale sulla rappresentazione del contenuto visuale di un’immagine, quali l’aggregazione di feature binarie e la loro combinazione con le CNN feature.
  6. “Detecting adversarial example attacks to deep neural networks” a conferenza CBMI 2017.
    Pubblicato da ISTI-CNR il 16/06/2017.
    Descrizione di un approccio per l’individuazione di immagini malevole.
  7. “Searching and annotating 100M Images with YFCC100M-HNfc6 and MI-File” a conferenza CBMI 2017.
    Pubblicato da ISTI-CNR il 16/06/2017.
    Presentazione di un algoritmo per l’annotazione automatica di immagini.
  8. “High-Dimensional Simplexes for Supermetric Search” a conferenza SISAP 2017.
    Pubblicato da ISTI-CNR il 20/09/2017.
    Sviluppo di tecniche di proiezione dei dati in spazi Euclidei per l’indicizzazione e la visualizzazione dei dati
  9. “Exploiting digital DNA for the analysis of similarities in Twitter behaviours”. a conferenza DSAA 2017.
    Pubblicato da IIT-CNR il 19/10/2017.
    Studio del comportamento degli utenti sulla piattaforma Twitter, mediante modellazione del comportamento con la tecnica del DNA Digitale.
  10. “Cross-Media Learning for Image Sentiment Analysis in the Wild” a conferenza  ICCV Workshops 2017.
    Pubblicato da  IIT-CNR, ILC-CNR, ISTI-CNR, il 22/10/2017
    Classificazione del sentimento delle immagini usando tecniche di cross-media e self-supervised learning. I dati raccolti ed utilizzati per questa attività di ricerca (circa 3.4 milioni di Tweet), così come i classificatori visuali proposti, sono resi disponibili all’indirizzo http://www.t4sa.it/  
  11. “Identifying Predictive Features for Textual Genre Classification: the Key Role of Syntax” a conferenza CLiC-IT 2017, la quarta conferenza italiana sulla Linguistica Computazionale 10-13 dicembre 2017.
    Pubblicato da ILC-CNR 2017.
    Presentazione di un sistema di classificazione dei testi rispetto al loro genere testuale (giornalistico, letterario, giuridico, etc..)
  12. “Social Fingerprinting: detection of spambot groups through DNA-inspired behavioral modeling“ accettato sulla rivista IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing.
    Pubblicato da  IIT-CNR.
    Progettazione e sviluppo di un meccanismo di difesa da spambots sociali, basato sulla tecnica di modellazione del comportamento del DNA Digitale.

Il progetto è co-finanziato nell’ambito del Bando FAR FAS 2014 – LINEA A

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