Curriculum

Curriculum Docente

Posizione attuale

  • Ottobre 2019 - Settembre 2020: Titolare di Borsa di Ricerca: "Applicazione di strumenti informatici in campo musicale". Responsabile scientifico: prof. Roberto De Prisco.
  • Settembre 2018 - Agosto 2019: Postdoc e titolare di Assegno di Ricerca: "Smart Bioinformatica per IoT: da big data biologici a smart data biologici attraverso la combinatoria su parole". Responsabile scientifico: prof. Clelia De Felice.
  • Membro del Computer Music Laboratory: Laboratorio di Ricerca del Dipartimento di Informatica, diretto dal prof. Ordinario Roberto De Prisco.
  • Membro del gruppo di Ricerca "Automi e Linguaggi Formali": Attività scientifica svolta sotto la supervisione della prof. Clelia De Felice ed in collaborazione con la dott.ssa Rosalba Zizza

Titoli di Studio e Scientifici

  • Dottorato di Ricerca in Informatica: Dottorato di Ricerca in Informatica, XI Ciclo, Università degli Studi di Salerno. Titolo della Tesi: "Music composition algorithms and musical gestures recognition", discussa in data 23 Marzo 2012. Advisor: prof. Roberto De Prisco. Periodo: 1 Novembre 2008 - 1 Novembre 2011.
  • Laurea in Informatica: Laurea in Informatica conseguita il 15 Luglio 2004 con la votazione di 110 su 110 con Lode presso il Dipartimento di Informatica dell' Università degli Studi di Salerno. Titolo della Tesi: "Calcolo molecolare: Circular Splicing Systems". Relatore: prof. Clelia De Felice.
  • Maturità tecnica (indirizzo ragioniere perito commerciale e programmatore): Diploma conseguito nell'anno 1998/99 presso l'Istituto Tecnico Commerciale "F. S. Nitti" di Potenza (PZ) con votazione 100/100.

Titolarità di Assegni di Ricerca

  • "Smart Bioinformatica per IoT: da big data biologici a smart data biologici attraverso la combinatoria su parole". Attività di ricerca svolta presso il Dipartimento di Informatica, Università degli Studi di Salerno. Supervisor: prof. Clelia De Felice. Periodo: Settembre 2018 - Agosto 2019.
  • "Linguaggi Formali: aspetti teorici ed applicativi ispirati dalla biologia". Attività di ricerca svolta presso il Dipartimento di Informatica, Università degli Studi di Salerno. Supervisor: prof. Rosalba Zizza. Periodo: Maggio 2017 - Aprile 2018.
  • "Linguaggi Formali: aspetti teorici ed applicativi ispirati dalla biologia". Attività di ricerca svolta presso il Dipartimento di Informatica, Università degli Studi di Salerno. Supervisor: prof. Clelia De Felice. Periodo: Maggio 2016 - Aprile 2017.
  • "Linguaggi Formali: aspetti teorici ed applicativi ispirati dalla biologia". Attività di ricerca svolta presso il Dipartimento di Informatica, Università degli Studi di Salerno. Supervisor: prof. Clelia De Felice. Periodo: Maggio 2015 - Aprile 2016.
  • "Linguaggi Formali: aspetti teorici ed applicativi ispirati dalla biologia". Attività di ricerca svolta presso il Dipartimento di Informatica, Università degli Studi di Salerno. Supervisor: prof. Clelia De Felice. Periodo: Aprile 2014 - Marzo 2015.
  • "Linguaggi Formali: aspetti teorici ed applicativi ispirati dalla biologia". Attività di ricerca svolta presso il Dipartimento di Informatica, Università degli Studi di Salerno. Supervisor: prof. Clelia De Felice. Periodo: Aprile 2013 - Marzo 2014.
  • "Progetto di algoritmi e tecniche di composizione musicale". Attività di ricerca svolta presso il Dipartimento di Informatica, Università degli Studi di Salerno. Supervisor: prof. Roberto De Prisco. Periodo: 16 Aprile 2008 - 31 Ottobre 2008.

Responsabilità di studi e ricerche scientifiche

  • Responsabilità di attività di ricerca: Responsabile di una parte dell'attività di ricerca di un dottorando, nell'ambito del Dottorato di Ricerca in Informatica e Ingegneria dell'Informazione Ciclo: XXXIII, presso l'Università degli Studi di Salerno. Tema: "Machine Learning e Tecnoregolazione". Candidato: Alfonso Guarino, Advisor: Delfina Malandrino.
  • Responsabilità di progetti in collaborazione con enti di ricerca: Responsabile dell'attività scientifica svolta in collaborazione con l'Istituto di Teoria e Tecniche dell'Informazione Giuridica del CNR di Firenze nell'ambito del Progetto "Bibliotheca Iuris Antiqua". Referente: Sebastiano Faro, direttore del Istituto di Informatica Giuridica e Sistemi Giudiziari (IGSG), Firenze. Tema: "applicazione di tecniche di machine learning, visualizzazione e data mining
    per l'analisi del trattamento delle fonti giuridiche e del diritto romano". Periodo: Giugno 2019 - Dicembre 2019.
  • Responsabilità di progetti in collaborazione con spin-off universitari: Responsabile dell'attività di ricerca svolta in collaborazione con lo spin-off dell'Università degli Studi del Sannio, Benevento "Knowlab - The Knowledge Factory Spin Off". Referente: Ernesto Fabiani, Professore Ordinario del Dipartimento di Diritto, Economia, Management e Metodi Quantitativi (DEMM), Università degli studi del Sannio, Benevento. Tema: "Machine learning per profilazione utente e la dynamic diffiulty adjustment all'interno di Serious Games per la simulazione didattica del processo civile".

