Curriculum Vitae et Studiorum

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1 Curriculum Vitae et Studiorum di Antonino Nocera (Aggiornato al 15 aprile 2014) data di nascita 30 Luglio 1984 luogo di nascita Reggio Calabria (RC) cittadinanza italiana residenza Via San Sperato diramazione Messineo 19, Reggio Calabria tel. ufficio tel. personale website

2 2 Curriculum Vitae et Studiorum di Antonino Nocera 1 Attività di studio e posizioni ricoperte 1.1 Studio universitario Nel 2006 ha conseguito la laurea triennale in Ingegneria delle Telecomunicazioni riportando la votazione di 110/110 e lode presso l Università degli Studi Mediterranea di Reggio Calabria. Nel 2009 ha conseguito la laurea Specialistica in Ingegneria delle Telecomunicazioni riportando la votazione di 110/110 e lode presso l Università degli Studi Mediterranea di Reggio Calabria. Da Ottobre 2009 a Febbraio 2009 ha seguito un corso sulla programmazione Java per il Web tenuto dall azienda Aubay Research & Tecnologies. 1.2 Studi post-universitari Nel mese di Novembre 2009 ha superato, presso l Università degli Studi Mediterranea di Reggio Calabria, l esame di stato per l abilitazione all esercizio della professione di Ingegnere. Nel mese di Dicembre 2009 è risultato vincitore del concorso per l ammissione al XXV ciclo del Dottorato di Ricerca in Ingegneria dell Informazione presso l Università degli Studi Mediterranea di Reggio Calabria. Ha frequentato regolarmente i tre anni del corso di Dottorato che sono terminati il 31 Ottobre Nei mesi di Novembre e Dicembre 2012 ha completato la stesura della propria tesi di Dottorato di Ricerca, dal titolo Analyzing, Modeling and Exploiting Social Internetworking Scenarios. Il suo tutor è stato il Prof. Domenico Ursino del Dipartimento di Ingegneria dell Informazione, delle Infrastrutture e dell Energia Sostenibile. Il 14 Febbraio 2013 ha conseguito il titolo di Dottore di Ricerca in Ingegneria dell Informazione. Ha partecipato alla seguente scuole riservate agli studenti di Dottorato di Ricerca: (i) MODAP Summer School tenuta a Leysin dall 1 al 6 Luglio. 1.3 Posizioni precedenti Dal 25 Febbraio 2013 all 8 Aprile 2013 è stato collaboratore esterno di ricerca, presso il Gruppo di Ingegneria Informatica del Dipartimento di Ingegneria dell Informazione, delle Infrastrutture e dell Energia Sostenibile (DIIES) dell Università degli Studi Mediterranea di Reggio Calabria, per lo svolgimento dell attività tecnico/scientifica: Approcci implementativi per l analisi di informazioni in un Social Internetworking Scenario nell ambito del Progetto Web Scene. 1.4 Posizione attuale È collaboratore esterno presso il Gruppo di Ingegneria Informatica del Dipartimento di Ingegneria dell Informazione, delle Infrastrutture e dell Energia Sostenibile dell Università degli Studi Mediterranea di Reggio Calabria.

3 Curriculum Vitae et Studiorum di Antonino Nocera 3 2 Attività di ricerca Le attività di studio e di ricerca di Antonino Nocera sono state condotte, e sono tuttora condotte, in collaborazione con professori e ricercatori afferenti al Dipartimento di Ingegneria dell Informazione, delle Infrastrutture e dell Energia Sostenibile (DIIES) dell Università degli Studi Mediterranea di Reggio Calabria. Antonino Nocera è autore di 8 lavori scientifici pubblicati negli Atti di prestigiose Conferenze Internazionali e Workshop, di 8 lavori scientifici pubblicati o di prossima pubblicazione in prestigiose riviste scientifiche, di 4 contributi in volume e di diversi lavori scientifici sottomessi per la pubblicazione a prestigiose riviste scientifiche. Le sue principali attività di ricerca riguardano il Social Internetworking, le Folksonomy, l integrazione ed il clustering di sorgenti XML. Nell ambito del Social Internetworking si è occupato di differenti con particolare riferimento: all estrazione di dati da social network eterogenee utilizzando tecnologie quali FOAF, XFN e le API fornite dalle social network stesse; allo sviluppo di nuove tecniche di crawling specifiche per scenari di Social Internetworking; all analisi di utenti Bridge, cioè di utenti che fungono da tramite per l interconnessione di social network differenti; alla definizione di tecniche per identificare collegamenti nascosti fra social network; alla definizione di una nuova misura di assortatività fra bridge; alla definizione di nuove misure di centralità; alla definizione di nuove modelli per la rappresentazione e la gestione di sistemi di Social Internetworking; alla definizione di approcci per il calcolo della similarità fra utenti, fra utenti e risorse e fra utenti e social network; alla definizione di approcci per la raccomandazione di utenti, risorse e social network in un sistema di Social Internetworking; alla definizione di nuovi approcci per community detection, community characterization e user membership in un sistema di Social Internetworking; all individuazione di nuovi approcci per la ricerca di stereotipi; alla definizione di nuove metodologie di estrazione di ego network; Nell ambito delle Folksonomy si è occupato delle seguenti problematiche: Definizione di nuovi modelli per la rappresentazione e la gestione di social folksonomy. Definizione di nuovi approcci di arricchimento dei profili degli utenti e delle risorse coinvolti in una folksonomy nonché di tecniche per calcolare la similarità fra profili al fine di effettuare raccomandazioni all interno di essa. Definizione di nuovi approcci per la derivazione di social folksonomy tematiche in un contesto di social Inter-Folksonomy. Nell ambio dell integrazione e del clustering di sorgenti XML si è occupato delle seguenti problematiche: Definizione di una framework Component-Based per la gestione di sorgenti XML. Nel seguito di questa sezione vengono riportati una descrizione più dettagliata delle tematiche di ricerca e i principali prototipi scientifici realizzati. 2.1 Social Internetworking Affermatesi ormai come fenomeno di massa su scala mondiale, le social network rappresentano un potente strumento a supporto dell aggregazione degli utenti presenti su Internet, configurandosi come una delle forme più evolute di comunicazione in rete. La principale possibilità offerta dalle social network è quella di consentire che le relazioni interpersonali, che quotidianamente si intessono nei vari ambiti del vivere sociale, possano materializzarsi in un sistema informativo concreto e capace di evolvere nel tempo arricchendosi di nuovi contatti.

4 4 Curriculum Vitae et Studiorum di Antonino Nocera La portata del fenomeno è evidenziata dalla cifra di adesioni alle social network più diffuse che, nei casi più eclatanti (Facebook, Twitter), supera ormai i cinquecento milioni. Notevole è anche il numero di contesti sociali nei quali le social network si stanno affermando, che spaziano dal lavoro (LinkedIn) allo studio (Students.com), dallo sport (Athlinks) alla ricerca scientifica (ResearchGATE) e all arte (Taltopia). L esistenza di un così vasto numero di social network disomogenee introduce importanti problematiche per un loro utilizzo sempre più efficace. Anzitutto, appare necessario presupporre che l utente sia in qualche modo guidato nelle sue scelte. In secondo luogo, appare necessario garantire una sorta di interoperabilità che possa condurre a sfruttare le informazioni disseminate su più social network. Entrambe queste necessità portano alla nascita del concetto di Social Internetworking, quale possibile livello di intermediazione che consenta di gestire le singole social network permettendo la loro interoperabilità e quella degli utenti che accedono ad esse. Tale concetto è estremamente recente e, pertanto, non sono ancora stati sviluppati dei modelli che ne descrivano il funzionamento e le principali proprietà. Attualmente vi sono stati soltanto alcuni tentativi per implementare sistemi commerciali di Social Internetworking; Google Open Social e Power.com ne sono alcuni esempi. Tuttavia, le funzionalità offerte da questi sistemi sono alquanto primitive e basilari. Antonino Nocera si è occupato di differenti problematiche relative al Social Internetworking con particolare riferimento: all estrazione di dati da social network eterogenee utilizzando tecnologie quali FOAF, XFN e le API fornite dalle social network stesse; allo sviluppo di nuove tecniche di crawling specifiche per scenari di Social Internetworking; all analisi di utenti Bridge, cioè di utenti che fungono da tramite per l interconnessione di social network differenti; alla definizione di tecniche per identificare collegamenti nascosti fra social network; alla definizione di una nuova misura di assortativà fra utenti bridge; alla definizione di nuove misure di centralità; alla definizione di nuovi modelli per la rappresentazione e la gestione di sistemi di Social Internetworking; alla definizione di approcci per il calcolo della similarità fra utenti, fra utenti e risorse e fra utenti e social network; alla definizione di approcci per la raccomandazione di utenti, risorse e social network in un sistema di Social Internetworking; all individuazione di nuovi approcci per la ricerca di stereotipi; alla definizione di nuove metodologie di estrazione di ego network; Di seguito vengono descritti i principali risultati ottenuti, con riferimento ai lavori in cui essi sono stati riportati. Social Network & Social Internetworking Analysis. In uno scenario di Social Internetworking un passo preliminare da fare, per poter procedere alle attività di studio e di analisi, consiste nella definizione di nuove tecniche per l estrazione di dati di social network e di tecniche di crawling specifiche per lo scenario in considerazione. Per quanto riguarda l estrazione di dati di social network, in [4] viene proposto SNAKE (Social Network Account Knowledge Extractor), un sistema per supportare l estrazione dei dati in uno Scenario di Social Internetworking. SNAKE è capace di restituire informazioni pubbliche relative ad un account di social network, incluse quelle che consentono l interconnessione di diverse social network; in questo modo esso supporta il passaggio da una social network ad un altra di un SIS durante le attività di crawling. Le informazioni estratte da SNAKE riguardano i dettagli sugli account degli utenti, i contatti degli utenti e gli archi me nascosti. SNAKE, quindi, agisce come un middleware tra i dati delle social network e un qualsiasi crawler. Per questa ragione esso può rappresentare la base di una nuova generazione di crawler che possono operare su un SIS catturando l intrinseca natura multi-contesto delle attuali comunità di social network. Diverse tecniche di crawling sono state studiate in modo approfondito nel contesto delle social network, tuttavia l attività di crawling rimane un problema aperto quando si passa dalle singole social

