FERRANTE MARCO
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| Structure | Department of Mathematics | ||
| Telephone | 0498271366 | ||
| Qualification | Professore ordinario | ||
| Scientific sector | MAT/06 - PROBABILITY AND MATHEMATICAL STATISTICS | ||
| University telephone book | Show | ||
Office hours
| Monday | from 11:30 to 13:00 | Studio del docente, Dipartimento di Matematica, V piano Torre Archimede | |
| Thursday | from 11:30 to 13:00 | Studio del docente, Dipartimento di Matematica, V piano Torre Archimede | |
(updated on 19/07/2013 17:39)
Proposals for thesis
The Multi-armed bandit problem and its application to Information Retrieval.
Il Multi-armed bandit (MAB) problem è noto in letteratura da molti anni e studiato dai probabilisti
sia nel caso di processi a tempo discreto che a tempo continuo.
Ultimamente ha trovato molte applicazioni pratiche soprattutto in ambito informatico.
L'argomento della presente tesi è rivolto alle recenti applicazioni dei MAB all'Information
Retrieval (IR) e in special modo alla determinazione di strategie ottimali per la formazione
delle Test Collection (Pool) di documenti utilizzati per la valutazione dei sistemi in IR [1].
Verrà richiesto di svolgere una approfondita ricerca bibliografica e quindi di provare
varianti degli algoritmi presenti in letteratura per risolvere al meglio quanto richiesto
per la creazione dei Pool in IR e non ancora pienamente ottenuto da quanto fino ad ora
proposto [2].
[1] David E. Losada, Javier Parapar, and Álvaro Barreiro. 2016.
Feeling Lucky?: Multi-armed Bandits for Ordering Judgements in
Pooling-based Evaluation. In Proceedings of the 31st Annual ACM
Symposium on Applied Computing (SAC ’16). ACM, 1027–1034.
[2] Ellen M. Voorhees, 2018. On Building Fair and Reusable Test
Collections using Bandit Techniques. In Proceeding of CIKM ’18,
October 22–26, 2018, Torino, Italy.
Il Multi-armed bandit (MAB) problem è noto in letteratura da molti anni e studiato dai probabilisti
sia nel caso di processi a tempo discreto che a tempo continuo.
Ultimamente ha trovato molte applicazioni pratiche soprattutto in ambito informatico.
L'argomento della presente tesi è rivolto alle recenti applicazioni dei MAB all'Information
Retrieval (IR) e in special modo alla determinazione di strategie ottimali per la formazione
delle Test Collection (Pool) di documenti utilizzati per la valutazione dei sistemi in IR [1].
Verrà richiesto di svolgere una approfondita ricerca bibliografica e quindi di provare
varianti degli algoritmi presenti in letteratura per risolvere al meglio quanto richiesto
per la creazione dei Pool in IR e non ancora pienamente ottenuto da quanto fino ad ora
proposto [2].
[1] David E. Losada, Javier Parapar, and Álvaro Barreiro. 2016.
Feeling Lucky?: Multi-armed Bandits for Ordering Judgements in
Pooling-based Evaluation. In Proceedings of the 31st Annual ACM
Symposium on Applied Computing (SAC ’16). ACM, 1027–1034.
[2] Ellen M. Voorhees, 2018. On Building Fair and Reusable Test
Collections using Bandit Techniques. In Proceeding of CIKM ’18,
October 22–26, 2018, Torino, Italy.
Curriculum Vitae
Nel corso della mia attivita' scientifica mi sono occupato di diversi temi di ricerca:
Ho studiato il problema del filtraggio per sistemi di equazioni alle differenze stocastiche parzialmente osservabili, ottenendo caratterizzazioni per l'esistenza di filtri di dimensione finita ([1],[2])) e risultati di convergenza e uniforme convergenza per approssimazioni con Particle Filtering ([8]).
Ho studiato alcune classi di equazioni differenziali (e alle differenze) stocastiche anticipative, utilizzando le tecniche del Calcolo di Malliavin. In particolare mi sono interessato allo studio di equazioni con condizioni al bordo e delle markovianita' delle soluzioni ([3],[4],[6]).