Responsabilità scientifica per progetti di ricerca internazionali e nazionali

  • Task leader per il progetto Europeo H2020 MSCA-RISE 872539 dal titolo Pangenome Graph algorithms and Data integration PANGAIA. Nello specifico, è responsabile del task "T3.1. Measures of similarities in pan-genomes" del workpackage WP3, relativo allo studio di nuove metodologie di confronto sequenze genomiche basate su metodi di machine learning e linguaggi formali.
    Obiettivo del WP3 - "Comparative and Evolutionary Pan-Genomics", è lo sviluppo di nuove metodologie per il confronto di genomi multipli. All’interno di questo WP3, si è infatti avviata una collaborazione con il prof. Jens Stoye dell’Università di Bielefeld (Germania).

Collaborazioni Scientifiche per progetti di Ricerca

  • Responsabile e Team leader delle attività del Musimathics Laboratory del Dipartimento di Informatica, Università degli Studi di Salerno, fondato nel 2008 dal prof. Roberto De Prisco. Il laboratorio ha supportato le attività di studenti di dottorato e assegnisti di ricerca. All'interno di tale laboratorio Rocco Zaccagnino svolge molteplici attività relativamente ai seguenti campi di ricerca: Algorithmic Music Composition, Music Styles Recognition, Computational Intelligence in Music, Music Gestures Recognition, Human-Computer Interaction with Virtual Instruments and Music Visualization. Tra i progetti realizzati, quelli che hanno portato alla sottomissione e pubblicazione degli articoli più importanti troviamo: (1) Sistemi basati su tecniche evolutive per la composizione di corali a 4 parti secondo le regole della musica classica e lo stile di J. S. Bach ("EvoBassComposer" e "EvoComposer"), (2) Sistemi per supportare gli utenti non vedenti durante lo studio della musica ("MusicaParlata"), (3) Sistema basato su tecniche di Machine Learning per supportare utenti con disabilità motorie durante lo studio e la performance musicale ("MarcoSmiles"), (4) Ambient Intelligence systems, basati su tecniche di Machine Learning e Evolutionary Computation, che forniscono la musica adatta (composta o selezionata da Spotify) ai cambiamenti dell'ambiente circostante ("EvoBackMusic" e "Gym Intelligence"), (5) Sistemi basati su tecniche di Machine Learning per il riconoscimento dei gesti di un direttore d'orchestra attraverso l'utilizzo della Nintendo WiiMote o Kinect ("Score Conductor"). All'interno del Musimathics Laboratory, svolge regolarmente attività di coordinamento di Tesisti Triennali e Magistrali, sia in qualità di RELATORE che di CO-RELATORE. I tesisti vengono coinvolti nei vari progetti, nei quali, Rocco Zaccagnino, in veste di responsabile, svolge il ruolo di coordinatore, ideatore, progettista e sviluppatore delle soluzioni proposte, e specificatamente dei moduli di Machine Learning e Evolutionary Computation. Nel periodo riportato ha prodotto diverse pubblicazioni, sia in atti di convegno che su riviste internazionali.
  • Partecipazione alle attività di un gruppo di ricerca composto dalla prof.ssa Clelia De Felice e dalla dott.ssa Rosalba Zizza sul tema "Automi e linguaggi formali", presso il Dipartimento di Informatica dell'Università degli studi di Salerno. Il gruppo ha una lunga attività di ricerca nell'ambito della teoria degli Automi e dei Linguaggi Formali. In tale contesto, si occupa di problemi al crocevia fra l’informatica teorica, la matematica e le applicazioni. Le principali tematiche oggetto di ricerca sono: Automi a stati finiti e linguaggi regolari, Codici a lunghezza variabile, Combinatoria delle parole, Linguaggi bidimensionali. Le linee di ricerca sviluppate abbracciano spesso due o più delle suddette aree. In particolare, sono oggetto d'indagine: proprietà strutturali dei codici a lunghezza variabile e loro relazioni con la teoria degli automi e delle serie formali, relazioni tra codici e combinatoria delle parole e gruppi liberi, estensioni della teoria dei codici al caso bidimensionale, proprietà combinatoriche e di riconoscibilità dei linguaggi bidimensionali, algoritmi e strutture dati per i linguaggi bidimensionali, modelli computazionali ispirati dalla biologia, applicazioni della combinatoria delle parole alla bioinformatica e alla compressione dati, applicazioni della teoria dei sistemi splicing alla composizione musicale. L’impegno didattico del gruppo è concentrato sui corsi di Laurea in Informatica e precisamente sui corsi di Architettura degli elaboratori, Elementi di