Foto di Marta Cimitile
Ruolo: 
Ricercatore
Settore scientifico disciplinare: 
ING-INF05
Curriculum vitae: 
Ricevimento studenti

Martedì ore 11-15

Insegnamenti
  • Data Mining
  • Gestione delle informazioni aziendali
  • Sistemi di elaborazione delle informazioni
  • Abilità informatiche e telematiche
Attività scientifica
Process Mining e modellazione di processi: Individuazione di tecniche e modelli per la rappresentazione dei processi e per lo studio e l'individuazionedi iniziative di miglioramento dei principali business process.
Data Mining: applicazione di tecniche di data mining in domini differenti (Mobile, Security and Internet of Things).
Progetti di ricerca

NANOCAN-Nanofotonica per la lotta al cancro

Descrizione: L’obiettivo principale riguarda lo sviluppo di piattaforme innovative per la teranostica in vivo basate su tecnologia avanzata in fibra ottica, attraverso un solo dispositivo, ottenuto mediante integrazione di diversi probe multifunzionali in fibra, ingegnerizzati per la specifica applicazione e integrati in aghi medicali. Sarà possibile avere un unico strumento capace di effettuare contemporaneamente diagnosi e terapia, ossia teranostica, in vivo, all’interno del corpo del paziente.

Finanziatore: Regione Campania, POR CAMPANIA FESR 2014/2020

Altri Partecipanti: Centro Regionale Information Communication Technology scrl (CERICT), Università degli Studi del Sannio, Istituto nazionale delle Ricerche-Istituto per i Polimeri, Istituto Nazionale Tumori-Istituto G. Pascale, Compositi e Bionateriali, Teoresi group Spa, Biopox srl, Tecno Bios srl.

Ruolo: Responsabile area Data Mining - CERICT

Anno: 2018-oggi.

 

Machine Learning for Car Data Mining 

Descrizione: Il progetto mira allo sviluppo e sperimentazione di un approccio di machine learning per il riconoscimento del guidatore in base alle caratteristiche di guida. Il comportamento del guidatore è catturato mediante l’utilizzo di un CAN bus monitoring system.

Finanziatore: Unitelma Sapienza Finanziatori: Unitelma Sapienza

Altri Partecipanti: Unisannio, University of Tartu, University of Trieste.

Anno: 2017-2018.

 

TEMOTEC-TEcnologie e MOdelli per la Tutela degli Ecosistemi Culturali

Descrizione: Il progetto PON (PON3PE00098) mira alla realizzazione di una piattaforma tecnologica a supporto della tutela del patrimonio culturale. Tecniche di Data Mining e Knowledge Extraction sono utilizzate per supportare i processi di manutenzione dei beni pubblici.

Finanziatore: Cofinanziato a valere sul Fondo Europeo di Sviluppo Regionale e sul Fondo di Rotazione per l’attuazione delle Politiche Comunitarie.

Ruolo: Responsabile area Process Mining.

Soggetti proponenti: DIEM-Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione, Ingegneria Elettrica e Matematica Applicata presso Universita’ degli Studi di Salerno, Atos Italia S.p.A., CSI Management S.r.l., CerICT S.c.r.l., Integrazione Sistemi S.p.A.

Anno: 2015-2016.

 

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Pubblicazioni scientifiche

Mario Luca Bernardi, Marta Cimitile, Damiano Distante, Fabio Martinelli, and Francesco Mercaldo, Dynamic Malware Detection and Phylogeny analisys using Process Mining, International Journal of Information Security (IJIS) published by Springer, 2018.

Mario Luca Bernardi, Marta Cimitile, Fabio Martinelli, and Francesco Mercaldo, Driver and Path Detection through Time-Series Classification. Journal of Advanced Transportation, vol. 2018, Article ID 1758731, 20 pages, 2018.

Mario Luca Bernardi, Marta Cimitile,Francesco Mercaldo, Cross-organizational Process Mining in Cloud Environments. Journal of Information & Knowledge Management, World Scientific, 2018.

Mario Luca Bernardi, Marta Cimitile, Chiara Di Francescomarino, Fabrizio Maria Maggi, Do activity lifecycles affect the validity of a business rule in a business process? Information Systems, Volume 62, December 2016, Pages 42-59, ISSN 0306-4379, http://dx.doi.org/10.1016/j.is.2016.06.002.

Bernardi Mario Luca, Cimitile Marta, and Giuseppe Antonio Di Lucca. Mining static and dynamic crosscutting concerns: a role based approach. Journal of Software: Evolution and Process, 2016.

Andrea Burattin, Marta Cimitile, Fabrizio Maria Maggi, and Alessandro Sperduti. Online discovery of declarative process models from event streams. IEEE Transaction on Services Computing, 8(6):833–846, 2015.

Mario Luca Bernardi, Marta Cimitile, and Giuseppe A. Di Lucca. Design pattern detection using a dsl-driven graph matching approach. Journal of Software: Evolution and Process, 26(12):1233–1266, 2014.

Gerardo Canfora, Luigi Cerulo, Marta Cimitile, and Massimiliano Di Penta. How changes affect software entropy: an empirical study. Empirical Software Engineering, 19(1):1–38, 2014.

Mario Luca Bernardi, Marta Cimitile, and Damiano Distante. Web applications design recovery and evolution with RE-UWA. Journal of Software: Evolution and Process, 25(8):789–814, 2013.

Mario Luca Bernardi, Marta Cimitile, Martinelli Fabio and Mercaldo Francesco Keystroke Analysis for User Identification using Deep Learning Networks. In Proceeding of IEEE International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN) 2019.

Pasquale Ardimento, Mario Luca Bernardi, Marta Cimitile and Giuseppe De Ruvo, Learning analytics to improve coding abilities: a fuzzy-based process mining approach. In Proceeding of IEEE International Conference on Fuzzy Systems (FUZZ-IEEE), 2019.

Mario Luca Bernardi, Marta Cimitile and Fabrizio Maggi Evaluating Coding Behavior in Software Development Processes: A Process Mining Approach. In Proceeding of IEEE International Conference on Software and Systems Process (ICSSP), 2019.

Mario Luca Bernardi, Marta Cimitile, Martinelli Fabio and Mercaldo Francesco, Driver Identification: a Time Series Classification Approach. In Proceeding of IEEE International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN) 2018.

Giovanni Acampora, Mario Luca Bernardi, Marta Cimitile, Genoveffa Tortora and Autilia Vitiello A Fuzzy Clustering-based Approach to study Malware Phylogeny. In Proceeding of IEEE International Conference on Fuzzy Systems (FUZZ-IEEE), 2018.

Mario Luca Bernardi, Marta Cimitile, Fabio Martinelli and Francesco Mercaldo, An Ensemble Fuzzy Logic Approach to Game Bot Detection through Behavioural Features. In Proceeding of IEEE International Conference on Fuzzy Systems (FUZZIEEE), 2018.

 

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