Marco Polignano
Marco Polignano è assegnista di ricerca presso il Dipartimento di Informatica dell’Università di Bari Aldo Moro ed è membro del gruppo di ricerca SWAP (Semantic Web Access and Personalization) – Antonio Bello. Ha conseguito il dottorato di ricerca in Informatica e Matematica nel 2018, presso la stessa Università con la tesi dal titolo “An affect-aware computational model for supporting decision-making through recommender systems”. È membro del comitato di programma per numerose conferenze internazionali riguardanti l’intelligenza artificiale tra cui IJCAI, ECAI, IUI, AIVR. È stato membro del comitato organizzatore per la conferenza internazionale sull’intelligenza artificiale “Ai*iA 2017”, della competizione “EVALITA 2018 – ABSITA” incentrata sull’analisi delle emozioni dal testo, della competizione “EVALITA 2020 – ATE_ABSITA” sull’analisi automatica delle recensioni utente, di “UMAP 2020 ExUm” workshop sulla modellazione e la profilazione degli utenti. È revisore di molte riviste internazionali e conferenze sul tema dell’analisi del linguaggio naturale, e l’analisi degli aspetti emotivi legati al testo. Nel 2016 e nel 2018 è stato borsista dell’iniziativa internazionale “Marie Skłodowska-Curie Research and Innovation Staff Exchange (MSCA-RISE)”, coinvolto nel progetto N. 691071, intitolato “Seo-Dwarf: Semantic EO Data Web Alert and Retrieval Framework”. I suoi interessi di ricerca riguardano il filtraggio delle informazioni, i sistemi di raccomandazione, l’informatica cognitiva, l’elaborazione del linguaggio naturale e la profilazione utente. Nel corso della sua carriera, ha acquisito forti competenze in Intelligenza Artificiale, Machine Learning, Data Mining e Big Data.