Teoria della Computazione, Metodi matematici per l’Informatica, Progettazione di Algoritmi, Programmazione 1. Collaborazioni nazionali ed internazionali: prof. Valérie Berthé (CNRS, Université Paris Diderot), prof. Paola Bonizzoni (Università di Milano Bicocca), prof. Dora Giammarresi (Università di Roma Tor Vergata), prof. Marina Madonia (Università di Catania), prof. Sabrina Mantaci (Università di Palermo), prof. Dominique Perrin (Université Paris Est), prof. Antonio Restivo (Università di Palermo), prof. Christophe Reutenauer (Université du Québec à Montréal), prof. Giuseppina Rindone (Université Paris Est). All'interno di questo gruppo di ricerca, svolge regolarmente attività di supervisione, correlazione e coordinamento di tesisti, sia triennali che magistrali.
  • Collaborazione con il gruppo di ricerca in Bioinformatica e Algoritmica sperimentale ALGOLAB del Dipartimento di Informatica, di Informatica Sistemistica e Comunicazione dell’Università degli Studi di Milano-Bicocca diretto da Paola Bonizzoni, Professore Ordinario del Dipartimento di Informatica, Sistemistica e Comunicazione, Università degli Studi di Milano Bicocca, Milano. Nello specifico riveste il ruolo di Responsabile e Team Leader per gli aspetti dell’attività di ricerca riguardanti l’applicazione di metodi di analisi di sequenze e combinatoria delle parole alla Bioinformatica. All’interno di tale attività ha seguito e segue le attività di tirocinio e tesi di studenti della Laurea Triennale e Magistrale in Informatica. Gli argomenti trattati includono: metodi di fattorizzazioni di sequenze per dati massivi Next Generation Sequencing (NGS) e algoritmi combinatori su parole per l’analisi di dati NGS. Recentemente ha coordinato uno studio il cui obiettivo è stato quello di investigare i vantaggi derivanti dall'utilizzo di tecniche di machine learning nel RNA-Seq data classification problem, che consiste nell'assegnare le reads al gene da cui sono state generate. L'idea di base è stata quella di usare come features dei modelli di machine learning le nozioni di fingerprint e k-finger (sequenze di lunghezze dei fattori delle varie fattorizazzioni di Lyndon). Gli esperimenti hanno portato a definire 2 possibili modelli di machine lerning, e alla realizzazione di un tool denominato DeepShark (https://github.com/rzaccagnino/DeepShark). I risultati ottenuti hanno dimostrato l'efficacia delle fingerprint come firma delle reads, in grado di preservare la similarità, e sono stati presentati in pubblicazioni scientifiche attualmente under review.
  • Membro dell’unità di Salerno del progetto MIUR PRIN 2010-2011 “Automi e Linguaggi Formali: Aspetti Matematici e Applicativi”.
  • Collaborazione scientifica con il gruppo di ricerca coordinato dalla prof.ssa Delfina Malandrino del Dipartimento di Informatica dell'Università degli studi di Salerno. All'interno di questo gruppo ha svolto molteplici attività, con particolare riferimento alle attività di ricerca in tematiche quali: tecniche di Machine Learning applicate alla Privacy, Information Visualization, applicazione di tecniche di Computational Intelligence alla Tecnoregolazione. Nello specifico, svolge in veste di Responsabile e Team leader, il ruolo di ideatore e progettista degli aspetti relativi al Machine Learning e più in generale alla Computational Intelligence. All'interno di questo gruppo di ricerca, svolge regolarmente attività di supervisione, correlazione e coordinamento di tesisti, sia triennali che magistrali.
  • Collaborazione con Ernesto Fabiani, Professore Ordinario del Dipartimento di Diritto, Economia, Management e Metodi Quantitativi (DEMM), Università degli studi del Sannio, Benevento. Argomenti di Ricerca: Visual analytics, Social Network Analisys, Machine learning.
  • Collaborazione con Sebastiano Faro, direttore del Istituto di Informatica Giuridica e Sistemi Giudiziari (IGSG), Firenze. Argomenti di Ricerca: Visual analytics, Social Network Analisys, Machine learning.
  • Collaborazione con Sergio Pagano, Professore Ordinario del Dipartimento di Fisica "E. R. Caianiello", Dipartimento di Fisica, Università di Salerno. Argomenti di Ricerca: Visual analytics, Social Network Analisys, Machine learning.
  • Collaborazione con Pierpaolo Cavallo, Ricercatore del Dipartimento di Fisica "E. R. Caianiello", Dipartimento di Fisica, Università di Salerno. Argomenti di Ricerca: Visual analytics, Social Network Analisys, Machine learning.

