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Análisis y Procesamiento de Grandes Redes Sociales y Semánticas

En la actualidad, las interacciones entre personas en distintos contextos digitales se han vuelto un fenómeno masivo. Estas interacciones generan volúmenes de información de tal magnitud que es imposible tratarlos con metodologías tradicionales. Para ello, en cambio, es necesario aplicar técnicas de análisis estadísticas, de visualización y de aprendizaje automático capaces de lidiar con la magnitud de volúmenes de datos implicada: Group of Analysis and Processing of Large Social and Semantic Networks.

Publicaciones

  • Pablo Celayes, Martín Domínguez, Damián Barsotti, " User-agnostic Model for Retweets Prediction Based on Graph-Embedding Representation of Social Neighborhood Information" (SimBig 2023), aceptado parara ser presentado en (diciembre 2023).
  • Ariel Fiuri, Martín Domínguez, Francisco Tamarit, " Reinforcement learning & biologically inspired artificial neural networks" (SimBig 2023), aceptado parara ser presentado en (diciembre 2023).
  • Pablo Celayes , Martín Domínguez y Damián Barsotti , User-agnostic Model for Prediction of Retweets Based on Social Neighborhood Information, 9th International Conference on Information Management and Big Data (Lima, Perú), conjunto con, Simbig, novumebre 2022
  • Parte de libro: “Tensiones y disputas comunicacionales en la esfera pública” ISBN Argentino con el número: ISBN: 978-950-33-1624-5, Publicación como parte del programa que llevamos a delanto en colaboración Interdisciplinaria con la Facultad de Ciencias de la Comunicación y Ciencias Económicas(ver seccion proyectos de invesitación).
  • • Juan Porta, Martín Domínguez, and Francisco Tamarit. “Automatic data imputation in time series processing using neural networks for industry and medical datasets”. In Communications in Computer and Information Science, Springer, International Conference on Information Management and Big Data (SimBig 2021). Springer, 2021.
  • • “Twitter Early Prediction of preferences and tendencies based in neighborhood behavior”, ,Emanuel Meriles, Martín Domínguez and Pablo Celayes, Communications in Computer and Information Science, Springer, 7th International Conference on Information Management and Big Data (SimBig 2020); October 2020;
  • • “Using Embeddings to Predict Changes in Large Semantic Graphs”, DAMIÁN BARSOTTI; MARTIN ARIEL DOMÍNGUEZ. 6th International Conference on Information Management and Big Data (SimBig 2019); Communications in Computer and Information Science,Springer, August 2019; Lima, Perú
  • • “Learning How to Ground a Plan - Partial Grounding in Classical Planning”. DANIEL GNAD; ÁLVARO TORRALBA; MARTÍN ARIEL DOMÍNGUEZ; ARECES, CARLOS; BUSTOS, FACUNDO. . Estados Unidos de América. Palo Alto. 2019. Libro. Artículo Completo. Conferencia. Proceeding of Thirty-Third AAAI Conference on Artificial Intelligence. Association for the Advancement of Artificial Intelligence (AAAI)
  • • “Analyzing the Retweeting Behavior of Influencers to Predict Popular Tweetswith and without Considering their Content”, ,Matías Silva, Martín Domínguez and Pablo Celayes, Communications in Computer and Information Science, Springer, 5th International Conference on Information Management and Big Data (SimBig 2018); September 2018; Lima, Perú. Print ISBN978-3-030-02839-8, Online ISBN978-3-030-02840-4
  • • "Prediction of User Retweets Based on Social Neighborhood Information and Topic Modelling" , Pablo Gabriel Celayes and Martín Ariel Domínguez, Lecture Notes in Artificial Intelligence (LNAI series), Springer, Proceeding of Mexican International Conference on Artificial Intelligence (MICAI 2017), Nueva California, Mexico.
  • • “Predicting Invariant Nodes in Large Scale Semantic Knowledge Graphs”. DAMIAN BARSOTTI; DOMÍNGUEZ, MARTÍN ARIEL; DUBOUE, PABLO ARIEL. Lima. Perú. 2017. Libro. Artículo Completo. Communications in Computer and Information Science 795, Springer 2018, ISBN 978-3-319-90595-2.
  • • "Predicting Invariant Nodes in Large Scale Semantic Graphs", Damián Barssotti, Martín Domínguez and Pablo Duboué, proceeding of 4th Annual International Symposium on Information Management and Big Data, SimBig17, Artículo Corto, nov. 2017, Lima, Perú. “http://ceur-ws.org/Vol-2029/paper4.pdf”