Mi sono quindi dedicato allo studio delle equazioni differenziali stocastiche con ritardo ([5]) e il caso nel quale il moto Browniano usuale venga sostituito da un moto Browniano frazionario ([7],[9],[10]).
Più recentemente mi sono dedicato allo studio delle misure di rilevanza in Information Retrieval, pubblicando i lavori [11] e [12], e di alcuni modelli in biologia e epidemiologia ([13] e [14]).
[1] M. Ferrante
On the existence of finite dimensional filters in discrete time,
Stochastics and Stochastics Reports Vol.40, 169-179, 1992.
[2] M. Ferrante, P. Vidoni
A Gaussian-generalized inverse Gaussian finite dimensional filter,
Stochastic Processes and Their Applications, Vol.84, 165-176, 1999.
[3] A. Alabert, M. Ferrante, D. Nualart
Markov field property of stochastic differential equations,
The Annals of Probability Vol.23, No.3, 1262-1288, 1995.
[4] M.C. Baccin, M. Ferrante
On a stochastic delay difference equation with boundary
conditions and its Markov property,
Stochastic Processes and Their Applications Vol.60, 131-146, 1995.
[5] M. Ferrante, C. Rovira, M. Sanz-Sole',
Stochastic delay equation with hereditarity drift: estimates of the density,
Journal of Functional Analysis, Vol.72, pp. 165-176, 2000.
[6] A. Alabert, M. Ferrante,
Linear stochastic differential equations with functional boundary conditions,
The Annals of Probability Vol.31, No.4, 2003.
[7] M.Ferrante, C.Rovira,
Stochastic delay differential equations driven by fractional
Brownian motion with Hurst parameter H>1/2,
Bernoulli, 12 (1), 85-100, 2006.
[8] M.Ferrante, N.Frigo,
Particle filtering approximations for a Gaussian-generalized inverse Gaussian model,
Statistics and Probability Letters, 79, pp. 442-449, 2009.
[9] M.Ferrante, C.Rovira,
Convergence of delay differential equations driven by fractional Brownian motion,
JOURNAL OF EVOLUTION EQUATIONS, vol. 10, pp. 761-783, 2010.
[10] M. Ferrante, C. Rovira,
Stochastic differential equations with non-negativity
constraints driven by fractional Brownian motion,
JOURNAL OF EVOLUTION EQUATIONS, vol. 13, pp. 617-632, 2013.
[11]
M. Ferrante, N. Ferro, M. Maistro,
Injecting User Models and Time into Precision via Markov Chains,
SIGIR2014, ACM Press, USA, pp. 597-606, 2014.
[12]
M. Ferrante, N. Ferro, M. Maistro,
Towards a Formal Framework for Utility-oriented
Measurements of Retrieval Effectiveness.
ICTIR 2015, ACM Press, USA, pp. 21-30, 2015.
[13]
M. Ferrante, E. Ferraris, C. Rovira,
On a stochastic epidemic SEIHR model
and its diffusion approximation.
TEST, Vol.25, n.3, pp.482--502, 2016.
[14]
F. Montefusco, A. Tagliavini, M. Ferrante, M. Pedersen,
The stoichiometry of the BKCa-CaV complex determines its properties:
concise whole-cell modeling respecting local control,
BIOPHYSICAL JOURNAL, 2017, to appear.
Ho studiato il problema del filtraggio per sistemi di equazioni alle differenze stocastiche parzialmente osservabili, ottenendo caratterizzazioni per l'esistenza di filtri di dimensione finita ([1],[2])) e risultati di convergenza e uniforme convergenza per approssimazioni con Particle Filtering ([8]).
Ho studiato alcune classi di equazioni differenziali (e alle differenze) stocastiche anticipative, utilizzando le tecniche del Calcolo di Malliavin. In particolare mi sono interessato allo studio di equazioni con condizioni al bordo e delle markovianita' delle soluzioni ([3],[4],[6]).
