Project for the class "Advanced data management": we developed an hybrid web platform (data warehouse / mediator) that through the scraping from various websites is capable of give the meaning, rhyme, synonyms, antonyms, translation, wiki page, context and idioms of a single italian or english word
Used technologies: Php, XML, Xpath, Xquery, Kettle, SQL
More info: http://www.sromano.altervista.org/progetti_magistrale/LPR_Application.pdf
How to Choose the Right Marketing Automation PlatformSalesfusion
SiriusDecisions analyst Jen Horton covers:
1. Top use cases from the SiriusDecisions 2014 marketing automation platform adoption study
2. Emerging trends in the marketing automation marketplace
3. A framework for assessing current process needs and evaluating offerings against your priorities
Ensemble b2b Segmentation and relative targettingHervé Gonay
A growing number of b-to-b marketing and sales leaders are incorporating the concept of Segmentation and relative targeting into their planning strategies. Ensemble BtoB et Siruis Decisions have seen some confusion around what factors should drive a relative targeting exercise.
IBM & Sirius Decisions: Transforming Marketing Through Buyer Profiles and Per...AMASanDiego
Track: Brand Management & Integrated Communications
Topic: PERSONAS
Title: Transforming Marketing Through Buyer Profiles and Personas
Speakers: JACQUES PAVLENYI, Portfolio Marketing Director, IBM & RACHEL YOUNG, Research Director, Sirius Decisions
The convergence of social and data technologies continues to cause disruption in many industries and professions. Marketing is certainly not immune. Customers have very different expectations now, including strong personalization and customization. If the message and offers aren’t tailored specifically to me, the message is tuned out or ignored. This is increasingly true in B2B as well as B2C marketing. And that’s where personas can help.
IBM and Sirius Decisions will discuss practical rationales and methods for applying buyer profiles and personas, and how IBM is transforming not just Marketing, but also Sales, Product Management, and other functions with data-driven, robust buyer profiles.
- See more at: http://sdama.org/events/2015-art-of-marketing-conference/#session-details
Operationalizing the Demand Funnel - Sirius Decisions Summit 2014Kevin Marasco
How to operationalize the demand funnel - as presented at Sirius Decisions Summit 2014. Presented by Kevin Marasco, HireVue CMO and David Lewis, CEO DemandGen.
Learn how to recruit top talent in half the time with HireVue's Talent Interaction Platform at hirevue.com
About HireVue - HireVue make business personal again. And we do it by promoting meaningful human interaction through a digitally-enhanced, connected experience that we call a Talent Interaction Platform™.
Solimena Dellafiore - Applicazioni RESTful con Jersey : come realizzare un mi...Riccardo Solimena
Attraverso l'approccio REST è possibile realizzare web service sfruttando al massimo l'eleganza e la potenza del protocollo HTTP. Mettendo mani al codice, si vedrà come sia possibile realizzare in 10 minuti un microblog RESTful, tipo twitter, e come i tool di sviluppo rendano il tutto ancora più semplice. Per la realizzazione del back end, si utilizzerà Jersey, la reference implementation Open Source di Sun della specifica JAX-RS (JSR-311), già integrata nella piattaforma JEE6.
How to Choose the Right Marketing Automation PlatformSalesfusion
SiriusDecisions analyst Jen Horton covers:
1. Top use cases from the SiriusDecisions 2014 marketing automation platform adoption study
2. Emerging trends in the marketing automation marketplace
3. A framework for assessing current process needs and evaluating offerings against your priorities
Ensemble b2b Segmentation and relative targettingHervé Gonay
A growing number of b-to-b marketing and sales leaders are incorporating the concept of Segmentation and relative targeting into their planning strategies. Ensemble BtoB et Siruis Decisions have seen some confusion around what factors should drive a relative targeting exercise.
IBM & Sirius Decisions: Transforming Marketing Through Buyer Profiles and Per...AMASanDiego
Track: Brand Management & Integrated Communications
Topic: PERSONAS
Title: Transforming Marketing Through Buyer Profiles and Personas
Speakers: JACQUES PAVLENYI, Portfolio Marketing Director, IBM & RACHEL YOUNG, Research Director, Sirius Decisions
The convergence of social and data technologies continues to cause disruption in many industries and professions. Marketing is certainly not immune. Customers have very different expectations now, including strong personalization and customization. If the message and offers aren’t tailored specifically to me, the message is tuned out or ignored. This is increasingly true in B2B as well as B2C marketing. And that’s where personas can help.