5 Curriculum Vitae et Studiorum di Antonino Nocera 5 network a scenari di Social Internetworking. Infatti, non è assolutamente scontato, anzi è assai improbabile, che una strategia di crawling che risulta essere efficace per le singole social network, sia ancora valida in uno scenario di Social Internetworking; questo è facilmente comprensibile tenendo conto delle specifiche caratteristiche topologiche di tale scenario. In [8] dapprima si dimostra la validità di quest ultima affermazione; successivamente viene definita una nuova strategia di crawling specificatamente concepita per gli scenari di Social Internetworking; infine, si mostra come la strategia proposta sia capace di superare tutti i problemi che affliggono le precedenti strategie di crawling quando si passa dalle singole social network al Social Internetworking. In [14] è proposta una versione piu estesa di questo lavoro in cui vengono presentati maggiori dettagli sul funzionamento e una campagna sperimentale molto più dettagliata e approfondita. Infine, in [15] vengono proposte una serie di analisi su Scenari di Social Internetworking ottenute utilizzando campioni estratte con BDS. I risultati vengono poi confrontati con quelli ottenuti utilizzando campioni estratti con tecniche di crawling classiche. In [3] viene proposto uno studio approfondito sui bridge che, come detto in precedenza, rappresentano l elemento chiave dei Sistemi di Social Internetworking. In particolare, nel lavoro, vengono studiate le principali caratteristiche di questa categoria di utenti attraverso una campagna di Social Network Analysis. A tal fine vengono definite diverse strategie di crawling specifiche e vengono estratti diversi campioni da un SIS applicando ciascuna di tali strategie. I risultati sperimentali ottenuti definiscono un chiaro identikit dei bridge che consentono di trarre una serie di conclusioni non banali in merito al loro ruolo in uno Sistema di Social Internetworking. Gli utenti delle OSN possono indicare esplicitamente di essere bridge specificando i cosiddetti archi me, ovvero quegli archi che connettono gli account dello stesso utente su OSN distinte. Tuttavia, spesso gli utenti non indicano esplicitamente i propri archi me, nonostante attualmente tale specificazione è resa particolarmente agevole da tool amichevoli messi a disposizione dalle varie OSN. Pertanto, nel contesto del Social Internetworking, scoprire archi me nascosti è un problema importante da affrontare. In [9] viene proposto un approccio efficace per la scoperta di archi me nascosti; oltre alla descrizione dell approccio e ad un confronto con degli approcci correlati, nel lavoro viene presentata una campagna sperimentale che mostra come l approccio proposto sia in grado di fornire dei buoni risultati in contesti reali. Una raffinamento di questo approccio viene presentato in [10]; in questo lavoro, oltre ad un miglioramento degli algoritmi di estrazione, si procede ad una loro formalizzazione e al calcolo della loro complessità. Anche la campagna sperimentale viene ampliata al fine di valutare meglio le performance dell approccio proposto anche in confronto ad altri approcci precedentemente presentati in letteratura. Infine, anche l esame dei lavori correlati viene notevolmente migliorato esaminando svariati nuovi approcci. In uno Scenario di Social Internetworking, il clustering può rappresentare un valido strumento di studio e di analisi. Infatti, se le varie social network includono delle caratteristiche specifiche che le distinguono le une dalle altre, un approccio basato sul clustering può essere un valido strumento per evidenziare tali differenze e, al contempo, per analizzare le informazioni sul sistema visto come un unica entità. Tuttavia, quando applichiamo il clustering ad uno Scenario di Social Internetworking, è necessario risolvere alcuni problemi. Tra questi citiamo i seguenti: (i) quale algoritmo di clustering è il più adatto in tale contesto?; (ii) quale strategia di crawling è capace di costruire un campione su cui l analisi basata sul clustering può fornire dei risultati significativi?; (ii) quanti semi (ovvero, nodi di partenza per gli algoritmi di crawling) devono essere considerati per ciascuna social network? In [1] vengono trattate tali problematiche e vengono forniti degli spunti interessanti su come l analisi degli Scenari di Social Internetworking basata sul clustering può essere condotta. Sulla base di queste linee guida, viene analizzato un SIS reale composto da cinque tra le social network più popolari (ovvero, Twitter, YouTube, Flickr, MySpace, LiveJournal). Da tale analisi vengono ottenuti risultati originali e significativi. In [2] viene proposto un approccio per ricostruire, da un insieme di dati anonimizzati, le informazioni necessarie per l analisi di uno Scenario di Social Internetworking. Il lavoro parte dal presupposto che, in questo scenario, non sempre l analista è in grado di affrontare, mediante la semplice esecuzione di un crawler, il difficile problema di collezionare i dati di interesse. In questo caso, egli potrebbe utilizzare dei dati sociali basati su grafi, collezionati nel passato e generalmente resi anonimi per ragioni di privacy. Tuttavia, anche l anonimizzazione più frequente e banale (ovvero, l eliminazione degli URL associati ai nodi) rende impossibile moltissime analisi, a causa della perdita di alcune informazioni rilevanti. In questo lavoro viene trattato questo problema proponendo e validando sperimentalmente una tecnica, basata sul clustering, capace di ricostruire in parte le informazioni mancanti, consentendo, così, svariate analisi su dati anonimizzati provenienti da più social network.