Mi sono quindi dedicato allo studio delle equazioni differenziali stocastiche con ritardo ([5]) e il caso nel quale il moto Browniano usuale venga sostituito da un moto Browniano frazionario ([7],[9],[10]).
Più recentemente mi sono dedicato allo studio delle misure di rilevanza in Information Retrieval, pubblicando i lavori [11] e [12], e di alcuni modelli in biologia e epidemiologia ([13] e [14]).
[1] M. Ferrante
On the existence of finite dimensional filters in discrete time,
Stochastics and Stochastics Reports Vol.40, 169-179, 1992.
[2] M. Ferrante, P. Vidoni
A Gaussian-generalized inverse Gaussian finite dimensional filter,
Stochastic Processes and Their Applications, Vol.84, 165-176, 1999.
[3] A. Alabert, M. Ferrante, D. Nualart
Markov field property of stochastic differential equations,
The Annals of Probability Vol.23, No.3, 1262-1288, 1995.
[4] M.C. Baccin, M. Ferrante
On a stochastic delay difference equation with boundary
conditions and its Markov property,
Stochastic Processes and Their Applications Vol.60, 131-146, 1995.
[5] M. Ferrante, C. Rovira, M. Sanz-Sole',
Stochastic delay equation with hereditarity drift: estimates of the density,
Journal of Functional Analysis, Vol.72, pp. 165-176, 2000.
[6] A. Alabert, M. Ferrante,
Linear stochastic differential equations with functional boundary conditions,
The Annals of Probability Vol.31, No.4, 2003.
[7] M.Ferrante, C.Rovira,
Stochastic delay differential equations driven by fractional
Brownian motion with Hurst parameter H>1/2,
Bernoulli, 12 (1), 85-100, 2006.
[8] M.Ferrante, N.Frigo,
Particle filtering approximations for a Gaussian-generalized inverse Gaussian model,
Statistics and Probability Letters, 79, pp. 442-449, 2009.
[9] M.Ferrante, C.Rovira,
Convergence of delay differential equations driven by fractional Brownian motion,
JOURNAL OF EVOLUTION EQUATIONS, vol. 10, pp. 761-783, 2010.
[10] M. Ferrante, C. Rovira,
Stochastic differential equations with non-negativity
constraints driven by fractional Brownian motion,
JOURNAL OF EVOLUTION EQUATIONS, vol. 13, pp. 617-632, 2013.
[11]
M. Ferrante, N. Ferro, M. Maistro,
Injecting User Models and Time into Precision via Markov Chains,
SIGIR2014, ACM Press, USA, pp. 597-606, 2014.
[12]
M. Ferrante, N. Ferro, M. Maistro,
Towards a Formal Framework for Utility-oriented
Measurements of Retrieval Effectiveness.
ICTIR 2015, ACM Press, USA, pp. 21-30, 2015.
[13]
M. Ferrante, E. Ferraris, C. Rovira,
On a stochastic epidemic SEIHR model
and its diffusion approximation.
TEST, Vol.25, n.3, pp.482--502, 2016.
[14]
F. Montefusco, A. Tagliavini, M. Ferrante, M. Pedersen,
The stoichiometry of the BKCa-CaV complex determines its properties:
concise whole-cell modeling respecting local control,
BIOPHYSICAL JOURNAL, 2017, to appear.
Publications
List of taught course units in A.Y. 2019/20
| Degree course code (?) | Degree course track | Course unit code | Course unit name | Credits | Year | Period | Lang. | Teacher in charge |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| SC1161 | COMMON | SCN1031961 | MATHEMATICS WITH ELEMENTS OF STATISTICS
Details for students enrolled in A.Y. 2019/20 Current A.Y. 2019/20 |
9 | 1st Year (2019/20) | First semester |
ITA | MARCO FERRANTE |
| SC2377 | COMMON | SCP7079197 | STOCHASTIC METHODS
Details for students enrolled in A.Y. 2019/20 Current A.Y. 2019/20 |
6 | 1st Year (2019/20) | First semester |
ENG | MARCO FERRANTE |