IBM and Sirius Decisions will discuss practical rationales and methods for applying buyer profiles and personas, and how IBM is transforming not just Marketing, but also Sales, Product Management, and other functions with data-driven, robust buyer profiles.
- See more at: http://sdama.org/events/2015-art-of-marketing-conference/#session-details
Operationalizing the Demand Funnel - Sirius Decisions Summit 2014Kevin Marasco
How to operationalize the demand funnel - as presented at Sirius Decisions Summit 2014. Presented by Kevin Marasco, HireVue CMO and David Lewis, CEO DemandGen.
Learn how to recruit top talent in half the time with HireVue's Talent Interaction Platform at hirevue.com
About HireVue - HireVue make business personal again. And we do it by promoting meaningful human interaction through a digitally-enhanced, connected experience that we call a Talent Interaction Platform™.
Solimena Dellafiore - Applicazioni RESTful con Jersey : come realizzare un mi...Riccardo Solimena
Attraverso l'approccio REST è possibile realizzare web service sfruttando al massimo l'eleganza e la potenza del protocollo HTTP. Mettendo mani al codice, si vedrà come sia possibile realizzare in 10 minuti un microblog RESTful, tipo twitter, e come i tool di sviluppo rendano il tutto ancora più semplice. Per la realizzazione del back end, si utilizzerà Jersey, la reference implementation Open Source di Sun della specifica JAX-RS (JSR-311), già integrata nella piattaforma JEE6.
Il lavoro di tesi presenta lo studio di un esperimento fMRI tramite tecniche di machine learning. I partecipanti dell'esperimento erano invitati a premere un pulsante con il dito indice o anulare, a seconda delle istruzioni visive che venivano fornite loro. La domanda a cui si vuole rispondere è la seguente: "esiste una differenza tra le risposte del cervello a queste due condizioni?". L'intero lavoro mostra come algoritmi di machine learning sono utilizzati per rispondere a questa domanda. In particolare sono state confrontate diverse tecniche per ridurre le dimensionalità dei dati (PCA, clustering, features selection). In seguito alla riduzione delle dimensionalità, sono state valutate le componenti selezionate rappresentando la risposta emodinamica (HRF - hemodynamic response function) e le mappe di attivazione. Infine, è stato addestrato un classificatore SVM (lineare e non lineare) tramite cross-validation per classificare i pattern.
Project for the class "Advanced Operating System”: we developed a tool for the analysis of Hadoop, DSTAT and HPROF log in order to estimate the performance of a cluster through graphs and warnings.
Used technologies: Java, R, Hadoop, Python, C
More info: http://www.sromano.altervista.org/progetti_magistrale/SOA_HadoopAnalyzerJR.pdf
Sviluppo in Java di un tool che sia di ausilio al programmatore permettendo la ricerca e l'inserimento di code pattern attraverso una specifica keyword.
OpenIdeas is a web application that allows you to share your Idea and to have some feedbacks from users. It uses concpets of linked-data, rdfa, semantic web.
In this work we want apply dispersion(new metric for Social Network Analysis) in real
problems to show how this metric highlights particolar vertex in a Social Network graph.
Used technologies: Python, R, Weka, Snap(Stanford) library, Gephi.
Seminario per l'esame di Automi Linguaggi e Complessità.
Argomento del seminario sono stati gli automi su oggetti infiniti. Sono stati presentati gli automi su parole infinite (omega-words) e gli automi su alberi infiniti.
Per ciascuna categoria sono stati presentati automi con diversi criteri di accettazione (Rabin, Muller, Street, Buchi).