Progetti di Ricerca

  • Progetto Indam "Progetto di Ricerca GNCS - INdAM 2019: Studio di proprietà combinatoriche di linguaggi formali ispirate dalla biologia e da strutture bidimensionali". Coordinatore: Maria Madonia, Università di Catania. Partecipanti: Elena Barcucci, Antonio Bernini, Luca Ferrari, Dora Giammarresi,
    Marcella Anselmo, Elisa Pergola, Rosalba Zizza, Giulio Cerbai, Renzo Pinzani, Rocco Zaccagnino.
  • Progetto Indam "Progetto di Ricerca GNCS - INdAM 2018". Coordinatore: Marcella Anselmo, Università degli Studi di Salerno. Partecipanti: Elena Barcucci, Antonio Bernini, Luca Ferrari, Dora Giammarresi, Maria Madonia, Elisa Pergola, Rosalba Zizza, Giulio Cerbai, Renzo Pinzani, Rocco Zaccagnino.
  • Fondo di ateneo: "Aspetti Teorici e Applicativi della Combinatoria delle parole e dei linguaggi formali". Coordinatore: Clelia De Felice. Partecipanti: Marcella Anselmo, Rocco Zaccagnino, Rosalba Zizza. Periodo: 11 Marzo 2019 - 10 Marzo 2022.
  • Fondo di ateneo: "Codici, combinatoria delle parole e linguaggi formali: aspetti teorici e orientamenti applicativi". Coordinatore: Clelia De Felice. Partecipanti: Marcella Anselmo, Rocco Zaccagnino, Rosalba Zizza. Periodo: 20 Novembre 2017 - 20 Novembre 2020.
  • Fondo di ateneo: "Linguaggi formali e codici: metodi combinatori e orientamenti applicativi". Coordinatore: Clelia De Felice. Partecipanti: Marcella Anselmo, Rocco Zaccagnino, Rosalba Zizza. Periodo: 29 Luglio 2016 - 20 Settembre 2018.
  • Fondo di ateneo: "Aspetti matematici e applicativi nella teoria dei codici e linguaggi formali". Coordinatore: Clelia De Felice. Partecipanti: Marcella Anselmo, Rocco Zaccagnino, Rosalba Zizza. Periodo: 28 Luglio 2015 - 28 Luglio 2017.
  • Fondo di ateneo: "Codici e sistemi splicing nella teoria dei linguaggi formali". Coordinatore: Clelia De Felice. Partecipanti: Marcella Anselmo, Rocco Zaccagnino, Rosalba Zizza. Periodo: 7 Novembre 2014 - 7 Novembre 2016.
  • Fondo di ateneo: "Aspetti algebrici e computazionali nella teoria dei codici, degli automi e dei linguaggi formali". Coordinatore: Clelia De Felice. Partecipanti: Marcella Anselmo, Rocco Zaccagnino, Rosalba Zizza. Periodo: 11 Dicembre 2013 - 11 Dicembre 2015.

Partecipazione a Comitati di Programma di Conferenze Internazionali - Attività di Referaggio

  • Chair di IV2020-SSNN - Social Issues analysis and visualisation in Online Social Networks (link)
  • Chair di VIS2020 - MuVis: Music Visualization (link)
  • Membro del comitato di programma di: "22 International Conference Information Visualisation - 1st International Symposium Music Visualization 2018 – MuVis", 10-13 Luglio 2018, Salerno, Italia (Atti pubblicati da: IEEE Computer Society).
  • Organizzatore del: "1st International Symposium Music Visualization 2018 - MuVis", all'interno di "22 International Conference Information Visualisation"; presso Università degli Studi di Salerno (10-13 Luglio 2018, Salerno, Italy).
  • Membro del comitato di programma di: "2nd International Conference on Computer Science and Artificial Intelligence (CSAI 2018)", Shenzhen University, Cina, 8-10 Dicembre, 2018.
  • Organizzatore del: "2st International Symposium Music Visualization 2019 - MuVis", all'interno di "23 International Conference Information Visualisation" (2-5 Luglio 2019, Parigi, Francia).
  • Membro del comitato di programma di: "23 International Conference Information Visualisation - 2st International Symposium Music Visualization 2019 - MuVis", 3-5 Luglio 2019, Parigi, Francia (Atti pubblicati da: IEEE Computer Society).
  • Organizzatore di: "Sixteenth conference of Computability in Europe (CiE 2020)"; presso Università degli Studi di Salerno, 29 Giugno-3 Luglio 2020, Salerno, Italy.
  • Organizzatore del: "3rd International Symposium Music Visualization 2020 - MuVis", all'interno di "24 International Conference Information Visualisation"; 28-31 Luglio 2020, Vienna, Austria.
  • Organizzatore del: "12th Conference on Security and Cryptography for Networks (SCN 2020)". Settembre 14-16, 2020, Amalfi (SA) – Italy.
  • Revisore per le seguenti riviste internazionali:
  1. Expert Systems with Applications, Elsevier, ISSN: 0957-4174
  2. Knowledge-Based Systems, Elsevier, ISSN: 0950-7051
  3. Theoretical Computer Science, Elsevier, ISSN: 0304-3975
  4. Soft Computing, Elsevier, ISSN: 1568-4946
  5. IEEE Access, IEEE, ISSN: 2169-3536
  6. IEEE Transactions on Computational Social Systems, IEEE, ISSN: 2329924X
  7. IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing, IEEE, ISSN: 1545-5971
  8. Journal of High Speed Networks, IOS Press, ISSN: 0926-6801
  9. Multimedia Tools and Applications, Springer, ISSN: 1573-7721
  10. SN Applied Sciences, Springer, ISSN: 2523-3971
  11. Future Internet, MDPI, ISSN: 1999-5903
  12. Applied Sciences, MDPI, ISSN: 2076-3417
  13. AI Journal, MDPI, ISSN: 2673-2688
  14. Sustainability, MDPI, ISSN: 2071-1050
  15. Electronics, MDPI, ISSN: 2079-9292
  16. Frontiers in Artificial Intelligence, 2624-8212.

