Bando per assegno di ricerca
Titolo del progetto di ricerca in italiano | Ca' Foscari University of Venice:PNRR progetto: ECS_00000043-CUP: H43C22000540006- Motori di ricerca per destinazioni turistiche: fairness e explanaibility delle tecniche di ranking basate su machine learning |
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Titolo del progetto di ricerca in inglese | Ca' Foscari University of Venice:PNRR progetto: ECS_00000043-CUP: H43C22000540006- Search engine for touristic destinations: fairness and explainability of ranking techniques based on machine learning |
Campo principale della ricerca | Computer science |
Sottocampo della ricerca | Informatics |
Settore Concorsuale | 01 - Scienze matematiche e informatiche |
S.S.D | INF/01 - INFORMATICA |
Descrizione sintetica in italiano | Il progetto di ricerca riguarda lo sviluppo di motori di ricerca verticali per destinazioni turistiche, strutture per l’ospitalità e in generale informazioni turistiche territoriali. Le tecnologie attuali dei motori di ricerca utilizzano algoritmi di Machine Learning (ML), in particolare modelli chiamati di Learning-to-Rank (LtR), per riordinare i risultati da proporre agli utenti. Questi motori di ricerca utilizzano feature complesse legate alla query e al contesto dell’utente, oltre a feature che descrivono le risorse da ricercare (come documenti, POI, ecc.) per individuare i risultati più rilevanti che possano soddisfare il bisogno informativo dell’utente. Inoltre, iniziano ad essere utilizzate tecniche di Deep Learning (Neural Information Retrieval), per colmare possibili gap semantici legati all’uso del linguaggio naturale nel formulare query e nelle descrizioni degli oggetti da ricercare. |
Descrizione sintetica in inglese | This research project is concerned with the development of vertical search engines for tourist destinations, hospitality facilities, and general territory information for tourists. Current search engine technologies use Machine Learning (ML) algorithms, particularly models called Learning-to-Rank (LtR), to re-rank the results to be proposed to users. These search engines use complex features, related to the user's query and context, as well as features that describe the resources to be searched (such as documents, POIs, etc.) to identify the most relevant results that can satisfy the users’ information need. In addition, Deep Learning (Neural Information Retrieval) techniques are beginning to be used to fill possible semantic gaps related to the use of natural languages in formulating queries and descriptions of objects to be searched. |
Data del bando | 20/12/2022 |
Numero di assegnazioni per anno | 1 |
Stanziamento annuale (indicativo) | 26400 |
Periodicità | 12 |
E' richiesta mobilità internazionale? | yes |
Paesi in cui può essere condotta la ricerca |
Italy |
Paesi di residenza dei candidati |
OCEANIA AFRICA EUROPE NORTH AMERICA SOUTH AMERICA ASIA |
Nazionalità dei candidati |
OCEANIA AFRICA EUROPE NORTH AMERICA SOUTH AMERICA ASIA |
Sito web del bando | https://www.unive.it/data/28825/ |
Destinatari dell'assegno di ricerca (of target group) |
Early stage researcher or 0-4 yrs (Post graduate) |
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Il contratto prevede la copertura delle prestazioni sociali? | no |
Importo annuale | 21402 |
Valuta | Euro |
Comprende lo stipendio dell'assegnista | yes |
Comprende vitto e spese di viaggio | no |
Comprende il costo della ricerca | no |
Massima durata dell'assegno (mesi) | 24 |
Criteri di selezione in italiano (breve descrizione) | TITOLI, PUBBLICAZIONI E COLLOQUIO |
Criteri di selezione in inglese (breve descrizione) | CV AND INTERVIEW |
Processo di selezione in italiano (breve descrizione) | TITOLI, PUBBLICAZIONI E COLLOQUIO |
Processo di selezione in inglese (breve descrizione) | CV AND INTERVIEW |
Nome dell'Ente finanziatore | UNIVERSITA' CA' FOSCARI VENEZIA |
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Tipologia dell'Ente | Public research |
Paese dell'Ente | Italy |
Città | VENEZIA |
Codice postale | 30123 |
Indirizzo | DORSO DURO 3246 |
Sito web | http://www.unive.it |
inest_pnrr@unive.it |
L'assegno finanziato/cofinanziato attraverso un EU Research Framework Programme? | No |
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Data di scadenza del bando | 09/01/2023 |
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Come candidarsi | https://apps.unive.it/domandeconcorso-en/accesso/inest09012023motori |