Metodi di Graph Neural Networks per la modellazione multi-relazionale e l’analisi di reti sociali su larga scala
Gruppo Scientifico-Disciplinare
01/INFO-01 - Informatica
Descrizione
Il progetto propone uno studio teorico-metodologico sulla modellazione multi-relazionale di reti sociali su largascala mediante tecniche di Graph Representation Learning. L’obiettivo è analizzare come diverse tipologie diinterazione (es. relazioni tra utenti, utilizzo di contenuti, dinamiche temporali) possano essere rappresentate comeviste distinte di uno stesso grafo e integrate in un quadro unificato. La ricerca si basa su un dataset reale dell’interasfera Twitter italiana (anno 2022) e mira a valutare l’efficacia di architetture modulari basate su Graph NeuralNetworks per l’apprendimento di rappresentazioni nodali scalabili e interpretabili. Saranno investigate applicazionia link prediction, analisi di comunità e studio delle dinamiche emergenti
Sito web del bando
Numero posti
1
Ente finanziatore
Università degli Studi di Roma Tor Vergata - Dipartimento di Ingegneria dell'Impresa Mario Lucertini
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