6 6 Curriculum Vitae et Studiorum di Antonino Nocera Il [13] viene proposta una nuova nozione di assortatività valida per uno Scenario di Social Internetworking. Infatti, il ruolo dell assortatività nelle social network reali e nelle online social network era stato largamente analizzato nella letteratura dove erano state esaminate diverse forme di assortatività. Tuttavia, tutte queste forme non sono capaci di catturare alcune forme di conoscenze che risultano essere strategiche quando ci si sposta da una prospettiva a singola social network verso una prospettiva a social network multiple. D altra parte quest ultimo è un punto di vista la cui importanza sta fortemente crescendo a causa delle interazioni tra utenti, applicazioni, flussi informativi, etc. che nascono dalla molteplicità di social network nel paradigma emergente del Social Internetworking. Con questo paradigma tutta la conoscenza relativa alle informazioni che attraversano più social network assume una grande importanza; pertanto, anche l assortatività può essere vista da questa nuova prospettiva. Nel lavoro la nuova nozione di assortatività proposta viene declinata in due forme che catturano due diversi aspetti del problema. Inoltre, viene proposta una metodologia efficace per il calcolo di queste nuove forme di assortatività. Viene anche descritta un analisi sperimentale che ha lo scopo di misurare la nuova forma di assortatività in Facebook rispetto ad altre sette importanti online social network. In [5] viene proposta una nuova misura di Betweenness Centrality adatta per uno Scenario di Social Internetworking. L importanza della Betweenness Centrality nelle online social network è nota, come pure sono note le sue possibili applicazioni a vari domini. tuttavia, la classica nozione di Betweenness Centrality non è capace di catturare la centralità dei nodi rispetto a path che attraversano social network differenti. In altre parole, essa non è capace di individuare quei nodi di uno Scenario di Social Internetworking che giovano un ruolo centrale nei flussi informativi tra social network differenti. La nuova misura di Betweenness Centrality proposta in questo lavoro individua proprio tale tipologia di nodi. Essa è comunque applicabile anche al caso di diverse comunità della stessa social network. Nel lavoro la nuova misura viene testata in un certo numero di reti sintetiche, evidenziando la significatività e l efficacia della proposta. Un applicazione di questa misura di centralità orientata a supportare la formazioni di gruppi di lavoro in ambito di crowdsourcing è presentata in [6]. Modeling & Exploitation of Social Internetworking Scenarios. In [17] viene innanzitutto definito un modello di social internetworking, basato su grafi, specificatamente concepito per rappresentare le azioni tipiche che un utente può effettuare in un Sistema di Social Internetworking (come, ad esempio, la registrazione ad una social network, la dichiarazione di una nuova amicizia, il post di commenti e opinioni, etc.) nonchè le relazioni di trust fra gli utenti del sistema. L approccio descritto in [17] si concentra sull individuazione di nuovi utenti e social network affidabili in un Sistema di Social Internetworking. Esso propone un nuovo modello per rappresentare un sistema di Social Internetworking e lo utilizza per individuare, attraverso una tecnica basata su opportune generalizzazioni del concetto di PageRank, gli utenti più affidabili che possono essere contattati o le social network più affidabili a cui un utente si può registrare. Una sistematizzazione dell approccio introdotto in [17] viene proposta in [19] dove viene descritto un approccio per la raccomandazione di risorse, utenti e social network affidabili nel contesto di un Sistema di Social Internetworking. In questo lavoro, oltre alla descrizione tecnica dettagliata dell approccio proposto, vengono illustrati alcuni esperimenti, volti a misurare la corrispettiva performance, e viene presentato un confronto dettagliato tra l approccio proposto e altri approcci correlati già presentati in precedenza in letteratura. In [23] viene presentato un nuovo approccio per fornire ad un utente raccomandazioni in merito a utenti, risorse e social network simili in uno scenario di Social Internetworking. L approccio presenta le seguenti caratteristiche principali: (i) a differenza di gran parte degli approcci precedentemente proposti nella letteratura, opera in un contesto di Social Internetworking, invece che su una singola social network; (ii) analizza le azioni degli utenti per derivare delle relazioni implicite che connettono gli utenti sulla base di interessi e comportamenti condivisi; (iii) gestisce la presenza di anomalie semantiche eventualmente presenti nei profili degli utenti, delle risorse e delle social network disponibili; (iv) considera, per produrre le proprie raccomandazioni, non solo l informazione locale, ma anche quella globale, ottenuta dall analisi della struttura complessiva del Sistema di Social Internetworking nonchè dalla storia delle azioni degli utenti. Una sistematizzazione di tale approccio, con l aggiunta di una formalizzazione rigorosa e completa dello stesso, di una serie di esperimenti volti a valutare la sua performance e con la disamina dei punti di novità che esso introduce rispetto agli approcci correlati già proposti in letteratura, viene presentata in [20]. In [18] viene proposto un framework ed un modello di supporto ad esso, per gestire le attività di community detection, characterization e membership in uno scenario di Social Internetworking.

7 Curriculum Vitae et Studiorum di Antonino Nocera 7 Per gestire queste problematiche, il framework ne deve gestire una ulteriore, ovvero la ricerca di similarità tra utenti. Il framework segue la filosofia generale del layers architectural pattern in quanto prevede un layer per ciascuna della problematiche da gestire. Inoltre, per garantire un alta flessibilità ed estensibilità, esso è stato progettato sulla base del paradigma di sviluppo basato sui componenti. Una descrizione più approfondita di tale framework, corredata da una serie di esperimenti volti a misurare la performance dei vari componenti che lo costituiscono, nonchè da una serie di confronti con altri framework correlati precedentemente proposti in letteratura, viene presentata in [22]. In [11] viene proposto SISO un framework concettuale per la costruzione di mappe stereotipali in uno scenario di Social Internetworking. L obiettivo di SISO è la definizione di stereotipi scientifici (ad esempio, utenti starter, utenti hub, etc.) e il loro utilizzo in differenti applicazioni di interesse a livello scientifico (ad esempio, calcolo di trust e reputation di un utente o di una social network, ricerca efficiente di informazioni, etc.). Per perseguire questo obiettivo, SISO deriva una mappa stereotipale per ogni utente; la mappa rappresenta la percentuale di affinità fra il comportamento dell utente e ciascuno stereotipo considerato. Infine, SISO costruisce una mappa stereotipale per l intero Social Internetworking scenario. Quest ultima partiziona lo scenario considerato in regioni omogenee, ciascuna costituita da utenti connessi da relazioni di amicizia che mostrano tratti stereotipali simili. Una versione estesa di questo approccio è descritta in [7]. In [27] viene presentato un nuovo modello di ego network e un approccio per estrarre ego network conformi ad esso. Le ego network sono state ampiamente utilizzate in passato nel contesto della Social Network Analysis (SNA) come strumento per inferire statistiche su un intera social network analizzando una porzione ristretta di essa. In questo lavoro viene proposta una variante delle ego network classiche in modo da renderle idonee allo scenario più globale di Social Internetworking e, allo stesso tempo, da permettere un loro più proficuo utilizzo anche in altri contesti applicativi differenti dalla SNA, come, ad esempio, raccomandazioni di utenti e risorse, estrazione di relazioni latenti fra gli utenti, definizione di comunità più coese. In [26] viene proposto P HIS un sistema per identificare hub effettivi e potenziali e per favorire la crescita di questi ultimi in modo che essi diventino hub effettivi rapidamente. P HIS si basa su un modello a ipergrafo per rappresentare lo scenario di Social Internetworking. Per verificare se un utente è hub (effettivo o potenziale) esso considera una serie di criteri che comprendono la reputazione degli utenti, la loro capacità di ricevere e inoltrare informazioni, la loro posizione in termini di centralità all interno dello scenario di Social Internetworking e l ampiezza dei loro profili. Gli stessi criteri vengono utilizzati dal sistema per organizzare la campagna di training per favorire la crescita degli hub potenziali. 2.2 Folksonomy Il termine collaborative tagging si riferisce alla pratica di etichettare in modo collaborativo risorse di vario genere. Il risultato del processo di collaborative tagging è anche detto folksonomy. Una folksonomy può essere vista come un insieme di risorse e un insieme di utenti che collaborano per classificare le risorse stesse per mezzo di tag. Il numero di siti Web capaci di supportare il collaborative tagging è rapidamente cresciuto a partire dal Nel frattempo anche il numero di risorse memorizzate in ciascuna folksonomy, nonchè il numero di utenti che utilizzano le folksonomy, sono rapidamente cresciuti. Le folksonomy, inoltre, stanno guadagnando una popolarità sempre maggiore non solo sul Web ma anche nell ambito di organizzazioni ed imprese di notevoli dimensioni. Tuttavia, nonostante questi vantaggi, le folksonomy soffrono di svariati problemi per affrontare al meglio i quali sarebbe estremamente utile un sistema capace di esaminare l insieme dei tag che un utente sta inserendo per catalogare una risorsa o per definire una query in una folksonomy in modo tale da utilizzare le informazioni ricavate da questa analisi per generare profili utente evoluti, per supportare l utente nell individuazione e nell accesso ai contenuti di interesse e nell attività di tagging di risorse. Nell ambito delle folksonomy, Antonino Nocera ha collaborato e sta collaborando con altri membri del gruppo di ricerca per definire nuove tecniche per risolvere le problematiche precedentemente descritte. In particolare: In [25] viene proposto un approccio per fornire ad un utente di una social folksonomy raccomandazioni relative ad utenti simili e a risorse potenzialmente interessanti. In questo lavoro viene, innanzitutto, introdotto il concetto di social folksonomy ; si tratta di una nuova generazione di folksonomy ottenute potenziando quelle classiche con alcune caratteristiche tipiche delle social network.