  • • "Peer reviews with a perspective based approach as an alternative to implement ISO 9001 audits", Álvaro Ruiz de Mendarozqueta, Pablo Oliva, Martín Ariel Domínguez y Gonzalo Bonigo; ASSE - Simposio Argentino de Ingeniería de Software (JAIIO); 2017; Córodoba, Argentina.
  • • Pablo Duboue and Martin Dominguez, “Using Robustness to Learn to Order Semantic Properties in Referring Expression Generation”, Advances in Artificial Intelligence - IBERAMIA 2016: 15th Ibero-American Conference on AI, San José, Costa Rica, 2016, Springer International Publishing, isbn 978-3-319-47954-5.
  • • Pablo Duboue, Martin Dominguez and Paula Estrella , “On the Robustness of Standalone Referring Expression Generation Algorithms Using RDF Data”, WebNLG2016, Proceeding of The International Natural Language Generation conference (INLG), The Association for Computational Linguistics (ACL), Setiembre 2016, Edimburgo.
  • • Syntactic Parsing Optimization, Martin Ariel Domínguez, Book, 120 pages, ISBN-13: 978-3-330-07746-1, SBN-10: 3330077468, Publisher: LAP Lambert Academic Publishing, 2017-04-25, Saarbrücken, Germany.
  • • P. A. Duboue, M. A. Domínguez and P. Estrella, "Evaluating Robustness of Referring Expression Generation Algorithms," 2015 Fourteenth Mexican International Conference on Artificial Intelligence (MICAI), Cuernavaca, 2015, pp. 21-27. doi: 10.1109/MICAI.2015.10, http://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=7429409&isnumber=7429398.
  • • Facundo Bustos and Areces, Carlos and Martin Ariel Dominguez and Joerg Hoffman, “Optimizing Planning Domains by Automatic Action Schema Splitting”, ICAPS 2014, the 24th International Conference on Automated Planning and Scheduling, 2014, ASSOCIATION FOR THE ADVANCEMENT OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AAAI),Portsmouth, USA.
  • • Martin Ariel Dominguez y Gabriel Gaston Infante Lopez. “A Framework for Unsupervised Dependency Parsing Using a soft-EM Algorithm and Bilexical Grammars”., Artículo de reveista, , RCS (Research in Computer Science Journal, in MICAI 2013 conferece, noviembre 2013.
  • • Martín Ariel Domínguez, - Tesis Doctoral – “Optimization of Automata for Natural Language Dependency Parsing” – en la Facultad de Matemática Astronomía y Física de la Famaf- 4 de junio de 2012.
  • • F. Pacheco, P.A. Duboué, and M. Domìnguez, "On The Feasibility of Open Domain Referring Expression Generation Using Large Scale Folksonomies", ;in Proceedings of the 2012 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language TechnologiesHLT-NAACL, 2012, pp.641-645.isbn 978-1-937284-20-6, Montreal, Canadá.
  • • Martín Ariel Domínguez and Gabriel Infante-Lopez , “Unsupervised Induction of Dependency Structures using Probabilistic Bilexical Grammars”, Proceedings of the 7th International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering (NLP-KE'11). Tokushima (Japan), November 2011, ISBN: 978-1-61284-729-0/11/$26.00 ©2011 IEEE.
  • • Martín Ariel Domínguez and Gabriel Infante-Lopez , “A New General Grammar Formalism for Parsing”, "Proceedings of the 10th Mexican International Conference on Artificial Intelligence, MICAI- 2011,Lecture Notes in Computer Science, LNAI series, Springer, Puebla, Mexico.", 2011, ISBN 978-3-642-25323-2, Pages:244-257,
  • • Martín Ariel Domínguez and Gabriel Infante-Lopez “Análisis de dependencias no supervisado basado en Gramáticas Biléxicas”, Proceeding del Workshop on NLP and Web-based Technologies, realizado dentro de la conferencia internacional IBERAMIA 2010, noviembre 2010.
  • • Martín Ariel Domínguez and Gabriel Infante-Lopez. Head finders inspection: An unsupervised optimization approach. In Proceedings of the 7th international conference on Advances in Natural Language Processing, IceTAL 2010, Reykjavik, Iceland., 2010, book Advances in Natural Language Processing, Springer, ISBN: 3-642-14769-0, 978-3-642-14769-2.
  • • Martín Ariel Domínguez and Gabriel Infante-Lopez. Searching for part of speech tags that improve parsing models. In Proceedings of the 6th international conference on Advances in Natural Language Processing, Springer-Verlag, GoTAL 2008, Gotemburgo, Suecia, 2008, isbn 978-3-540-85286-5.
  • • P-SPADES: A Process Algebra for Modeling Prioritized Stochastic Timed Systems - Publicación en el congreso CASIC 2003- La Plata Pcia. Bs. As.- Domínguez, Martín Ariel; Saiz Gerardo Javier; D´Argenio Pedro R. - pp. 1592_1602 - Formato CD.