Il lavoro di tesi presenta lo studio di un esperimento fMRI tramite tecniche di machine learning. I partecipanti dell'esperimento erano invitati a premere un pulsante con il dito indice o anulare, a seconda delle istruzioni visive che venivano fornite loro. La domanda a cui si vuole rispondere è la seguente: "esiste una differenza tra le risposte del cervello a queste due condizioni?". L'intero lavoro mostra come algoritmi di machine learning sono utilizzati per rispondere a questa domanda. In particolare sono state confrontate diverse tecniche per ridurre le dimensionalità dei dati (PCA, clustering, features selection). In seguito alla riduzione delle dimensionalità, sono state valutate le componenti selezionate rappresentando la risposta emodinamica (HRF - hemodynamic response function) e le mappe di attivazione. Infine, è stato addestrato un classificatore SVM (lineare e non lineare) tramite cross-validation per classificare i pattern.
Project for the class "Advanced Operating System”: we developed a tool for the analysis of Hadoop, DSTAT and HPROF log in order to estimate the performance of a cluster through graphs and warnings.
Used technologies: Java, R, Hadoop, Python, C
More info: http://www.sromano.altervista.org/progetti_magistrale/SOA_HadoopAnalyzerJR.pdf
Sviluppo in Java di un tool che sia di ausilio al programmatore permettendo la ricerca e l'inserimento di code pattern attraverso una specifica keyword.
OpenIdeas is a web application that allows you to share your Idea and to have some feedbacks from users. It uses concpets of linked-data, rdfa, semantic web.
In this work we want apply dispersion(new metric for Social Network Analysis) in real
problems to show how this metric highlights particolar vertex in a Social Network graph.
Used technologies: Python, R, Weka, Snap(Stanford) library, Gephi.
Seminario per l'esame di Automi Linguaggi e Complessità.
Argomento del seminario sono stati gli automi su oggetti infiniti. Sono stati presentati gli automi su parole infinite (omega-words) e gli automi su alberi infiniti.
Per ciascuna categoria sono stati presentati automi con diversi criteri di accettazione (Rabin, Muller, Street, Buchi).
9. Word
Integration
Leo,
Petrozziello,
Romano
Introduzione
Fonti
Wrapper
Schema
globale
Tecnologie
Overview
Possiamo raggruppare le fonti utilizzate in 2 categorie:
1 Italiane
• http://www.sinonimi-contrari.it STATICA
• http://www.cercarime.it/?rima STATICA
• http://www.dialettando.com/dizionario/ CAMBI
PERIODICI
• Google translator API STATICA
• Wikipedia API STATICA
• Modi di dire STATICA
• http://web-ngram.research.microsoft.com/similarity/
CAMBI PERIODICI
2 Inglesi
• Google translator API STATICA
• WordNet API STATICA
• Wikipedia API STATICA
14. Word
Integration
Leo,
Petrozziello,
Romano
Introduzione
Fonti
Wrapper
Schema
globale
Tecnologie
Sinonimi e contrari
Per la fonte http://www.sinonimi-contrari.it le xpath utilizzate
sono:
• /*[name()=’html’]/*[name()=’body’]/*[name()=’div’]/*[name()=’div’]/*[name()=’div’]
/*[name()=’div’][1]/*[name()=’ol’]/*[name()=’li’]/*[name()=’span’]/*[name()=’a’]/text()
• /*[name()=’html’]/*[name()=’body’]/*[name()=’div’]/*[name()=’div’]/*[name()=’div’]
