Obszary badawcze

Moja praca naukowo-badawcza koncentruje się wokół poniższych dziedzin. Wyniki są dostępne w publikacjach, pracach doktorskich i magisterskich.

Badania prowadzone są w centrum ENGINE - The European Centre for Data Science, a także w ramach grup badawczych: Emognition, Social Network Group oraz Data Science Group, które są również powiązane z Międzywydziałowym Studenckim Kołem Naukowym "DaniE" - Dane i Eksploracja.

 

 

 

Aktualnie moje obszary badawcze to:

  • Detekcja i analiza emocji na podstawie sygnałów fizjologicznych z urządzeń do noszenia (wearable).
  • Personalizacja klasyfikacji subiektywnych treści tekstowych: agresywność, kontrowersja, konformizm, mowa nienawiści, obraźliwość
  • Emocje a treści tekstowe.
  • Uczenie maszynowe, zwłaszcza głębokie sieci neuronowe (wielomodalne), uczenie reprezentacji (grafy, sygnały, tekst), uczenie dla sieci / grafów (wnioskowanie relacyjne, relacyjne uczenie maszynowe), wnioskowanie dla sieci językowych i społecznych.
  • Sieci złożone zwłaszcza sieci społeczne (social networks - SN), ich analiza (SNA) i zastosowania; systemy społecznościowe. W tej dziedzinie współpracowaliśmy z firmami, m.in. z Tradeteq (UK), brand24KGHMBritish Telecom - Intelligent Systems Research Centre (ISRC), obecnie  BT Innovation,(UK), Orange (TPSA)Research & Engineering Center - REC oraz Telnet. Byliśmy także członkiem Europejskiej Sieci Doskonałości (Network of Excellence) Nature-inspired Smart Information Systems, oraz partnerem w europejskim projekcie RENOIR.
    • Rozprzestrzenianie się informacji i wpływu w sieciach, zwłaszcza temporalnych
    • Modelowanie sieci temporalnych
    • Analiza i ekstrakscja sieci wielowarstwowych; miary strukturalne w sieciach wielowarstwowych; grupowanie i predykcja grup, itp.
    • Klasyfikacja w sieciach społecznych i ogólniej złożonych; klasyfikacja kolektywna
    • Sieci społeczne w ocenie struktur organizacyjnych
    • Zastosowania analizy sieci społecznych w marketingu, telekomunikacji, pozyskiwaniu wiedzy ukrytej, analizie siatek przestępczych

 

Poprzednie obszary zainteresowań badawczych:

  • Przewidywanie obszarów badawczych, które będą się szybko rozwijać w najbliższym czasie.
  • Ocena naukowych projektów badawczych
  • Wielomodelowe i hybrydowe systemy predykcyjne (klasyfikacyjne), klasyfikacja wieloetykietowa.
  • Analizy danych medycznych, patrz projekt TRANSFoRm - Translational Research and Patient Safety in Europe.
  • Systemy rekomendacyjne (recommender systems), w szczególności systemy internetowe. 
    • Sklep internetowy WindOwls o deskach windsurfingowych, wykonany przez Pawła Kołodziejskiego, integrujący 5 metod rekomendacji w spersonalizowany sposób, 2004.
    • Projekt ROSA (Remote Open Site Agents) - adaptacyjny system rekomendacyjny dla serwisów internetowych, rozwijany z firmą Fujitsu Spain.
    • Rozszerzeniem projektu ROSA jest AdROSA - system spersonalizowanych reklam internetowych, w których rekomendowanymi obiektami są banery reklamowe.
  • Eksploracja (wydobywania) danych z hurtowni i dużych baz (data mining), ze szczególnym uwzględnieniem serwisów internetowych (web mining).
    • Negatywne reguły asocjacyjne (negative association rules).
    • Pośrednie reguły asocjacyjne (indirect association rules).
    • Grupowanie (clustering) stron internetowych z wykorzystaniem treści i struktury (odsyłaczy).
  • Baz danych dla prostych urządzeń, zwłaszcza mobilnych - modularne bazy danych
  • Bezpieczeństwo danych.
    • Projekt systemu weryfikacji statusów certyfikatów online na bazie SCVP (Radosław Michalski, 2006).
    • Projekt SigVer wykorzystania podpisów odręcznych do uwierzytelniania użytkowników (Tomasz Gaczyński, 2004).
    • Systemy wykrywania włamań IDS (Intrusion Detection Systems), w tym m.in. analiza istniejących rozwiązań oraz pułapka internetowa (Piotr Dorosz, 2002), wykrywanie włamań z wykorzystaniem sieci Bayesa - projekt BIDS (Marcin Żurakowski, 2004).
    • Problemy i zastosowania podpisów cyfrowych.
  • Zastosowań i przyszłości jezyków opartych na standardzie XML. 
    • XML Signature, XML Encryption. Dokument elektroniczny XML.
    • Języki wyszukiwania dla XML.
    • XML w elektronicznej wymianie danych EDI, EAI. Brokery integracyjne.
    • XML w bazach danych.
    • Wydajność transformacji XSLT.
  • Systemów zarządzania treścią CMS (Content Management Systems).
  • Wyszukiwanie informacji w sieci Internet.