8 8 Curriculum Vitae et Studiorum di Antonino Nocera Attualmente, esse rappresentano l evoluzione naturale delle folksonomy tradizionali dal momento che la presenza di caratteristiche tipiche delle social network in esse potrebbe portare ad un enorme crescita della loro performance. Per gestire efficientemente ed efficacemente questo tipo di folksonomy, appaiono necessari nuovi approcci, dal momento che la semplice estensione di quelli che operano con le folksonomy tradizionali sembra incapace di catturare pienamente le potenzialità di queste nuove entità. Dopo aver introdotto il concetto di social folksonomy, nel lavoro viene proposto un modello basato su grafi per la loro rappresentazione. Successivamente viene proposto un nuovo approccio che utilizza pienamente le caratteristiche sociali di questa tipologia di folksonomy per raccomandare ai loro utenti sia utenti simili che risorse interessanti. Dopo di ciò vengono presentati degli esperimenti rivolti a misurare la performance dell approccio proposto. Infine, quest ultimo viene confrontato con vari approcci correlati già proposti in letteratura. Il tema delle social folksonomy viene ripreso anche in [24]. In questo lavoro viene dapprima introdotto il concetto di Social Inter-Folksonomy System (SIFS). Dopo di ciò viene introdotto un modello basato su ipergrafi per rappresentare e gestire un SIFS. Infine, viene presentato un approccio per la derivazione di una folksonomy tematica virtuale da un SIFS; quest ultima è, in pratica, un frammento di SIFS, incentrato su uno o più argomenti, che possiede tutte le proprietà e tutte le funzionalità di una folksonomy reale. L approccio proposto viene anche contestualizzato alla letteratura correlata; infine, vengono illustrati vari esperimenti che hanno lo scopo di valutare la sua performance. 2.3 Integrazione e clustering di sorgenti XML La progettazione di sistemi informativi di notevoli dimensioni, che integrino sorgenti informative con formati e gradi di strutturazione diversi, è oggigiorno di grande interesse. Questo compito è reso particolarmente complesso dal numero e dalla dimensione rilevante delle sorgenti informative tipicamente coinvolte. Riveste, pertanto, grande importanza la realizzazione di strumenti di supporto all attività dei progettisti dei sistemi integrati. Tali strumenti devono essere in grado di aiutare il progettista nell esame delle correlazioni semantiche che legano concetti appartenenti alle diverse sorgenti informative in considerazione. Uno dei metodi più comuni per derivare e rappresentare correlazioni semantiche consiste nella derivazione di proprietà interschema e/o di vincoli di integrità relativi alle sorgenti. Le proprietà interschema sono relazioni terminologiche e strutturali che coinvolgono concetti ed oggetti appartenenti a sorgenti differenti; alcuni esempi di proprietà interschema sono le sinonimie, le omonimie e le iponimie. I vincoli di integrità, invece, sono restrizioni che coinvolgono oggetti appartenenti alla stessa sorgente o a sorgenti diverse; esempi di vincoli di integrità sono i vincoli di dominio, le dipendenze funzionali e i vincoli di integrità referenziale. Negli ultimi anni si è registrato un aumento esponenziale del numero di sorgenti di dati presenti in rete, caratterizzate da una forte eterogeneità del loro formato di rappresentazione dei dati. Per poter gestire in modo uniforme le informazioni contenute nelle diverse sorgenti considerate, l adozione di un paradigma unificato per la loro rappresentazione appare quasi obbligatoria. In questo contesto, la soluzione più diffusa è, senza dubbio, XML. La natura semi-strutturata di questo linguaggio lo rende particolarmente idoneo per essere adottato come formalismo per gestire l interoperabilità di sorgenti informative caratterizzate da una forte eterogeneità dei formati di rappresentazione. Infatti, XML è divenuto nel corso degli anni lo standard de-facto per lo scambio di informazioni; di conseguenza, la maggior parte delle informazione presenti sul Web sono basate su XML oppure possono essere facilmente tradotte in XML. Nell ambito dell integrazione e del clustering di sorgenti XML, Antonino Nocera ha partecipato allo sviluppo di una framework per la gestione di documenti XML. In particolare, la framework riceve in ingresso un insieme di documenti XML ed opera come di seguito descritto. Inizialmente, essa deriva le proprietà interschema e/o i vincoli di integrità che coinvolgono le sorgenti considerate. Dopo di ciò, utilizza le informazioni estratte per costruire una gerarchia che rappresenta le sorgenti coinvolte a diversi livelli di astrazione; chiaramente, in questa attività, l integrazione degli schemi XML è sicuramente il task più importante. Infine, utilizza la gerarchia costruita come core di un Sistema Informativo Cooperativo oppure di un Data Warehouse. La presenza della gerarchia permette l interrogazione efficiente di un numero elevato di sorgenti XML. Di seguito vengono descritti con maggiore dettaglio i lavori scientifici realizzati in questo ambito. In [16] viene presentata una framework basata sui componenti per l integrazione e l esplorazione di sorgenti XML. Tale framework, innanzitutto, estrae la conoscenza interschema esistente tra le sorgenti coinvolte. Dopo di ciò, utilizza tale conoscenza per costruire una gerarchia che rappresenta le

9 Curriculum Vitae et Studiorum di Antonino Nocera 9 sorgenti coinvolte a diversi livelli di astrazione. Infine, utilizza tale gerarchia per consentire l esplorazione delle sorgenti coinvolte. Per meglio gestire la complessità di tali attività, la framework proposta segue i dettami del layers architectural pattern e del Component-Based Development paradigm. In [21] viene presentata una survey sul ruolo dello Schema Matching e del Document Matching nell attività di clustering di sorgenti XML. In questa survey dapprima viene preso in esame il problema del calcolo della similarità a livello intensionale e viene proposta una classificazione dei corrispettivi approcci. Dopo di ciò, ci si focalizza sul problema del calcolo delle similarità intensionali e, anche in questo caso, viene presentata una tassonomia dei corrispettivi approcci. Infine, ci si focalizza sul problema del clustering di sorgenti XML; tale problema viene analizzato sia a livello intensionale che a livello estensionale. 3 Attività di Valutazione Antonino Nocera è stato revisore di articoli scientifici apparsi sulla rivista Information Sciences, sui post-proceedings EB-SNAM 2012 dell IEEE/ACM International Conference on Advances in Social Networks Analysis and Mining (ASONAM 2012), sugli atti del Convegno Nazionale sui Sistemi Evoluti per Basi di Dati (SEBD 2011, SEBD 2012, SEBD 2013), sugli atti dell International Database Engineering and Application Symposium (IDEAS 11); 4 Organizzazione di Convegni Antonino Nocera fa parte dell Organizing Committee per il Ventunesimo Congresso Nazionale su Sistemi Evoluti per Basi di Dati (SEBD 13), Roccella Jonica (RC). 5 Progetti di Ricerca Antonino Nocera ha preso parte ai seguenti progetti di ricerca: inmoto (Information MObility for TOurism), un progetto del Programma Operativo Nazionale (PON) Ricerca e Competitività frutto di una collaborazione tra ACI Informatica, TSC Consulting, Engineering, l Università degli Studi della Calabria, l ICAR-CNR, l Università degli Studi Magna Graecia e l Università Mediterranea di Reggio Calabria. Il progetto è iniziato ad Aprile 2013 PRIN TENACE (Protecting National Critical Infrastructures from Cyber Threats), frutto di una collaborazione tra l Università degli Studi di Roma La Sapienza, l Università di Napoli, il Politecnico di Milano, l Università di Trento, l Università di Firenze, il Politecnico di Torino, l Università degli Studi di Napoli Parthenope, l Università di Pisa, il CNR e l Università Mediterranea di Reggio Calabria. Il progetto è iniziato a Febbraio SMBI (Social Media, E-Service e Business Intelligence: scenari evoluti), un progetto strategico di dipartimento che ha lo scopo di condurre una ricerca di base e avanzata in merito alle social network e, più in generale, ai social media, agli e-service e alla Business Intelligence. Il progetto è iniziato a Novembre WebScene (Scenari Evolutivi del Web), un progetto strategico di dipartimento che ha lo scopo di condurre ricerca di base e avanzata in merito al Web e alle sue possibili evoluzioni, considerati da svariati punti di vista. Il progetto è iniziato a Novembre HKMS (Health Knowledge Mining Suite), un progetto che prevede lo sviluppo di un sistema per l applicazione di tecniche di OLAP e Data Mining su dati sanitari per migliorare l efficienza dei servizi sanitari erogati. Questo progetto è finanziato dalla Regione Calabria. Esso è stato svolto da Luglio 2011 ad Aprile PRIN EASE (Entity Aware Search Engines), un progetto svolto in collaborazione con il Politecnico di Milano, l Università della Calabria e l Università di Roma Tre. Il progetto è stato svolto da Novembre 2011 a Dicembre PIA CIS4PA (Cooperative Information System for Public Administration), un progetto finanziato dalla Regione Calabria e condotto dal dipartimento DIMET dell Università Mediterranea di Reggio Calabria in collaborazione con Kibernetes di Locri (RC). Il progetto è stato svolto da Marzo 2010 a Luglio 2012.

