A parallel community detection algorithm

Complex networks analysis is a very popular topic in computer science. Unfortunately this networks, extracted from different contexts, are usually very large and the analysis may be very complicated: computation of metrics on these structures could be very complex. Among all metrics we analyse the extraction of subnetworks called communities: they are groups of nodes that probably play the same role within the whole structure. Communities extraction is an interesting operation in many different fields (biology, economics,...). In this work we present a parallel community detection algorithm that can operate on networks with huge number of nodes and edges. After an introduction to graph theory and high performance computing, we will explain our design strategies and our implementation. Then, we will show some performance evaluation made on a distributed memory architectures i.e. the supercomputer IBM-BlueGene/Q "Fermi" at the CINECA supercomputing center, Italy, and we will comment our results.

Hypergraph Mining for Social Networks

Nowadays, more and more data is collected in large amounts, such that the need of studying it both efficiently and profitably is arising; we want to acheive new and significant informations that weren't known before the analysis. At this time many graph mining algorithms have been developed, but an algebra that could systematically define how to generalize such operations is missing. In order to propel the development of a such automatic analysis of an algebra, We propose for the first time (to the best of my knowledge) some primitive operators that may be the prelude to the systematical definition of a hypergraph algebra in this regard.

Analisi del comportamento e dello stato d'animo di pazienti malati del Morbo di Crohn tramite social networks

Al giorno d'oggi una pratica molto comune è quella di eseguire ricerche su Google per cercare qualsiasi tipo di informazione e molte persone, con problemi di salute, cercano su Google sintomi, consigli medici e possibili rimedi. Questo fatto vale sia per pazienti sporadici che per pazienti cronici: il primo gruppo spesso fa ricerche per rassicurarsi e per cercare informazioni riguardanti i sintomi ed i tempi di guarigione, il secondo gruppo invece cerca nuovi trattamenti e soluzioni. Anche i social networks sono diventati posti di comunicazione medica, dove i pazienti condividono le loro esperienze, ascoltano quelle di altri e si scambiano consigli. Tutte queste ricerche, questo fare domande e scrivere post o altro ha contribuito alla crescita di grandissimi database distribuiti online di informazioni, conosciuti come BigData, che sono molto utili ma anche molto complessi e che necessitano quindi di algoritmi specifici per estrarre e comprendere le variabili di interesse. Per analizzare questo gruppo interessante di pazienti gli sforzi sono stati concentrati in particolare sui pazienti affetti dal morbo di Crohn, che è un tipo di malattia infiammatoria intestinale (IBD) che può colpire qualsiasi parte del tratto gastrointestinale, dalla bocca all'ano, provocando una grande varietà di sintomi. E' stato fatto riferimento a competenze mediche ed informatiche per identificare e studiare ciò che i pazienti con questa malattia provano e scrivono sui social, al fine di comprendere come la loro malattia evolve nel tempo e qual'è il loro umore a riguardo.

Funzioni di Matrici. Proprieta' e applicazione ai social networks

Teoria delle funzioni di matrici. Spiegazione del concetto di network, proprietà rilevanti rilevate attraverso determinate funzioni di matrici. Applicazione della teoria a due esempi di network reali.

UWB radar sensor networks: Detection algorithms design and experimental analysis

In the last years radar sensor networks for localization and tracking in indoor environment have generated more and more interest, especially for anti-intrusion security systems. These networks often use Ultra Wide Band (UWB) technology, which consists in sending very short (few nanoseconds) impulse signals. This approach guarantees high resolution and accuracy and also other advantages such as low price, low power consumption and narrow-band interference (jamming) robustness. In this thesis the overall data processing (done in MATLAB environment) is discussed, starting from experimental measures from sensor devices, ending with the 2D visualization of targets movements over time and focusing mainly on detection and localization algorithms. Moreover, two different scenarios and both single and multiple target tracking are analyzed.

Social Media Marketing: acquisire clienti con gli strumenti del web 2.0

Obiettivo dii questo elaborato è cercare di dimostrare come il Web e i Social Media non sono solo dei nuovi canali di comunicazione ma costituiscono una testimonianza del radicale cambiamento che modifica la comunicazione aziendale per come è stata concepita fino ad oggi. Nascita e sviluppo del Web e passaggio dal marketing tradizionale al web marketing saranno temi centrali nella parte introduttiva. Frutto di un’analisi approfondita sarà il tema del Social media marketing, ponendo particolare attenzione ai social media più utilizzati, all’impatto che le aziende hanno con questi, i canali di comunicazione utilizzati dalle aziende e quali sono i leader del settore, quindi, le aziende, che hanno attuato ottime campagne nei social networks. In un ultima parte verranno esaminati gli strumenti attraverso i quali è possibile monitorare i comportamenti degli utenti, come ascoltarli nei social media per entrare in relazione con loro e misurare i risultati delle attività di comunicazione (Web analytics, Social media monitoring); verranno inoltre analizzati gli aspetti per una buona strategia di comunicazione aziendale nel web quindi dando uno sguardo ad un buon piano di comunicazione e alla web & brand reputation.