Direzione o partecipazione a comitati editoriali di riviste e collane editoriali

  • Membro dell'Editorial Board di "Frontiers in Artificial Intelligence", ISSN: 2624-8212.
  • Editor di volume per: "22nd International Conference Information Visualisation, IV 2018", Fisciano, Italy, July 10-13, 2018. IEEE Computer Society 2018, ISBN 978-1-5386-7202-0.
  • Guest editor della Special Issue "Network Analysis and Computational Social Science: Theory, Methods, Applications, Future Perspectives", Future Internet, ISSN 1999-5903.
  • Membro dell'Editorial Board di "AI Journal", ISSN 2673-2688.

Presentazioni a Conferenze Internazionali

  • "22nd International Conference Information Visualization" (IV 2018). Fisciano, Italia. Titolo della presentazione: "Evaluation Study of Visualisations for Harmonic Analysis of 4-Part Music". Periodo: 10-13 Luglio, 2018.
  • "22nd International Conference Information Visualization" (IV 2018). Fisciano, Italia. Titolo della presentazione: "Visualization and Music Harmony: Design, Implementation, and Evaluation". Periodo: 10-13 Luglio, 2018.
  • "Computational Intelligence in Music, Sound, Art and Design - 6th International Conference" (EVOMUSART 2017). Amsterdam, Olanda. Titolo della presentazione: "A Kind of Bioinspired Learning of mUsic stylE". Periodo: 19-21 Aprile, 2017.
  • "2017 IEEE International Conference on Fuzzy Systems" (FUZZ-IEEE 2017). Napoli, Italia. Titolo della presentazione: "Fuzzy vectorial-based similarity detection of music plagiarism". Periodo: 9-12 Luglio, 2017.
  • "Theory and Practice of Natural Computing - 6th International Conference" (TPNC 2017). Praga, Repubblica Ceca. Titolo della presentazione: "Splicing-Inspired Recognition and Composition of Musical Collectives Styles". Periodo: 18-20 Dicembre, 2017.
  • "Evolutionary and Biologically Inspired Music, Sound, Art and Design - 5th International Conference" (EVOMUSART 2016). Porto, Portogallo. Titolo della presentazione: "An Evolutionary Composer for Real-Time Background Music". Periodo: 30 Marzo - 1 Aprile, 2016.
  • "Evolutionary and Biologically Inspired Music, Sound, Art and Design - 4th International Conference" (EVOMUSART 2015). Copenhagen, Danimarca. Titolo della presentazione: "Chorale Music Splicing System: An Algorithmic Music Composer Inspired by Molecular Splicing". Periodo: 8-10 Aprile, 2015.
  • "Theory and Practice of Natural Computing - Third International Conference" (TPNC 2014). Granada, Spagna. Titolo della presentazione: "Unavoidable Sets and Regularity of Languages Generated by (1, 3)-Circular Splicing Systems". Periodo: 9-11 Dicembre, 2014.
  • "Swarm and Evolutionary Computation - International Symposia" (ICAISC 2012). Zakopane, Polonia. Titolo della presentazione: "A Differential Evolution Algorithm Assisted by ANFIS for Music Fingering". Periodo: 29 Aprile - 3 Maggio, 2012.
  • "Applications of Evolutionary Computation" (EvoApplications 2011). Torino, Italia. Titolo della presentazione: "A Genetic Algorithm for Dodecaphonic Compositions". Periodo: 27-29 Aprile, 2011.
  • "Applications of Evolutionary Computation" (EvoApplications 2011). Torino, Italia. Titolo della presentazione: "A Customizable Recognizer for Orchestral Conducting Gestures Based on Neural Networks". Periodo: 27-29 Aprile, 2011.
  • "IEEE Symposium on Differential Evolution" (SDE 2011). Parigi, Francia. Titolo della presentazione: "A multi-objective differential evolution algorithm for 4-voice compositions". Periodo: 11-15 Aprile, 2011.
  • "Applications of Evolutionary Computation" (EvoApplications 2010). Istanbul, Turchia. Titolo della presentazione: "A Neural Network for Bass Functional Harmonization". Periodo: 7-9 Aprile, 2010.
  • Presentazione su invito: Dipartimento di Diritto, Economia, Management e Metodi quantitativi. Università degli Studi del Sannio. "Machine Learning e Tecnoregolazione". Titolo: L'intelligenza artificiale incontra il mondo delle regole. Data: 5 Dicembre 2018.
  • Presentazione su invito: Dipartimento di Diritto, Economia, Management e Metodi quantitativi, Università degli studi del Sannio, Benevento. Titolo: "Fake news e diffamazione online". Moderatore: Francesco Rota, docente di Diritto pubblico, Università degli studi del Sannio, Benevento. Partecipanti:
    Nicola Lettieri, docente di Informatica giuridica all'UNISAnnio, Rocco Zaccagnino, postdoc dell'Università di Salerno, e Teresa Meccariello, avvocato penalista del Foro di Benevento. Data: 27 Novembre 2019.