10 10 Curriculum Vitae et Studiorum di Antonino Nocera PIA BI4PA (Business Intelligence for Public Administration), un progetto finanziato dalla Regione Calabria e condotto dal dipartimento DIMET dell Università Mediterranea di Reggio Calabria in collaborazione con Kibernetes di Locri (RC). Il progetto è stato svolto da Marzo 2010 a Luglio Prototipi Scientifici Antonino Nocera ha contribuito alla realizzazione di vari sistemi prototipali tra cui: Un sistema per la ricerca di utenti, social network e risorse affidabili in un contesto di social internetworking. Questo sistema ha lo scopo di supportare un utente di un sistema di social internetworking nell individuazione di nuovi utenti, nuove risorse e nuove social network di interesse e, al contempo, affidabili. Per quanto riguarda l individuazione delle risorse, l idea alla base del sistema è che la qualità di una risorsa per un determinato utente dipende da come quest ultima è stata valutata dagli altri utenti che l hanno acceduta nel passato e che possono essere contattati da lui; tali valutazioni sono pesate dal livello di trust e reputation dei corrispettivi utenti. Per individuare gli utenti e le social network più affidabili, invece, il sistema utilizza una tecnica basata su opportune generalizzazioni del concetto di PageRank. Un sistema per la raccomandazione di utenti, risorse e social network simili, basato sull analisi delle azioni degli utenti coinvolti, in uno scenario di Social Internetworking. Questo sistema ha lo scopo di raccomandare ad un utente degli utenti, delle risorse e delle social network simili in uno scenario di Social Internetworking. Il sistema presenta delle interessanti novità rispetto ai sistemi correlati già esistenti. Innanzitutto, esso opera in un contesto di Social Internetworking e non solo su una singola social network. Inoltre, esso considera non solo le relazioni esplicite tra gli utenti ma anche quelle implicite che connettono gli utenti sulla base degli interessi e dei comportamenti condivisi; queste ultime sono derivate dall analisi delle azioni degli utenti nello scenario di Social Internetworking in esame. Infine, esso considera la presenza di possibili anomalie semantiche che coinvolgono la descrizione degli utenti, delle risorse e delle social network disponibili. Un sistema per la gestione della community detection, characterization e membership in un Sistema di Social Internetworking. Questo sistema si compone di quattro livelli. Il primo, denominato User Similarity Modeling Layer ha lo scopo di calcolare la similarità di ciascuna coppia di utenti del Sistema di Social Internetworking. Il secondo livello, denominato Clustering Layer, ha lo scopo di individuare le comunità virtuali clusterizzando opportunamente gli utenti sulla base delle loro similarità individuate nel precedente livello. Il terzo livello, denominato Community Characterization Layer, ha lo scopo di caratterizzare le comunità virtuali restituite dal Clustering Layer. Il quarto livello, denominato Membership Layer, ha lo scopo di calcolare, per ogni utente, il suo grado di appartenenza a ciascuna comunità virtuale individuata dal secondo livello. Un sistema per l estrazione di una ego network a partire da un Social Internetworking System. Questo sistema, innanzitutto, è basato su un modello di ego network piuttosto differente da quello classico. Infatti, esso considera non solo gli utenti ma anche le risorse di potenziale interesse per l ego. Di conseguenza, in questo modello, una ego network consiste dell ego, degli alter, delle risorse di potenziale interesse per l ego, di un insieme di link che connettono l ego con gli alter, di un insieme di link che connettono l ego con le risorse di suo interesse, di un insieme di link che connettono gli alter tra di loro e di un insieme di link che connettono gli alter e le risorse di loro interesse che sono anche di interesse per l ego. Inoltre il modello si riferisce a un Social Internetworking System piuttosto che ad una singola social network. Il sistema considera le affinità tra l ego e gli altri utenti del Social Internetworking System e quelle tra l ego e le risorse. Di conseguenza, una ego network basata su questo modello potrebbe contenere link non presenti originariamente nel Social Internetworking System. Ciò potrebbe comportare vari benefici e potrebbe avere varie applicazioni. Queste ultime vanno dalle raccomandazioni di utenti e risorse all estrazione di relazioni nascoste tra gli utenti e le risorse e alla definizione di comunità più coese in un Social Internetworking System. Il sistema SNAKE. SNAKE (Social Network Account Knowledge Extractor) è un sistema per supportare l estrazione dei dati in uno Scenario di Social Internetworking. SNAKE è capace di restituire informazioni pubbliche relative ad un account di social network, incluse quelle che consentono l interconnessione di diverse social network; in questo modo esso supporta il passaggio da

11 Curriculum Vitae et Studiorum di Antonino Nocera 11 una social network ad un altra di uno Scenario di Social Internetworking durante le attività di crawling. Le informazioni estratte da SNAKE riguardano i dettagli sugli account degli utenti, sui loro contatti, sui loro profili e sui loro eventuali archi me nascosti; questi ultimi collegano diversi account dello stesso utente in diverse social network. SNAKE, quindi, agisce come un middleware tra i dati delle social network e un qualsiasi crawler. Per questa ragione esso può rappresentare la base di una nuova generazione di crawler che possono operare su uno Scenario di Social Internetworking catturando l intrinseca natura multi-contesto delle attuali comunità di social network. ( BDS. BDS (Bridge Driven Search) è un crawler per social network operanti sia singolarmente che in uno Scenario di Social Internetworking. BDS utilizza SNAKE, o un qualunque altro sistema analogo capace di fornire informazioni pubbliche relative ad account di social network (ad esempio, Google Social Graph), per estrarre informazioni dai diversi account di un utente in uno Scenario di Social Internetworking. BDS è basato sull utilizzo dei bridge. Con questo termine si intendono i diversi account dello stesso utente su social network differenti; i bridge sono, inoltre, quei nodi collegati da archi me. Basandosi sui bridge, BDS è in grado di passare velocemente da una social network ad un altra durante le attività di crawling. Pertanto, come è stato dimostrato con una serie di test comparativi, esso, in uno Scenario di Social Internetworking, presenta delle performance notevolmente superiori rispetto ai crawler classici utilizzati per singole social network, quali Breadth First Search, Random Walk e Metropolis-Hasting Random Walk. In ogni caso, BDS presenta delle performance ottimali anche come crawler per singole social network. ( Un sistema per la scoperta di archi me nascosti. Come detto in precedenza, gli archi me sono quegli archi che connettono gli account dello stesso utente su social network distinte. Spesso gli utenti non indicano esplicitamente i propri archi me, nonostante attualmente tale specificazione è resa particolarmente agevole da tool amichevoli messi a disposizione dalle varie social network. Eppure, come abbiamo visto in precedenza, la conoscenza degli archi me è estremamente utile in svariate applicazioni. Ne consegue che, in uno Scenario di Social Internetworking, scoprire archi me nascosti è un attività estremamente importante. Questo sistema ha proprio lo scopo di scoprire archi me non esplicitamente dichiarati dagli utenti in uno Scenario di Social Internetworking. ( Un framework che implementa le principali technique di crawling. Nei diversi studi descritti in precedenza su social network e, più in generale, su scenari di Social Internetworking, un task fondamentale è l estrazione di campioni da analizzare. Questo framework fornisce implementazioni sia classiche che ottimizzate per scenari di Social Internetworking delle principali tecniche di crawling esistenti in letteratura come, ad esempio, Breadth First Search (BFS), Metropolis-Hasting Random Walk (MH), Random Walk (RW)e Bridge Driven Search (BDS).( unirc.it/bridges.html) un sistema per l estrazione di informazioni riguardanti il profilo degli utenti. Questo sistema è stato pensato come un estensione del sistema SNAKE presentato in precedenza. SNAKE, infatti, permette di estrarre solo informazioni riguardanti gli archi me e i contatti di un utente in una social network. Questo sistema, invece, permette anche l estrazione delle principali informazioni riguardanti il profilo di utenti pubblici (quali, ad esempio, la data di iscrizione, l età, il sesso, i post principali, il timestamp dell ultima attività, etc.) in scenari di Social Internetworking. Facebook Uniform Sampler. Un sistema che permette il campionamento uniforme di Facebook. Generalmente, il campionamento uniforme di una social network è un attività che presenta notevoli difficoltà tecnologiche. Nel caso particolare di Facebook è stato possibile realizzare un sistema per il suo campionamento uniforme sfruttando il meccanismo di assegnazione degli user ID da esso adottato. Infatti, a partire dal 2007, Facebook ha introdotto degli identificatori a 64-bit. Di conseguenza, l indirizzo URL della pagina del profilo di un utente Facebook è facebook.com/xxx, dove XXX è il suo identificatore numerico a 64 bit. Il sistema costruito si basa esattamente su questa filosofia.