Seminarios, difusión y actividades del grupo APGSyS

Seminarios

Seminarios del 2023

Seminarios del 2022

Seminarios del 2021

Seminarios del 2020

Seminarios del 2019

  • "Seminario sobre transferencia tecnológica a Rentas - Ministerio de Finanzas de la Provincia de Córodoba"; Damián Barsotti. Martín Domínguez y Juan Porta. 18/12/2019 Presentación
  • 'Using Embeddings to Predict Changes in Large Semantic Graphs", Damián Barsotti- Martín Domínguez, 14 de agosto paper
  • "La red que confundió a mi mujer con un sombrero", Damián Barsotti, 24 de julio de 2019. Presentación
  • "Attacks on high-betweenness nodes induce abrupt percolation transitions on random networks", Nahuel Almeira. 27 de mayo de 2019, Presentación
  • "Análisis de fenómenos sociales y comunidades en Twitter", Pablo Celayes. 10 de abril de 2019. Presentación
  • "Exploración y visualización de redes de músicos", Damián Barsotti, 3 de abril de 2019,Presentación

Seminarios del 2018

  • "Automatic data imputation in time series processing using neural networks for industry and medical datasets”, Juan Ignacio Porta, Martín Domínguez and Francisco Tamarit, Communications in Computer and Information Science, Springer, 8th International Conference on Information Management and Big Data (SimBig 2021); December 2021;
  • "Twitter Early Prediction of preferences and tendencies based in neighborhood behavior”, Emanuel Meriles, Martín Domínguez and Pablo Celayes, Communications in Computer and Information Science, Springer, 7th International Conference on Information Management and Big Data (SimBig 2020); October 2020;
  • Using Embeddings to Predict Changes in Large Semantic Graphs”, DAMIÁN BARSOTTI; MARTIN ARIEL DOMÍNGUEZ. 6th International Conference on Information Management and Big Data (SimBig 2019); Communications in Computer and Information Science,Springer, August 2019; Lima, Perú
  • Learning How to Ground a Plan - Partial Grounding in Classical Planning”. DANIEL GNAD; ÁLVARO TORRALBA; MARTÍN ARIEL DOMÍNGUEZ; ARECES, CARLOS; BUSTOS, FACUNDO. . Estados Unidos de América. Palo Alto. 2019. Libro. Artículo Completo. Conferencia. Proceeding of Thirty-Third AAAI Conference on Artificial Intelligence. Association for the Advancement of Artificial Intelligence (AAAI)
  • “Analyzing the Retweeting Behavior of Influencers to Predict Popular Tweets with and without Considering their Content”, ,Matías Silva, Martín Domínguez and Pablo Celayes, Communications in Computer and Information Science, Springer, 5th International Conference on Information Management and Big Data (SimBig 2018); September 2018; Lima, Perú. Print ISBN978-3-030-02839-8, Online ISBN978-3-030-02840-4
  • "Prediction of User Retweets Based on Social Neighborhood Information and Topic Modelling" , Pablo Gabriel Celayes and Martín Ariel Domínguez, Lecture Notes in Artificial Intelligence (LNAI series), Springer, Proceeding of Mexican International Conference on Artificial Intelligence (MICAI 2017), Nueva California, Mexico.
  • Predicting Invariant Nodes in Large Scale Semantic Knowledge Graphs”. DAMIAN BARSOTTI; DOMÍNGUEZ, MARTÍN ARIEL; DUBOUE, PABLO ARIEL. Lima. Perú. 2017. Libro. Artículo Completo. Communications in Computer and Information Science 795, Springer 2018, ISBN 978-3-319-90595-2.
  • "Predicting Invariant Nodes in Large Scale Semantic Graphs", Damián Barssotti, Martín Domínguez and Pablo Duboué, proceeding of 4th Annual International Symposium on Information Management and Big Data, SimBig17, Artículo Corto, nov. 2017, Lima, Perú. “http://ceur-ws.org/Vol-2029/paper4.pdf”
  • "Peer reviews with a perspective based approach as an alternative to implement ISO 9001 audits", Álvaro Ruiz de Mendarozqueta, Pablo Oliva, Martín Ariel Domínguez y Gonzalo Bonigo; ASSE - Simposio Argentino de Ingeniería de Software (JAIIO); 2017; Córodoba, Argentina.