Attività scientifica

BIO-INSPIRATION: Theory and applications

La mia attività di ricerca si focalizza sullo studio dei sistemi "bio-inspired", cioè l'insieme delle metodologie ed approcci computazionali ispirati dalla natura definiti per affrrontare problemi complessi per i quali gli approcci tradizionali sono inefficaci, e per cui la natura invece fornisce esempi di sistemi biologici che presentano praticamente la soluzione richiesta. Tali sistemi nascono dalla consapevolezza, da parte della comunità scientifica dell'AI, che la ricerca di una "Intelligenza
meccanica" in grado di simulare l'intelligenza degli esseri viventi, richiede un compromesso iniziale: l'Intelligenza artificiale è diversa da quella biologica. Questa distinzione dipende essenzialmente dal fatto che esiste una profonda differenza tra le modalità di apprendimento tra macchine ed esseri umani. Gli essere umani hanno sviluppato la capacità di imparare molto più rapidamente da un numero più piccolo di dati e possiedono un'innata abilità di astrazione di modelli efficaci.

Lo stesso Turing aveva intuito la necessità di imitare la capacità di autoappredimento evolutiva e di modellazione organizzativa degli essere viventi. È diventato quindi fondamentale, per i ricercatori AI, concentrarsi su fenomeni come l’intelligenza emotiva e sociale (istinto, creatività, emozioni, organizzazione etc). L’AI ci insegna che il “livello alto del pensiero” che rende unici nella risoluzione di alcuni tipi di problema in realtà è quello innato degli animali: istinto, creatività, etc. Si tratta di quello che riusciamo a fare in maniera inconscia, delle nostre percezioni, legate alla nostra natura ed organizzazione naturale. Tutte queste motivazioni hanno portato alla nascita di un'intera area di ricerca (sottoarea dell'AI), chiamata Computational Intelligence (CI), che inizialmente includeva solo lo studio di Neural Networks, Evolutionary Computation and Fuzzy systems, e poi si è estesa includendo altri paradigmi tra cui la Swarm Intelligence.

In tale contesto, la mia attività di ricerca si è sviluppata essenzialmente in 2 direzioni: una applicativa ed una teorica. In ambito applicativo, mi sono occupato dello studio delle capacità dei sistemi CI di imitare la creatività umana in quella che viene ritenuta dai ricercatori AI, insieme ai giochi, una delle attività più distintive dell'essere umano: la Musica. Sotto la supervisione del prof. Roberto De Prisco (Università degli studi di Salerno), ho esplorato l'area di ricerca
Computer Music, partendo dagli approcchi del Media Lab del MIT di Boston e dell'Ircam di Parigi, concentrandomi sull'utilizzo dei metodi evolutivi nella Automatic music composition. Ciò ci ha permesso di introdurre nuove varianti nei metodi evolutivi e di definire un nuovo approccio evolutivo chiamato "Splicing music system", in grado di riprodurre stili musicali diversi. In ambito teorico, sotto la supervisione della prof.ssa Clelia De Felice (Università degli studi di Salerno), la mia attività di ricerca è iniziata dallo studio del DNA Computing ed in particolare dallo studio dei sistemi di splicing. DNA Computing è una sempre più crescente area di ricerca che mira all'utilizzo delle molecole di DNA per l'implementazione di processi computazionali. Una delle ambizioni maggiori in questo senso è la progettazione di sistemi di calcolo basati su molecole, in grado un giorno di sostituire gli attuali computer al silicone. Indipendentemente dal loro futuro successo tecnologico, in ambito teorico lo studio di queste problematiche da un punto di vista dei Linguaggi Formali ha portato a nuovi interessanti paradigmi di computazione che arricchiscono la comprensione della "natura della computazione". In questa direzione ci si è occupati di un particolare modello di computazione molecolare: i circular splicing systems.