12 12 Curriculum Vitae et Studiorum di Antonino Nocera 7 Attività didattiche 7.1 Attività didattica svolte presso Università Fin dall Anno Accademico Antonino Nocera ha collaborato alle attività didattiche del Gruppo di Ingegneria Informatica dell Università degli Studi Mediterranea di Reggio Calabria. In particolare: Nell A.A ha svolto: (i) un ciclo di seminari aventi ed esercitazioni aventi per argomento l utilizzo di software aziendali, quali Oracle DB e Oracle Data Integrator, per il supporto al Data Warehousing ed al data mining nell ambito del corso di Sistemi Informativi; (ii) un ciclo di seminari ed esercitazioni aventi come argomenti i linguaggi HTML, Java, JSP, XML e XQuery, l utilizzo di software quali: Oracle DB, Eclipse e Apache Tomcat, nell ambito del corso di Basi di Dati II; (iii) un ciclo di seminari ed esercitazioni inerenti la programmazione concorrente in Java nell ambito del corso di Sistemi Operativi. Nell A.A ha svolto: (i) un ciclo di seminari ed esercitazioni aventi per argomento l utilizzo di software aziendali, quali: Oracle DB, Oracle Data Integrator, Oracle Analytic Workspace Manager, Oracle Data Miner e Weka, per il supporto al Data Warehousing ed al data mining nell ambito del corso di Sistemi Informativi;(ii) un ciclo di seminari ed esercitazioni aventi come argomento i linguaggi HTML, Java, JSP, Portlet, XML e XQuery, l utilizzo di software quali: Oracle DB, Eclipse e Apache Tomcat e LifeRay nell ambito del corso di Basi di Dati II; iii un ciclo di seminari ed esercitazioni inerenti la programmazione concorrente in Java e l utilizzo dell ambiente di sviluppo Eclipse nell ambito del corso di Sistemi Operativi. Nell A.A ha svolto: (i) un ciclo di seminari ed esercitazioni aventi per argomento l utilizzo di software aziendali, quali: Oracle DB, Oracle Data Integrator, Oracle Analytic Workspace Manager, Oracle Data Miner e Weka, per il supporto al Data Warehousing ed al data mining nell ambito del corso di Business Intelligence;(ii) un ciclo di seminari ed esercitazioni aventi come argomento le Portlet java l utilizzo di software quali: Eclipse e Apache Tomcat e LifeRay nell ambito del corso di Basi di Dati II; iii un ciclo di seminari ed esercitazioni inerenti la programmazione concorrente in Java, l utilizzo dell ambiente di sviluppo Eclipse e l utilizzo di Oracle DB nell ambito del corso di Sistemi Operativi e Basi di Dati; iv un seminario avente come argomento la programmazione in Android nell ambito del corso di Programmazione Java Avanzata. Nell A.A ha svolto: (i) un ciclo di seminari ed esercitazioni aventi per argomento l utilizzo di software aziendali, quali: Oracle DB, Oracle Data Integrator, Oracle Analytic Workspace Manager, Weka e Knime, per il supporto al Data Warehousing ed al data mining nell ambito del corso di Sistemi Informatici Aziendali;ii un ciclo di seminari ed esercitazioni inerenti la programmazione concorrente in Java, l utilizzo dell ambiente di sviluppo Eclipse e l utilizzo di Oracle DB nell ambito del corso di Sistemi Operativi e Basi di Dati. 7.2 Altre attività didattiche È stato relatore di numerose Tesi di Laurea Specialistica in Ingegneria delle Telecomunicazioni e nonchè di numerose Tesi di Laurea Triennale in Ingegneria delle Telecomunicazioni presso la Facoltà di Ingegneria dell Università degli Studi Mediterranea di Reggio Calabria.

13 8 Ulteriori Incarichi Professionali Curriculum Vitae et Studiorum di Antonino Nocera 13 Dal 15/04/2009 al 09/05/2009 è stato tutor esperto in tecnologia ICT per la P.A. per ICT-SUD. Da Maggio 2009 a Luglio 2009 è stato tutor nel settore ING/INF 05 presso l Università degli Studi Mediterranea di Reggio Calabria.

14 14 Curriculum Vitae et Studiorum di Antonino Nocera Riferimenti bibliografici 1. F. Buccafurri, D. Caridi, L. Fotia, G. Lax, A. Nocera, and D. Ursino. A Clustering-based Analysis of a Social Internetworking Scenario. International Journal of Society Systems Science, Forthcoming. 2. F. Buccafurri, D. Caridi, G. Lax, A. Nocera, and D. Ursino. Allowing Social Internetworking Analysis from Anonymized Data. In Proc. of the International Multi-Conference on Computing in the Global Information Technology (ICCGI 2013), Nice, France, IARIA XPS Press. 3. F. Buccafurri, V.D. Foti, G. Lax, A. Nocera, and D. Ursino. Bridge Analysis in a Social Internetworking Scenario. Information Sciences, 224:1 18, Elsevier. 4. F. Buccafurri, G. Lax, B. Liberto, A. Nocera, and D. Ursino. Supporting Community Mining and People Recommendations in a Social Internetworking Scenario. In Proc. of the International Workshop on Mining Communities and People Recommenders at ECML/PKDD 2012 (COMMPER 2012), pages 24 31, Bristol, UK, F. Buccafurri, G. Lax, S. Nicolazzo, A. Nocera, and D. Ursino. Measuring Betweennes Centrality in Social Internetworking Scenarios. In Proc. of International Workshop on Social and Mobile Computing for collaborative environments (SOMOCO 13), Gratz, Austria, Springer Verlag. 6. F. Buccafurri, G. Lax, S. Nicolazzo, A. Nocera, and D. Ursino. Driving Global Team Formation in Social Networks to Obtain Diversity. In Proc. of the International Conference on Web Engineering (ICWE 2014), Toulouse, France, F. Buccafurri, G. Lax, A. Nocera, and D. Ursino. Supporting Information Spread in a Social Internetworking Scenario. Post-Proceedings of the International Workshop on New Frontiers in Mining Complex Knowledge Patterns at ECML/PKDD 2012 (NFMCP 2012), Lecture Notes in Artificial Intelligence, Springer. 8. F. Buccafurri, G. Lax, A. Nocera, and D. Ursino. Crawling Social Internetworking Systems. In Proc. of the International Conference on Advances in Social Analysis and Mining (ASONAM 2012), pages , Istanbul, Turkey, IEEE. 9. F. Buccafurri, G. Lax, A. Nocera, and D. Ursino. Discovering hidden me edges in a Social Internetworking Scenario. In Atti del Ventesimo Convegno Nazionale su Sistemi Evoluti per Basi di Dati (SEBD 12), pages 15 26, Venezia, Italy, F. Buccafurri, G. Lax, A. Nocera, and D. Ursino. Discovering Links among Social Networks. In Proc. of the European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases (ECML PKDD 2012), pages , Bristol, United Kingdom, Lecture Notes in Computer Science. Springer. 11. F. Buccafurri, G. Lax, A. Nocera, and D. Ursino. SISO: a conceptual framework for the construction of stereotypical maps in a Social Internetworking Scenario. In Proc. of the International Workshop on New Frontiers in Mining Complex Knowledge Patterns at ECML/PKDD 2012 (NFMCP 2012), Bristol, UK, F. Buccafurri, G. Lax, A. Nocera, and D. Ursino. Bridge-Driven Search in Social Internetworking Scenarios. In Atti del Ventunesimo Convegno Nazionale su Sistemi Evoluti per Basi di Dati (SEBD 13), pages , Roccella Jonica, Italy, F. Buccafurri, G. Lax, A. Nocera, and D. Ursino. Internetworking assortativity in Facebook. In Proc. of the International Conference on Social Computing and its Applications (SCA 2013), pages , Karlsruhe, Germany, F. Buccafurri, G. Lax, A. Nocera, and D. Ursino. Moving from Social Networks to Social Internetworking Scenarios: the Crawling Perspective. Information Sciences, Forthcoming. 15. F. Buccafurri, G. Lax, A. Nocera, and D. Ursino. Experiences using BDS, a crawler for Social Internetworking Scenarios. Edited Books from Social Network Analysis and Mining (EB-SNAM 2012), Forthcoming. 16. P. De Meo, G. Fiumara, A. Nocera, and D. Ursino. The Role of Schema and Document Matchings in XML Source Clustering. XML Data Mining: Models, Methods, and Applications, pages , P. De Meo, A. Nocera, G. Quattrone, D. Rosaci, and D. Ursino. Finding reliable users and social networks in a social internetworking system. In Proc. of the International Database Engineering and Applications Symposium (IDEAS 2009), pages , Cetraro, Italy, ACM Press. 18. P. De Meo, A. Nocera, G. Quattrone, and D. Ursino. A conceptual framework and an underlying model for community detection and management in a Social Internetworking Scenario. In Atti del Diciannovesimo Convegno Nazionale su Sistemi Evoluti per Basi di Dati (SEBD 11), pages , Maratea (PZ), Italy, P. De Meo, A. Nocera, D. Rosaci, and D. Ursino. Recommendation of reliable users, social networks and high-quality resources in a Social Internetworking System. AI Communications, 24(1):31 50, IOS Press. 20. P. De Meo, A. Nocera, G. Terracina, and D. Ursino. Recommendation of similar users, resources and social networks in a Social Internetworking Scenario. Information Sciences, 181(7): , Elsevier.