  • Pablo Duboue and Martin Dominguez, “Using Robustness to Learn to Order Semantic Properties in Referring Expression Generation”, Advances in Artificial Intelligence - IBERAMIA 2016: 15th Ibero-American Conference on AI, San José, Costa Rica, 2016, Springer International Publishing, isbn 978-3-319-47954-5.
  • Pablo Duboue, Martin Dominguez and Paula Estrella , “On the Robustness of Standalone Referring Expression Generation Algorithms Using RDF Data”, WebNLG2016, Proceeding of The International Natural Language Generation conference (INLG), The Association for Computational Linguistics (ACL), Setiembre 2016, Edimburgo.
  • Syntactic Parsing Optimization, Martin Ariel Domínguez, Book, 120 pages, ISBN-13: 978-3-330-07746-1, SBN-10: 3330077468, Publisher: LAP Lambert Academic Publishing, 2017-04-25, Saarbrücken, Germany.
  • P. A. Duboue, M. A. Domínguez and P. Estrella, "Evaluating Robustness of Referring Expression Generation Algorithms," 2015 Fourteenth Mexican International Conference on Artificial Intelligence (MICAI), Cuernavaca, 2015, pp. 21-27. doi: 10.1109/MICAI.2015.10, http://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=7429409&isnumber=7429398.
  • Facundo Bustos and Areces, Carlos and Martin Ariel Dominguez and Joerg Hoffman, “Optimizing Planning Domains by Automatic Action Schema Splitting”, ICAPS 2014, the 24th International Conference on Automated Planning and Scheduling, 2014, ASSOCIATION FOR THE ADVANCEMENT OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AAAI),Portsmouth, USA.
  • Martin Ariel Dominguez y Gabriel Gaston Infante Lopez. “A Framework for Unsupervised Dependency Parsing Using a soft-EM Algorithm and Bilexical Grammars”., Artículo de reveista, , RCS (Research in Computer Science Journal, in MICAI 2013 conferece, noviembre 2013.
  • Martín Ariel Domínguez, - Tesis Doctoral – “Optimization of Automata for Natural Language Dependency Parsing” – en la Facultad de Matemática Astronomía y Física de la Famaf- 4 de junio de 2012.
  • F. Pacheco, P.A. Duboué, and M. Domìnguez, "On The Feasibility of Open Domain Referring Expression Generation Using Large Scale Folksonomies", ;in Proceedings of the 2012 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language TechnologiesHLT-NAACL, 2012, pp.641-645.isbn 978-1-937284-20-6, Montreal, Canadá.
  • Martín Ariel Domínguez and Gabriel Infante-Lopez , “Unsupervised Induction of Dependency Structures using Probabilistic Bilexical Grammars”, Proceedings of the 7th International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering (NLP-KE'11). Tokushima (Japan), November 2011, ISBN: 978-1-61284-729-0/11/$26.00 ©2011 IEEE.
  • Martín Ariel Domínguez and Gabriel Infante-Lopez , “A New General Grammar Formalism for Parsing”, "Proceedings of the 10th Mexican International Conference on Artificial Intelligence, MICAI- 2011,Lecture Notes in Computer Science, LNAI series, Springer, Puebla, Mexico.", 2011, ISBN 978-3-642-25323-2, Pages:244-257,
  • Martín Ariel Domínguez and Gabriel Infante-Lopez “Análisis de dependencias no supervisado basado en Gramáticas Biléxicas”, Proceeding del Workshop on NLP and Web-based Technologies, realizado dentro de la conferencia internacional IBERAMIA 2010, noviembre 2010.
  • Martín Ariel Domínguez and Gabriel Infante-Lopez. Head finders inspection: An unsupervised optimization approach. In Proceedings of the 7th international conference on Advances in Natural Language Processing, IceTAL 2010, Reykjavik, Iceland., 2010, book Advances in Natural Language Processing, Springer, ISBN: 3-642-14769-0, 978-3-642-14769-2.
  • Martín Ariel Domínguez and Gabriel Infante-Lopez. Searching for part of speech tags that improve parsing models. In Proceedings of the 6th international conference on Advances in Natural Language Processing, Springer-Verlag, GoTAL 2008, Gotemburgo, Suecia, 2008, isbn 978-3-540-85286-5.

