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Tommaso Di Noia

Qualifica:
Professori Ordinari
SSD:
ING-INF/05
Telefono:
+390805963903
Fax:
Email:
Indirizzo e-mail
Struttura di appartenenza:

Elenco insegnamenti per l'anno accademico 2016/2017

Denominazione Insegnamento Corso di Studi Percorso
LOGIC AND ARTIFICIAL INTELLIGENCEINGEGNERIA INFORMATICA (D.M. 270/04)comune
ALGORITMI E STRUTTURE DATI IN JAVAINGEGNERIA INFORMATICA E DELL'AUTOMAZIONE (D.M.270/04)comune

Elenco insegnamenti per l'anno accademico 2015/2016

Denominazione Insegnamento Corso di Studi Percorso
LOGICA E INTELLIGENZA ARTIFICIALEINGEGNERIA INFORMATICA (D.M. 270/04)comune

Elenco insegnamenti per l'anno accademico 2014/2015

Denominazione Insegnamento Corso di Studi Percorso
FONDAMENTI DI SISTEMI INFORMATIVIINGEGNERIA ELETTRONICA E DELLE TELECOMUNICAZIONI (D.M.270/04)ELETTRONICA PER L'INDUSTRIA E L'AMBIENTE - TARANTO
LOGICA E INTELLIGENZA ARTIFICIALEINGEGNERIA INFORMATICA (D.M. 270/04)comune
INFORMATICAINGEGNERIA CIVILE E AMBIENTALE (D.M. 270/04)CIVILE - BARI
INFORMATICAINGEGNERIA CIVILE E AMBIENTALE (D.M. 270/04)INGEGNERIA PER L'AMBIENTE E IL TERRITORIO - BARI
INFORMATICAINGEGNERIA CIVILE E AMBIENTALE (D.M. 270/04)CIVILE - FOGGIA

Orario di Ricevimento

GiornoOra inizioOra fineLuogo
Venerdì 09:30 13:00Ufficio del docente
Note: L'incontro deve essere concordato con il docente attraverso l'URL https://calendly.com/tommaso-dinoia/students-office-hours
[* aggiornato al 6 maggio 2020 *]
Tommaso Di Noia si è laureato in Ingegneria Elettronica presso il Politecnico di Bari nell’anno accademico 2000/01 e ha conseguito il titolo di Dottore di Ricerca in Ingegneria dell'Informazione nel 2006.
Dal 2005 è stato prima Ricercatore Universitario, poi Professore Associato dal 2014 e dal 2018 Professore Ordinario nel Settore Scientifico Disciplinare "Sistemi di Elaborazione dell'Informazione" presso il Politecnico di Bari.

Attualmente, la sua attività di ricerca si concentra principalmente sulle tematiche che ruotano attorno all'Intelligenza Artificiale e alla Gestione dei Dati con particolare riferimento a tecniche e applicazioni di apprendimento automatico dai dati (machine learning) e ai sistemi di raccomandazione (recommender systems). Recentemente, la sua attenzione si è spostata su come sfruttare l'informazione codificata all'interno di dataset di tipo Big Data, come quelli disponibili grazie all'iniziativa Linking Open Data, al fine di realizzare dei motori di raccomandazione basati su contenuto (content-based) o ibridi. Sulla tematica dell'accesso personalizzato all'informazione e alla modellazione delle preferenze dell'utente sono state recentemente proposte soluzioni innovative che coniugano e integrano diverse anime dell'Intelligenza Artificiale.
Di grande interesse per la sua ricerca è la sicurezza dei sistemi di Intelligenza Artificiale con particolare riferiemento all'Adversarial Machine Learning.
Inizialmente la sua ricerca è stata dedicata alla soluzione di problemi teorici e pratici in scenari distribuiti di resource retrieval e di ragionamento automatico. Al fine di verificare la validità dei risultati ottenuti, questi sono stati sempre implementati e testati in domini applicativi differenti come ad esempio il commercio elettronico, la gestione dei processi di business, il discovery di Web Service ed i sistemi di supporto alle decisioni per la gestione delle competenze nelle agenzie di reclutamento. Successivamente, guidato dai risultati raggiunti nel campo del commercio elettronico, la sua attenzione si è spostata nello studiare dei nuovi modi per coniugare le tecniche di rappresentazione della conoscenza e ragionamento automatico sia alla negoziazione automatica tra agenti razionali con preferenze che agli scenari e protocolli di ubiquitous computing e di mobile computing.