15 Curriculum Vitae et Studiorum di Antonino Nocera P. De Meo, A. Nocera, and D. Ursino. A Component-based Framework for the Integration and Exploration of XML Sources. XML Data Mining: Models, Methods, and Applications, pages , P. De Meo, A. Nocera, G. Quattrone, and D. Ursino. A conceptual framework for community detection, characterization and membership in a Social Internetworking Scenario. International Journal of Data Mining, Modelling and Management, Forthcoming. 23. A. Nocera, G. Quattrone, G. Terracina, and D. Ursino. Exploitation of user actions to recommend similar users, resources and social networks in a Social Internetworking Scenario. In Atti del Diciottesimo Convegno Nazionale su Sistemi Evoluti per Basi di Dati (SEBD 10), pages 42 53, Rimini, Italy, A. Nocera and D. Ursino. An approach to deriving a virtual thematic folksonomy based system from a social inter-folksonomy based scenario. Web Intelligence and Agent Systems Journal. Forthcoming. 25. A. Nocera and D. Ursino. An approach to providing a user of a social folksonomy with recommendations of similar users and potentially interesting resources. Knowledge-Based Systems, 24(8): , Elsevier. 26. A. Nocera and D. Ursino. PHIS: a system for scouting potential hubs and for favoring their growth in a Social Internetworking Scenario. Knowledge-Based Systems, 36: , Elsevier. 27. A. Nocera and D. Ursino. A new ego network model and an approach to extracting an ego network compliant with this model from a Social Internetworking System. International Journal of Web Based Communities, Fortcoming. Articoli Scientifici Sottomessi per la Pubblicazione 28. F. Buccafurri, L. Coppolino, S. D Antonio, A. Garofalo, G. Lax, A. Nocera, and L. Romano. Trust-Based Intrusion Tolerant Routing in Wireless Sensor Networks. In Proc. of the International Conference on Computer Safety, Reliability and Security (SAFECOMP 2014), Firenze, Italy, Sottomesso per la pubblicazione. 29. F. Buccafurri, G. Lax, S. Nicolazzo, and A. Nocera. A Privacy-Preserving Approach for Patients Localization in Assistive Environments. Journal of American Medical Informatics Association. Sottomesso per la pubblicazione. 30. F. Buccafurri, G. Lax, S. Nicolazzo, and A. Nocera. A Privacy-Preserving Solution for Tracking People in Critical Environments. In Proc. of International Workshop on Computers, Software & Applications (COMPSAC 14), Västerȧs, Sweden. Sottomesso per la pubblicazione. 31. F. Buccafurri, G. Lax, S. Nicolazzo, and A. Nocera. Generating K-Anonymous Logs of People-Tracing Systems in Surveilled Environments. In Atti del Ventiduesimo Convegno Nazionale su Sistemi Evoluti per Basi di Dati (SEBD 14), Sorrento Coast, Italy. Sottomesso per la pubblicazione. 32. F. Buccafurri, G. Lax, S. Nicolazzo, and A. Nocera. Tracking People in Airport Sterile Areas. In Proc. of International Carnahan Conference on Security Technology (ICCST 14), Rome, Italy. Sottomesso per la pubblicazione. 33. F. Buccafurri, G. Lax, A. Nocera, and D. Ursino. Discovering Missing Me Edges across Social Networks. Information Sciences. Sottomesso per la pubblicazione. 34. F. Buccafurri, G. Lax, A. Nocera, and D. Ursino. SNAKE: A Social Network Account Knowledge Extractor. Software: Practice and Experience (SPE). Sottomesso per la pubblicazione. 35. F. Buccafurri, A. Nocera, and D. Ursino. Membership Overlap is Assortative in Online Social Networks. International Journal of Human-Computer Studies. Sottomesso per la pubblicazione. Reggio Calabria, 15 aprile 2014 Antonino Nocera Si autorizza il trattamento dei dati personali, secondo quanto previsto dalla Legge 196/03.

16 Europass curriculum vitae Informazioni personali Cognome e Nome Indirizzo Sito Web Nazionalità Nocera Antonino Via San Sperato diramazione Messineo, 19, Reggio Calabria antonino.nocera@gmail.com Italiana Istruzione e formazione Certificato o diploma ottenuto Nome e tipo d istituto di istruzione o formazione Principali materie/competenze professionali apprese Date Dottorato in Ingegneria dell Informazione Università degli Studi Mediterranea di Reggio Calabria Facoltà di Ingegneria Corso di Laurea in Ingegneria delle Telecomunicazioni Capacità di effettuare ricerca, implementare prototipi scientifici e condurre campagne sperimentali su tematiche inerenti l Ingegneria Informatica. Capacità di tenere lezioni, seminari e tutorial sempre nello stesso ambito. Capacità manageriali e di progettazione. Titolo della tesi: Analyzing, Modeling and Exploiting Social Internetworking Scenarios. Certificato o diploma ottenuto Nome e tipo d istituto di istruzione o formazione Principali materie/competenze professionali apprese Date Laurea Specialistica in Ingegneria delle Telecomunicazione Voto 110/110 e lode Università degli Studi Mediterranea di Reggio Calabria Facoltà di Ingegneria Corso di Laurea in Ingegneria delle Telecomunicazioni Basi di Dati 2 (30 e lode), Sistemi Radiomobili (30), Sistemi di Telecomunicazioni (30), Sistemi avanzati per le Comunicazioni Personali 1 (30),Reti di Telecomunicazioni 2 (27), Informatica Teorica (30), Antenne (28), Campi Elettromagnetici 2 (28), Radiopropagazione nei sistemi radiomobili (30), Reti Radiomobili (30), Reti di Calcolatori (30 e lode), Sistemi Informativi (30 e lode). Titolo della tesi: Recommendation of reliable users, resources and social networks in a Social Internetworking System. Certificato o diploma ottenuto Nome e tipo d istituto di istruzione o formazione Date Laurea Triennale in Ingegneria delle Telecomunicazioni Voto 110/110 e lode Università degli Studi Mediterranea di Reggio Calabria Facoltà di Ingegneria Corso di Laurea in Ingegneria delle Telecomunicazioni Pagina 1 - Curriculum vitae di Nocera Antonino

17 Principali materie/competenze professionali apprese Basi di Dati1(30 e lode), Sistemi Operativi (30 e lode), Teoria dei Segnali (30), Comunicazioni Elettriche1 (28), Comunicazioni Elettriche 2 (28), Reti di Telecomunicazioni (28), Telematica (30), Fondamenti di Informatica 1 (30 e lode), Fondamenti di Informatica 2 (30 e lode), Fondamenti di Informatica 3 (30), microonde (30), Propagazione (30). Titolo della tesi: Realizzazione di un applicazione per il supporto del paradigma dell Always Best Connected sul terminale utente multi-standard. Date 04/ /2007 Certificato o diploma ottenuto Certificate of Course Completion Cisco CCNA Nome e tipo d istituto di istruzione o formazione Principali materie/competenze professionali apprese Università degli Studi Mediterranea di Reggio Calabria Facoltà di Ingegneria Corso Cisco CCNA CCNA-1 Networking Basics, CCNA-2 Router and Routing Basics, CCNA-3 Switching Basics and Intermediate Routing, CCNA-4 WAN Technologies. Certificato o diploma ottenuto Nome e tipo d istituto di istruzione o formazione Principali materie/competenze professionali apprese Date 24/11/ /12/2008 Partecipazione ad un corso sulla tecnologia Java per il Web Corso tenuto da Aubay presso l Università degli Studi Mediterranea di Reggio Calabria Facoltà di Ingegneria Prima Settimana: Introduzione alla programmazione orientata agli oggetti, Nozioni base di Java, Design Pattern, Java Servlet. Seconda Settimana: Nozioni avanzate di programmazione Java, Java Server Pages (JSP), Programmazione Java con interfacciamento a Database MySQL, Tomcat. Terza Settimana: Portlet, IBM Websphere Portal. Quarta Settimana: Programmazione Java con interfacciamento a Database Oracle, Programmazione Client-Server con utilizzo di Socket, Esercitazioni. Date Certificato o diploma ottenuto Diploma Scientifico voto 98/100 Nome e tipo d istituto di istruzione o formazione Liceo Scientifico L. da Vinci Reggio Calabria Esperienze Professionali Date Lavoro o posizione ricoperti Principali attività e responsabilità Nome ed indirizzo del datore di lavoro Dal 01/06/2013 ad oggi Assegnista di ricerca Metodologie basate su TRUST e Reputation e Tecniche di Data Mining per la Protezione di Infrastrutture Critiche Gruppo di Informatica, Dipartimento di Ingegneria dell Informazione, delle Infrastrutture e dell Energia Sostenibile (DIIES) dell Università degli Studi Mediterranea di Reggio Calabria Pagina 2 - Curriculum vitae di Nocera Antonino