  • Computational Intelligence in Music. L'uso della Computational Intelligence per lo sviluppo di "sistemi artistici" è una recente ed interessante area di ricerca. C'è un crescente interesse nell'applicazione di queste tecniche in campi quali: visual art e music generation, sound synthesis etc. Tra le più interessanti, la Computer Music, inizialmente identificata dalla comunità scientifica come l'area di ricerca che si occupa dell'applicazione dell'information technology alla composizione musicale, e che oggi invece rappresenta un punto di incontro tra varie discipline: computer science, musica, fisica, ingegneria e psicologia. Durante la mia attività di ricerca ci si è occupati in particolare di algoritmi di composizione musicale automatica, riproduzione di stili musicali, sviluppo di strumenti virtuali o sistemi di studio per consentire a disabili di svolgere attività musicali etc.
  • Linguaggi Formali e DNA Computing. DNA Computing è una sempre più crescente area di ricerca che mira all'uso delle molecole di DNA per l'implementazione di processi computazionali. Una delle ambizioni maggiori in questo senso è la progettazione di computers basati su molecole, in grado un giorno di sostituire gli attuali computer al silicone. Indipendentemente dal loro futuro successo tecnologico, in ambito teorico lo studio di queste problematiche da un punto di vista dei Linguaggi Formali ha portato a nuovi interessanti paradigmi di computazione che arricchiscono la comprensione della "natura della computazione". In questa direzione ci si è occupati di un particolare modello di computazione molecolare: i circular splicing system.
  • Linguaggi Formali e BioInformatica. In ambito bioinformatico, numerosi sono i tentativi di usare risultati teorici, in particolare quelli provenienti dalla Teoria delle Stringhe. Tra i problemi più interessanti troviamo la gestione ottimale di sequenze molecolari, sia da un punto di vista di memorizzazione che di interrogazione e ricerche. Ad esempio, sono state esplorate le potenzialità di fattorizzazioni su stringhe, tra cui quella di Lyndon, rispetto alla costruzione del suffix array associato ad una stringa. Tra i nostri risultati, recentemente abbiamo proposto una nuova fattorizzazione, detta "inversa di lyndon", con l'obiettivo di migliorare i risultati già esistenti e sviluppare un algoritmo parallelo efficiente per l'ordinamento dei suffissi di una stringa.
  • Techno-regulation. Rappresenta l'insieme delle tecniche che mirano ad influenzare il comportamento degli individui incorporando le norme (giuridiche) direttamente nei dispositivi tecnologici. In questa direzione abbiamo realizzato un app basato su machine learning per capire se l'utilizzatore di un dispositivo mobile è il conducente di una vettura. I risultati promettenti ci hanno consentito di progettare vari scenari, tra cui quello in cui il dispositivo si blocca completamente nel momento in cui viene usato da un conducente. Sulla stessa linea, ma orientato alla privacy e al controllo dei contenuti sul web, abbiamo anche realizzato un sistema per la fascia di età di chi usa un dispositivo mobile. Anche in questo caso, lo scenario a cui miriamo è quello in cui i contenuti del dispositivo, o della eventuale navigazione sul web, vengono filtrati in base all'età (impedire ad un bambino ad esempio di accedere a contenuti web pericolosi).
  • Big Data, Data Science e Machine Learning. I sistemi attuali attraverso cui gli individui interagiscono, come ad esempio il web, producono una mole enorme di dati ogni giorno (Big Data). Tali dati possono essere usati per monitorare preferenze, prevedere situazioni e quindi in uenzare comportamenti. Per poter fare questo bisogna quindi sviluppare tecniche efficienti per l'analisi di Big Data e modelli ottimali di Machine Learning, soprattutto nel contesto dei Social web systems. In un recente lavoro abbiamo mostrato ad esempio come prevedere il successo di un album discografico nel mercato americano, monitorando le informazioni provenienti dai social più noti, i.e., Facebook, Twitter, Instagram, e dai canali musicali più seguiti, tra cui Spotify e YouTube. Abbiamo mostrato come modelli classici di machine learning per la previsione non funzionino efficientemente per questo tipo di problema arrivando a proporne uno completamente nuovo. Lo stesso modello è stato recentemente applicato anche al contesto del mercato musicale italiano, e si precvede l'utilizzo anche in contesti diversi da quallo musicale, come ad esempio quello cinematografo o televisivo.
  • Visualization. Numerosi lavori sono stati proposti in letteratura allo scopo di mostrare che le tecniche di visualizzazione e di interazione possono supportare le attività umane, da quelle tecniche a quelle artistiche. L'utilizzo della visualizzazione rappresenta spesso un mezzo per facilitare la comprensione di regole generalemnte complesse. In ambito musicale ad esempio, abbiamo mostrato che il loro utilizzo può aiutare gli studenti e musicisti a comprendere le complesse regole armoniche e melodiche che vanno rispettate per raggiungere composizioni musicali corrette, soprattutto in ambito classico. Un altro possibile utilizzo riguarda l'utilizzo della visualizzazione per il rilevamento di ventuali plagi musicali. Abbiamo proposto infatti alcune tecniche di individuazione di plagi musicali e sviluppo di metriche di similarità mostrando come la visualizzazione consente di individuare più rapidamente punti critici di una composizione. Infine, abbiamo mostrato come le tecniche di visualizzazione possano aiutare anche nello studio di discipline scientifiche, tra cui la Logica Matematica. Abbiamo proposto un nuovo sistema di rappresentazione delle formule proposizionali e predicative mostrando come l'uso di appositi diagrammi consenta di comprendere più in profondità il loro significato.