Tommaso Di Noia è revisore per progetti di ricerca nazionali ed internazionali inerenti alle sue tematiche di ricerca, per riviste e conferenze internazionali di elevato livello nel campo dell'Intelligenza Artificiale, il Machine Learning, Semantic Web e i Recommender Systems.

Premi collegati alla ricerca
- Autore del Best Research Student Paper Award alla 18th International Semantic Web Conference (ISWC 2019) con l'articolo "How to make latent factors interpretable by feeding Factorization machines with knowledge graphs"
- tutor di riferimento per il premio internazionale IBM Ph.D. Fellowship per l'anno 2015.
- vincitore dell'HP Labs Innovation Research Program 2011 Award con il progetto "Semantic Expert Finding for Service Portfolio Creation". Il progetto ha ottenuto finanziamenti anche per l'anno 2012.
- Autore del Best Paper Award alla 8th International Conference on Semantic Systems (I-Semantics 2012) con l'articolo "Linked Open Data to support Content-based Recommender Systems"
- Autore del Best Workshop Paper Award alla 10th International Conference on Web Engineering (ICWE 2010) con l'articolo "Semantic wonder cloud: exploratory search in DBpedia"
- l'articolo "A unified framework for non-standard reasoning services in description logics" è stato selezionato in una shortlist di sette articoli per il Best Paper Award (607 sottomissioni - percentuale di accettazione: 22%) alla 19th European Conference on Artificial Intelligence - ECAI 2010
- secondo classificato alla Business Idea Contest co-locato con la 2nd Annual European Semantic Technology Conference (ESTC 2008)
- Autore del Best Theme Paper Award alla 9th International Conference on Electronic Commerce (ICEC 2007) con l'articolo "RFID meets bluetooth in a semantic based u-commerce environment"
- Autore del Best Paper Award alla Joint 8th IEEE Conference on E-Commerce Technology (CEC' 06) and 3rd IEEE Conference on Enterprise Computing, E-Commerce and E-Services (EEE' 06) con l'articolo "Concept covering for automated building blocks selection based on business processes semantics"
- Autore del Best Paper Award alla 6th International Conference on Electronic Commerce (ICEC 2004) con l'articolo "Concept Abduction and Contraction for Semantic-based Discovery of Matches and Negotiation Spaces in an E-Marketplace"

Relazioni invitate
- Tutorial alla 13th ACM International Conference on Web Search and Data Mining con l'intervento “Adversarial Machine Learning in Recommender Systems”.
- Tutorial alla 14th Extended Semantic Web Conference con l’intervento “Linked Open Data for Semantics-Aware Recommender Systems”.
- Keynote Speaker al 3rd International Workshop on Knowledge Discovery in the Web con l’intervento “Recommender Systems: Models, Challenges, Solution”.
- Keynote Speaker al 1st International Workshop on Keyword-based Access and Ranking at Scale con l’intervento “From Text to Knowledge Graphs to Recommender Systems”.
- Tutorial alla 16th International Conference on Web Engineering con l’intervento “Recommender Systems meet Linked Open Data”.
- Tutorial alla 10th Summer School on Ontology Engineering and the Semantic Web con l’intervento “Feeding Recommender Systems with Linked Open Data”.
- Keynote Speaker alla 6th International Conference on Web Reasoning and Rule Systems (RR 2012) con l’intervento “Semantic Matchmaking and Ranking: Beyond Deduction in Retrieval Scenarios”.
-Invited Seminar alla HP Labs in Palo Alto con l’intervento “Handling preferences in the Semantic Web”.
-Keynote Speaker alla 11th International Conference on Electronic Commer- ce and Web Technologies (EC-Web 2010) con l’intervento “Electronic Markets, a look behind the curtains: how can semantic matchmaking and negotiation boost e-commerce?”
[* updated on 6 May 2020 *]
Tommaso Di Noia graduated in Electronic Engineering from Politecnico di Bari in the academic year 2000/01 and obtained his Ph.D. in Information Engineering in 2006.
Since 2005 he was first University Researcher, then Associate Professor from 2014 and from 2018 Full Professor in the Disciplinary Scientific Sector "Information Processing Systems" at Politecnico di Bari.