/*[name()=’div’][3]/*[name()=’ol’]/*[name()=’li’]/*[name()=’span’]/*[name()=’a’]/text()
15. Word
Integration
Leo,
Petrozziello,
Romano
Introduzione
Fonti
Wrapper
Schema
globale
Tecnologie
Rime
Per la fonte http://www.cercarime.it/?rima le xpath utilizzate
sono:
• VECCHIO
/*[name()=’html’]/*[name()=’body’]/*[name()=’div’]/*[name()=’div’]/*[name()=’div’]/*[name()=’div’]
/*[name()=’ul’]/*[name()=’li’]/*[name()=’p’]/*[name()=’i’]/*[name()=’a’]
• NUOVO //*[name()=’div’]/*[name()=’div’][1]/*[name()=’ul’][1]/*[name()=’li’]/*[name()=’p’]/*[name()=’i’]
/*[name()=’a’]/text()
23. Word
Integration
Leo,
Petrozziello,
Romano
Introduzione
Fonti
Wrapper
Schema
globale
Tecnologie
Schema globale
Lo schema globale del sistema di interrogazione può essere
riscritto come segue:
• SchemaGlobale(Parola, Sinonimo, Contrario, Rima, Dialetto,
Regione, Traduzione,Da, A, Overview, Synonyms,
Descrizione, Wikipedia, Modo) :-
SinonimiContrari(Parola, Sinonimo, Contrario) ∨ Cercarime(Parola, Rima) ∨ Contesti(Parola,
Contesto) ∨ Dialetti(Parola, Dialetto, Regione) ∨ GoogleTranslator(Parola, Da, A, Traduzione) ∨
WordNet(Parola, Overview, Synonims) ∨ Wikipedia(Parola, Descrizione) ∨ Modi(Parola, Modo)
24. Word
Integration
Leo,
Petrozziello,
Romano
Introduzione
Fonti
Wrapper
Schema
globale
Tecnologie
Query
Riportiamo un sottoinsieme di query effettuabili sul
sistema:
1 Ricerca di un sinonimo e di una rima della parola
"‘gatto"’
q(Sinonimo, Rima) = SchemaGlobale(Parola, Sinonimo, Contrario, Rima, Dialetto, Regione,
Traduzione, Da, A, Overview, Synonyms, Descrizione, Wikipedia, Modo) ∧ Parola = ’gatto’ ∧ Da=’it’
∧ A=’en’
2 Ricerca tutte le informazioni della parola italiana
"‘bello"’
q(Sinonimo, Contrario, Rima, Dialetto, Modo, Wikipedia) = SchemaGlobale(Parola, Sinonimo,
Contrario, Rima, Dialetto, Regione, Traduzione, Da, A, Overview, Synonyms, Descrizione, Wikipedia,
Modo) ∧ Parola = ’gatto’ ∧ Da=’it’ ∧ A=’en’
3 Ricerca informazioni su Informazioni Wikipedia e la
traduzione della parola "‘dog"’
q(Wikipedia, Traduzione) = SchemaGlobale(Parola, Sinonimo, Contrario, Rima, Dialetto, Regione,
Traduzione, Da, A, Overview, Synonyms, Descrizione, Wikipedia, Modo) ∧ Parola = ’dog’ ∧ Da=’en’
∧ A=’it’
4 Prendere i dialetti e le rime della parola "‘cavallo"’
q(Dialetto, Rima) = SchemaGlobale(Parola, Sinonimo, Contrario, Rima, Dialetto, Regione, Traduzione,
Da, A, Overview, Synonyms, Descrizione, Wikipedia, Modo) ∧ Parola = ’cavallo’ ∧ Da=’it’ ∧ A=’en’
25. Word
Integration
Leo,
Petrozziello,
Romano
Introduzione
Fonti
Wrapper
Schema
globale
Tecnologie
GAV
Di seguito la riformulazione GAV delle interrogazioni:
1 q’(Sinonimo, Rima) = SinonimiContrari(Parola, Sinonimo, Contrario) ∨ Cercarime(Parola, Rima) ∧
Parola = "gatto" ∧ Da = "it" ∧ A = "en"
2 q’(Sinonimo, Contrario, Rima, Dialetto, Regione, Modo, Wikipedia) = SinonimiContrari(Parola,
Sinonimo, Contrario) ∨ CercaRima(Parola, Rima)
∨ Dialetti(Parola, Dialetto, Regione) ∨ Modi(Parola, Modo) ∨ Wikipedia(Parola, Descrizione) ∧
Parola = "bello" ∧ Da = "it" ∧ A = "en"
3 q’(Wikipedia, Traudzione) = Wikipedia(Parola, Descrizione) ∨ GoogleTranslator(Parola, Da, A)