APGSyS en los medios

Actividades APGSyS

Líneas de investigación

El objetivo del grupo de investigación es aplicar diferentes técnicas de aprendizaje y análisis, con el fin de poder inferir comportamientos o realizar predicciones sobre redes semánticas y sociales. Por ejemplo, en las redes sociales como Twitter, Facebook e Instagram, la intención es poder predecir el interés de algún usuario en particular o el comportamiento masivo que determina la popularidad de una publicación o usuario. En redes semánticas, como por ejemplo redes derivadas de Wikipedia, podemos intentar entender cómo evoluciona la información y poder predecir cuáles serían los cambios más probables basados en la desarrollo previo de dicha red.

Integrantes

Investigadores

Pos - Doctorandos:

En curso

Co-dirección de beca Post-Doc, de Conicet, del Dr. Martín Domínguez con el Dr. Carlos Areces de Facundo Bustos - en el área de planning.

Doctorandos:

En curso

  • Lic. Pablo Celayes (Dirección del Dr. Domínguez - Co-dirección del Dr. Damián Barsotti)
  • Lic. Juan Porta (co-dirección del Dr. Martín Dominguez en colaboración con el Dr. Tamarit)
  • Lic. Ariel Fiuri (dirección Dr. Dr. Martín Dominguez co- dirección Dr. Tamarit)

Finalizados

  • Co-dirección de Doctorado en Ciencias de Computación, Dr. Martín Domínguez con el Dr. Carlos Areces de Facudno Bustos - en el área de planning. Finalizada en Mayo del 2020.

