Torna ai risultati della ricercaBando per assegno di ricerca
| Titolo del progetto di ricerca in italiano | Algoritmi basati sul clustering per l’elaborazione di big data |
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| Titolo del progetto di ricerca in inglese | Clustering-based algorithms for big-data computations |
| Settore Concorsuale | 09 - Ingegneria industriale e dell'informazione |
| S.S.D | - |
| Descrizione sintetica in italiano | Negli ultimi anni si è assistito a una crescita impressionante della quantità di dati digitali prodotti in un ampio spettro di domini applicativi. Elaborare big data richiede un deciso cambio di pradigma rispetto al calcolo tradizionale. Framework di calcolo come MapReduce e Streaming si stanno affermando come standard per l’elaborazione di big data, sia in ambito accademico che nell’industria. Recentemente, le attività di ricerca del gruppo proponente hanno riguardato lo scenario appena descritto. Una delle direzioni seguite si è concentrata sul clustering come kernel per algoritmi su big data. Incoraggiati da risultati preliminari promettenti, intendiamo proseguire ed espandere la ricerca lungo le seguenti due linee: (1) Estrazione di coreset per diversity maximization, basata sul clustering; (2) clustering basato su prossimità per grafi incerti. |
| Descrizione sintetica in inglese | Recent years have witnessed an impressive growth in the amount of digital data produced in an ample spectrum of application domains. Dealing with big data requires a sharp paradigm shift with respect to traditional computing. Computational frameworks such as MapReduce and Streaming have recently established themselves as standards for big data processing, both in academia and in industry. Over the last few years, the research activities of the proponent group have addressed several issues related to the computational scenario outlined above. One of our investigations focused on the clustering as a kernel for big data algorithmics. Motivated by promising preliminary results, we are planning to continue and expand our research investigation along two lines: (1) Clustering-based coreset extraction for diversity maximization; and (2) Proximity-based clustering for uncertain graphs. |
| Data del bando | 25/11/2016 |
| Paesi in cui può essere condotta la ricerca |
EUROPE |
| Paesi di residenza dei candidati |
EUROPE |
| Nazionalità dei candidati |
EUROPE |
| Sito web del bando | http://www.dei.unipd.it/bandi |
| Destinatari dell'assegno di ricerca (of target group) |
Early stage researcher or 0-4 yrs (Post graduate) |
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| Nome dell'Ente finanziatore | Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione |
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| Tipologia dell'Ente | Public research |
| Paese dell'Ente | Italy |
| Città | Padova |
| Sito web | http://www.dei.unipd.it |
| andrea.pietracaprina@unipd.it |
| L'assegno finanziato/cofinanziato attraverso un EU Research Framework Programme? | No |
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| Data di scadenza del bando | 13/12/2016 |
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| Come candidarsi | Other |