∧Parola = "dog" ∧ Da = "en" ∧ A = "it"
4 q’(Dialetto, Rima) = CercaRime(Parola, Rima) ∨ Dialetti(Parola, Dialetto, Regione) ∧ Parola =
"cavallo" ∧ Da = "it" ∧ A = "en"
26. Word
Integration
Leo,
Petrozziello,
Romano
Introduzione
Fonti
Wrapper
Schema
globale
Tecnologie
LAV
• SinonimiContrari(Parola, Sinonimo, Contrario):-
SchemaGlobale(Parola, Sinonimo, Contrario, Rima, Dialetto, Regione, Traduzione,Da, A, Overview,
Synonyms, Descrizione, Wikipedia, Modo)
• Cercarime(Parola, Rima):- SchemaGlobale(Parola, Sinonimo, Contrario, Rima,
Dialetto, Regione, Traduzione,Da, A, Overview, Synonyms, Descrizione, Wikipedia, Modo)
• Contesti(Parola, Contesto):- SchemaGlobale(Parola, Sinonimo, Contrario,
Rima, Dialetto, Regione, Traduzione,Da, A, Overview, Synonyms, Descrizione, Wikipedia, Modo)
• Dialetti(Parola, Dialetto, Regione):- SchemaGlobale(Parola, Sinonimo,
Contrario, Rima, Dialetto, Regione, Traduzione,Da, A, Overview, Synonyms, Descrizione, Wikipedia,
Modo)
• GoogleTranslator(Parola, Da, A, Traduzione):-
SchemaGlobale(Parola, Sinonimo, Contrario, Rima, Dialetto, Regione, Traduzione,Da, A, Overview,
Synonyms, Descrizione, Wikipedia, Modo)
• WordNet(Parola, Overview, Synonims):- SchemaGlobale(Parola,
Sinonimo, Contrario, Rima, Dialetto, Regione, Traduzione,Da, A, Overview, Synonyms, Descrizione,
Wikipedia, Modo)
• Wikipedia(Parola, Descrizione):- SchemaGlobale(Parola, Sinonimo,
Contrario, Rima, Dialetto, Regione, Traduzione,Da, A, Overview, Synonyms, Descrizione, Wikipedia,
Modo)
• Modi(Parola, Modo):- SchemaGlobale(Parola, Sinonimo, Contrario, Rima, Dialetto,
Regione, Traduzione,Da, A, Overview, Synonyms, Descrizione, Wikipedia, Modo)
27. Word
Integration
Leo,
Petrozziello,
Romano
Introduzione
Fonti
Wrapper
Schema
globale
Tecnologie
LAV - 2
1 q(Sinonimo, Rima) :- SchemaGlobale(Parola, Sinonimo, Contrario, Rima, Dialetto, Regione,
Traduzione,Da, A, Overview, Synonyms, Descrizione, Wikipedia, Modo) ∧ Parola = "gatto" ∧ Da = "it"
∧ A = "en"
2 q(Sinonimo, Contrario, Rima, Dialetto, Regione, Modo, Wikipedia) :- SchemaGlobale(Parola,
Sinonimo, Contrario, Rima, Dialetto, Regione, Traduzione,Da, A, Overview, Synonyms, Descrizione,
Wikipedia, Modo) ∧ Parola = "bello" ∧ Da = "it" ∧ A = "en"
3 q(Wikipedia, Traduzione):- SchemaGlobale(Parola, Sinonimo, Contrario, Rima, Dialetto, Regione,
Traduzione,Da, A, Overview, Synonyms, Descrizione, Wikipedia, Modo) ∧Parola = "dog" ∧ Da = "en"
∧ A = "it"
4 q(Dialetto, Rima):- SchemaGlobale(Parola, Sinonimo, Contrario, Rima, Dialetto, Regione,
Traduzione,Da, A, Overview, Synonyms, Descrizione, Wikipedia, Modo) ∧ Parola = "cavallo" ∧ Da =
"it" ∧ A = "en"
28. Word
Integration
Leo,
Petrozziello,
Romano
Introduzione
Fonti
Wrapper
Schema
globale
Tecnologie
Bucket example
• q(Sinonimo, Rima) :- SchemaGlobale(Parola, Sinonimo, Contrario, Rima, Dialetto, Regione,
Traduzione,Da, A, Overview, Synonyms, Descrizione, Wikipedia, Modo) ∧ Parola = "gatto" ∧ Da = "it"
∧ A = "en"
Bucket=SchemaGlobale{V1(’gatto’, Sinonimo, Contrario), V2(’gatto’,Rima), V3(’gatto’, Contesto),
V4(’gatto’, Dialetto, Regione), V5(’gatto’, Da, A, Traduzione), V6(’gatto’, Overview, Synonims),
V7(’gatto’, Descrizione), V8(’gatto’, Modo)}