Tesistas de grado:

En curso

  • Ezequiel Fabri
  • Tomás Cohen
  • Guillermo Delgadino

Finalizados:

  • Maximiliano Tejerina
  • Benjamín Ocampo
  • Emmanuel Meriles
  • Pablo Celayes
  • Matías Silva
  • Illiak Zapata

Colaboración con otros grupos de investigación:

  • Dr. Francisco Tamarit (Grupo de Teoría de la Materia Condensada - Sección Física)
  • Dr. Orlando Billoni (Grupo de Teoría de la Materia Condensada - Sección Física)
  • Dr. Diego Perotti (Grupo de Teoría de la Materia Condensada - Sección Física)
  • Dr. Manuel Tiglio (Grupo de Relatividad y Gravitación - Sección Física)

Colaboradores de la industria

  • Lic. Nahuel Di Paolo

Colaboración con otras unidades académicas

  • Cátedra: “Planificación y evaluación de proyectos de comunicación”, de la orientación en Investigación de la carrera de Licenciatura en Comunicación Social - Facultad de Ciencias de la Comunicación - Universidad Nacional de Córdoba.
    • Mg. Miguel Ángel Haiquel (titular de cátedra)
    • Dra. Nidia Abatedaga (adjunta de cátedra)

Proyectos de investigación relacionados

  • Proyecto: Técnicas de aprendizaje automático y “Big Data” aplicadas a la wikipedia y las redes sociales. (Secyt UNC - Proyecto Consolidar Secyt UNC - 2018-2021; Director Martín Domínguez).
  • Programa: “Contenidos vinculados al trabajo y a problemáticas socio-culturales en contextos emergentes: producción, circulación y visibilización en entornos digitales y en la esfera pública”. (Programa Secyt 2018 -2019 - Proyecto Interdisciplinario con Fac. de Cs. de la comunicación; Co-Director Martín Domínguez).
  • Proyecto: Generación de Expresiones Referenciales aplicadas a Wikipedia (Secyt UNC - Proyecto A- 2014 - 2017; Director Martín Domínguez).

Proyectos de transferencia relacionados

  • Consultoría y transferencia tecnológica, de Machine Learning, Empresa ONAPSYS SA, en redes neuronales detección de anomalías, mayo a noviembre 2021. Expediente: EX-2021-000627791- -UNC-ME#FAMAF:
  • Consultoría y transferencia tecnológica, de Machine Learning, Empresa Simtlix SRL, en redes neuronales para visión por computadora, setiembre a diciembre 2021. Expediente: EX-2021-00079184- -UNC-ME#FAMAF:
  • Consultoría y transferencia tecnológica, de Machine Learning y Procesamiento de Lenguaje Natural para Dirección General de Rentas de la provincia de Córdoba - Ministerio de Finanzas de la Provincia de Córdoba, 2021 y 2022 Res. Expediente: EX-2021-00739092- -UNC-ME#FAMAF:.
  • Consultoría sobre Machine Learning y series temporales ala empresa QPlus Consultores S. A.- febrero del 2020- Dr Martín Domínguez, Dr. Francisco Tamarit y Lic. Nahuel Di Paolo- (Según resoluciones decanales de 149 y 151/2020)
  • Consultoría y transferencia tecnológica, de Machine Learning y Procesamiento de Lenguaje Natural para Dirección General de Rentas de la provincia de Córdoba - Ministerio de Finanzas de la Provincia de Córdoba, Res. Dec. 463/2019.
  • Consultoría Informática en Machine Learning para la empresa THINKING GREEN S.A. (APEX) (Res. Decanal 670/2016.)
  • Consultoría informática a la empresa Red Hat S.A. Desarrollo de software de análisis de gestión de datos utilizando tecnologías de análisis de lenguaje para la Dirección Nacional de Migraciones (Res. Decanal 527/2016-722/2017)