18 Lavoro o posizione ricoperti Principali attività e responsabilità Nome ed indirizzo del datore di lavoro Date 25/02/ /04/2013 Collaboratore esterno di ricerca nell ambito del Progetto di dipartimento Web Scene Approcci implementativi per l analisi di informazioni in un Social Internetworking Scenario Gruppo di Informatica, Dipartimento di Ingegneria dell Informazione, delle Infrastrutture e dell Energia Sostenibile (DIIES) dell Università degli Studi Mediterranea di Reggio Calabria Lavoro o posizione ricoperti Principali attività e responsabilità Nome ed indirizzo del datore di lavoro Date 14/04/ /05/2009 Tutor esperto in Tecnologia Ict per la P.A ICT-SUD Lavoro o posizione ricoperti Principali attività e responsabilità Nome ed indirizzo del datore di lavoro Date 22/06/2009 Tutor Informatica (SSD ING-INF05) Università Mediterranea degli studi di Reggio Calabria Capacità e competenze personali Madrelingua/e Italiano Altra/e lingua/e Autovalutazione Comprensione Parlato Scritto Ascolto Lettura Interazione Produzione orale Inglese Eccellente Eccellente Ottimo Ottimo Eccellente Capacità e competenze relazionali Capacità maturate durante la carriera accademica sia da studente (studente universitario e dottorando) che da collaboratore e assegnista. Per quanto riguarda le capacità relazionali, esse sono state potenziate avendo a che fare con tantissime persone eterogenee essendo stato ed essendo membro di squadre di pallacanestro di categoria C e D ed essendo membro di un gruppo brit/rock. Area Intellettuale: - Capacità di gestione dello stress: Eccellente - Visione d insieme: Eccellente - Capacità di innovazione: Eccellente Area Manageriale: Pagina 3 - Curriculum vitae di Nocera Antonino

19 - Autonomia: Eccellente - Capacità realizzativa: Eccellente - Capacità di organizzazione: Eccellente - Capacità di pianificazione: Eccellente - Capacità decisionale: Eccellente Area Relazionale: - Capacità di gestire i conflitti: Eccellente - Abilità relazionale: Eccellente Capacità e competenze artistiche Musica: chitarra acustica ed elettrica. Capacità e competenze informatiche Ottima conoscenza del sistema operativo Android (3 anni) Eccellente capacità di sviluppo di app in ambiente Eclipse per Android (3 anni) (*) (*) Durante il suo dottorato e le collaborazioni con il gruppo di Ingegneria Informatica del Dipartimento DIIES dell Università Mediterranea di Reggio Calabria ha svolto diversi seminari sulla programmazione in ambiente Android nell ambito del corso Programmazione Java Avanzata e Mobile del corso di laurea Magistrale in Ingegneria Informatica e dei Sistemi di Telecomunicazione. E anche autore di un app presente nel market di Google (i dettagli sono accessibili sul sito Eccellente conoscenza di Java (9 anni) Eccellente conoscenza del software Eclipse (7 anni) Ottima conoscenza di XML secondo lo standard W3C (4 anni) Eccellente conoscenza di SQL (9 anni) Eccellente conoscenza di JSP, Java Servlet, Java Portlet (5 anni) Ottima conoscenza di C++ (3 anni) Ottima conoscenza di HTML (5 anni) Buona conoscenza di JDOM (2 anni) Buona conoscenza di Xquery (2 anni) Buona conoscenza di PHP (2 anni) Discreta conoscenza della piattaforma JADE (1 anno) Utilizzo di IBM Websphere Portal (1 anno) Utilizzo dei comuni tools su piattaforma Windows (Microsoft- Pacchetto Office) Eccellente conoscenza del sistema operativo Windows (10 anni) Ottima conoscenza del sistema operativo Linux (4 anni) Buona conoscenza del software Autocad (1 anno) Ottima conoscenza di programmazione di agenti intelligenti tramite Jade e JBuider (2 anni) Ottima conoscenza del DBMS Oracle 10g (5 anni) Ottima conoscenza di MySQL (3 anni) Buona capacità di sviluppo sfruttando la programmazione funzionale di Matlab e dei suoi tools. Pagina 4 - Curriculum vitae di Nocera Antonino

20 Ulteriori informazioni Autore di 29 Articoli Scientifici pubblicati o sottomessi per la pubblicazione in prestigiose Conferenze (come, ad esempio, IDEAS 09, ASONAM 12, PKDD 12, etc.) e Riviste Internazionali (come, ad esempio, Information Sciences, AI Communications, Knowledge Based Systems, Web Intelligence and Agent Systems Journal, etc.) Partecipazione a numerosi progetti di ricerca, fra i quali: inmoto (Information MObility for TOurism), un progetto del Programma Operativo Nazionale (PON) Ricerca e Competitività frutto di una collaborazione tra ACI Informatica, TSC Consulting, Engineering, l Università degli Studi della Calabria, l ICAR- CNR, l Università degli Studi Magna Graecia e l Università Mediterranea di Reggio Calabria. Il progetto è iniziato ad Aprile 2013 PRIN TENACE (Protecting National Critical Infrastructures from Cyber Threats), frutto di una collaborazione tra l Università degli Studi di Roma La Sapienza, l Università di Napoli, il Politecnico di Milano, l Università di Trento, l Università di Firenze, il Politecnico di Torino, l Università degli Studi di Napoli Parthenope, l Università di Pisa, il CNR e l Università Mediterranea di Reggio Calabria. Il progetto è iniziato a Febbraio SMBI (Social Media, E-Service e Business Intelligence: scenari evoluti), un progetto strategico di dipartimento che ha lo scopo di condurre una ricerca di base e avanzata in merito alle social network e, pi`u in generale, ai social media, agli e-service e alla Business Intelligence. Il progetto è iniziato a Novembre WebScene (Scenari Evolutivi del Web), un progetto strategico di dipartimento che ha lo scopo di condurre ricerca di base e avanzata in merito al Web e alle sue possibili evoluzioni, considerati da svariati punti di vista. Il progetto è iniziato a Novembre HKMS (Health Knowledge Mining Suite), un progetto che prevede lo sviluppo di un sistema per l applicazione di tecniche di OLAP e Data Mining su dati sanitari per migliorare l efficienza dei servizi sanitari erogati. Questo progetto è finanziato dalla Regione Calabria. Esso è stato svolto da Luglio 2011 ad Aprile PRIN EASE (Entity Aware Search Engines), un progetto svolto in collaborazione con il Politecnico di Milano, l Università della Calabria e l Università di Roma Tre. Il progetto è stato svolto da Novembre 2011 a Dicembre PIA CIS4PA (Cooperative Information System for Public Administration), un progetto finanziato dalla Regione Calabria e condotto dal dipartimento DIMET dell Università Mediterranea di Reggio Calabria in collaborazione con Kibernetes di Locri (RC). Il progetto è stato svolto da Marzo 2010 a Luglio PIA BI4PA (Business Intelligence for Public Administration), un progetto finanziato dalla Regione Calabria e condotto dal dipartimento DIMET dell Università Mediterranea di Reggio Calabria in collaborazione con Kibernetes di Locri (RC). Il progetto è stato svolto da Marzo 2010 a Luglio Lavoro di gruppo nell ambito dei seguenti progetti universitari: - Corso Basi di Dati 2: o Realizzazione di un portale Web per la gestione di un Computer Store con database di supporto Oracle 10g e interfaccia PHP o Realizzazione di una base di dati in XML per la gestione di un Computer Store - Elementi di Automatica 1 o Analisi di un circuito RLC mediante l utilizzo del Matlab - Antenne: o Progettazione e realizzazione tramite tool Nec4Win di un antenna Uda- Yagi - Sistemi di Telecomunicazioni o Algoritmi di forwarding per una rete multicast in ambiente wireless - Reti di Calcolatori Pagina 5 - Curriculum vitae di Nocera Antonino