Currently, his research activity focuses mainly on the themes that revolve around Artificial Intelligence and Data Management with reference to techniques and applications of machine learning and recommender systems. Recently, his attention has shifted to how to exploit the information encoded within Big Data datasets, such as those available thanks to the Linking Open Data initiative, in order to create content-based recommendation engines (content-based) or hybrid ones. On the issue of personalized information access and the modeling of user preferences, innovative solutions have recently been proposed that combine and integrate different aspects, solutions and techniques from Artificial Intelligence.
Of great interest to his research is the security of Artificial Intelligence systems with particular reference to Adversarial Machine Learning.
Initially, his research was dedicated to the solution of theoretical and practical problems in distributed scenarios of resource retrieval and automatic reasoning. In order to verify the validity of the obtained results, these have always been implemented and tested in different application domains such as e-commerce, business process management, Web Service discovery and decision support systems for skills management in recruitment agencies. Subsequently, guided by the results achieved in the field of electronic commerce, his attention shifted to studying new ways to combine techniques of knowledge representation and automatic reasoning both to automatic negotiation between rational agents with preferences and to ubiquitous scenarios and protocols.

Tommaso Di Noia is an auditor for national and international research projects related to his research topics, for high-level international journals and conferences in the field of Artificial Intelligence, Machine Learning, Semantic Web and Recommender Systems.

Awards
- Author of the Best Research Student Paper Award at the 18th International Semantic Web Conference (ISWC 2019) with the paper "How to make latent factors interpretable by feeding Factorization machines with knowledge graphs"
- reference tutor for the international IBM Ph.D. Fellowship award for the year 2015.
- winner of the HP Labs Innovation Research Program 2011 Award with the "Semantic Expert Finding for Service Portfolio Creation" project. The project also obtained funding for the year 2012.
- Author of the Best Paper Award at the 8th International Conference on Semantic Systems (I-Semantics 2012) with the paper "Linked Open Data to support Content-based Recommender Systems"
- Author of the Best Workshop Paper Award at the 10th International Conference on Web Engineering (ICWE 2010) with the paper "Semantic wonder cloud: exploratory search in DBpedia"
- the paper "A unified framework for non-standard reasoning services in description logics" was selected in a shortlist of seven articles for the Best Paper Award (607 submissions - acceptance percentage: 22%) at the 19th European Conference on Artificial Intelligence - ECAI 2010
- second place in the Business Idea Contest co-located with the 2nd Annual European Semantic Technology Conference (ESTC 2008)
- Author of the Best Theme Paper Award at the 9th International Conference on Electronic Commerce (ICEC 2007) with the paper "RFID meets Bluetooth in a semantic-based u-commerce environment"
- Author of the Best Paper Award at the Joint 8th IEEE Conference on E-Commerce Technology (CEC '06) and 3rd IEEE Conference on Enterprise Computing, E-Commerce and E-Services (EEE' 06) with the paper "Concept covering for automated building blocks selection based on business processes semantics "
- Author of the Best Paper Award at the 6th International Conference on Electronic Commerce (ICEC 2004) with the paper "Concept Abduction and Contraction for Semantic-based Discovery of Matches and Negotiation Spaces in an E-Marketplace"

Invited reports
- Tutorial at the 13th ACM International Conference on Web Search and Data Mining with the talk "Adversarial Machine Learning in Recommender Systems".
- Tutorial at the 14th Extended Semantic Web Conference with the talk "Linked Open Data for Semantics-Aware Recommender Systems".
- Keynote Speaker at the 3rd International Workshop on Knowledge Discovery in the Web with the talk "Recommender Systems: Models, Challenges, Solution".
- Keynote Speaker at the 1st International Workshop on Keyword-based Access and Ranking at Scale with the talk "From Text to Knowledge Graphs to Recommender Systems".
- Tutorial at the 16th International Conference on Web Engineering with the talk "Recommender Systems meet Linked Open Data".
- Tutorial at the 10th Summer School on Ontology Engineering and the Semantic Web with the talk "Feeding Recommender Systems with Linked Open Data".
- Keynote Speaker at the 6th International Conference on Web Reasoning and Rule Systems (RR 2012) with the speech "Semantic Matchmaking and Ranking: Beyond Deduction in Retrieval Scenarios".
-Invited seminar at HP Labs in Palo Alto with the talk "Handling preferences in the Semantic Web".
-Keynote Speaker at the 11th International Conference on Electronic Commerce and Web Technologies (EC-Web 2010) with the talk "Electronic Markets, a look behind the curtains: how can semantic matchmaking and negotiation boost e-commerce?"