Pubblicazioni

  • JOURNALS
  1. De Prisco Roberto, Guarino Alfonso, Lettieri Nicola, Malandrino Delfina, Zaccagnino Rocco. "Providing music service in Ambient Intelligence: experiments with gym users". EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS, ISSN: 0957-4174 (2020). doi.org/10.1016/j.eswa.2021.114951
  2. Capo Carmine, Guarino Alfonso, Lettieri Nicola, Malandrino Delfina, Zaccagnino Rocco. "Techno-regulation and intelligent safeguards. Analysis of touch gestures for online child protection", MULTIMEDIA TOOLS AND APPLICATIONS, ISSN: 1380-7501 (2019). doi:10.1007/s11042-020-10446-y.
  3. De Prisco Roberto, Zaccagnino Gianluca, Zaccagnino Rocco. "EvoComposer: An Evolutionary Algorithm for 4-voice Music Compositions". EVOLUTIONARY COMPUTATION, p. 1-42, ISSN: 1063-6560, doi: 10.1162/evco_a_00265 (2020).
  4. Cozza Federico, Guarino Alfonso, Isernia Francesco, Malandrino Delfina, Rapuano Antonio, Schiavone Raffaele, Zaccagnino Rocco. "Hybrid and lightweight detection of third party tracking: Design, implementation, and evaluation". COMPUTER NETWORKS, p. 1-18, ISSN: 1389-1286, doi: 10.1016/j.comnet.2019.106993 (2020).
  5. Bonizzoni Paola, De Felice Clelia, Zaccagnino Rocco, Zizza Rosalba. On the longest common prefix of suffixes in an inverse Lyndon factorization and other properties. THEORETICAL COMPUTER SCIENCE, p. 1-17, ISSN: 0304-3975, doi: 10.1016/j.tcs.2020.10.034 (2020).
  6. Bonizzoni Paola, De Felice Clelia, Zaccagnino Rocco, Zizza Rosalba. "Unavoidable Sets, Prefix Graphs and Regularity of Circular Splicing Languages". FUNDAMENTA INFORMATICAE, vol. 171, p. 81-95, ISSN: 0169-2968 (2020).
  7. Alberto Cosimato, Roberto De Prisco, Alfonso Guarino, Delfina Malandrino, Nicola Lettieri, Giuseppe Sorrentino, Rocco Zaccagnino. "The Conundrum of Success in Music: Playing it or Talking About it?". IEEE ACCESS, p. 123289-123298, ISSN: 2169-3536, doi: 10.1109/ACCESS.2019.2937743 (2019).
  8. Nicola Lettieri, Alfonso Guarino, Delfina Malandrino, Rocco Zaccagnino. "Platform Economy and Techno-Regulation—Experimenting with Reputation and Nudge". FUTURE INTERNET, vol. 7, p. 163-180, ISSN: 1999-5903, doi: 10.3390/fi11070163 (2019).
  9. Malandrino Delfina, Pirozzi Donato, Zaccagnino Rocco. "Learning the harmonic analysis: is visualization an effective approach?". MULTIMEDIA TOOLS AND APPLICATIONS, p. 1-32, ISSN: 1380-7501, doi: 10.1007/s11042-019-07879-5 (2019).
  10. Bonizzoni Paola, De Felice Clelia, Zaccagnino Rocco, Zizza Rosalba. "Inverse Lyndon words and inverse Lyndon factorizations of words". ADVANCES IN APPLIED MATHEMATICS, vol. 101, p. 281-319, ISSN: 0196-8858, doi: 10.1016/j.aam.2018.08.005 (2018).
  11. Lettieri Nicola, Altamura Antonio, Giugno Rosalba, Guarino Alfonso, Malandrino Delfina, Pulvirenti Alfredo, Vicidomini Francesco, Zaccagnino Rocco. "Ex Machina: Analytical platforms, Law and the Challenges of Computational Legal Science". FUTURE INTERNET, vol. 10, p. 1-25, ISSN: 1999-5903, doi: 10.3390/fi10050037 (2018).
  12. D'Ambrosio Salvatore, De Pasquale Salvatore, Iannone Gerardo, Malandrino Delfina, Negro Alberto, Patimo Giovanni, Scarano Vittorio, Spinelli Raffaele, Zaccagnino Rocco. "Privacy as a proxy for Green Web browsing: Methodology and experimentation". COMPUTER NETWORKS, vol. 126, p. 81-99, ISSN: 1389-1286, doi: 10.1016/j.comnet.2017.07.003 (2017).
  13. De Felice Clelia, De Prisco Roberto, Malandrino Delfina, Zaccagnino Gianluca, Zaccagnino Rocco, Zizza Rosalba. "Splicing music composition". INFORMATION SCIENCES, vol. 385-386, p. 196-212, ISSN: 0020-0255, doi: 10.1016/j.ins.2017.01.004 (2017).
  14. De Prisco Roberto, Malandrino Delfina, Pirozzi Donato, Zaccagnino Gianluca, Zaccagnino Rocco. "Understanding the structure of musical compositions: Is visualization an effective approach?". INFORMATION VISUALIZATION, vol. 16, p. 139-152, ISSN: 1473-8716, doi: 10.1177/1473871616655468 (2017).
  15. De Felice Clelia, Zaccagnino Rocco, Zizza Rosalba. "Unavoidable sets and circular splicing languages". THEORETICAL COMPUTER SCIENCE, vol. 658, p. 148-158, ISSN: 0304-3975, doi: 10.1016/j.tcs.2016.09.008 (2017).
  16. Zaccagnino Rocco, Zizza Rosalba, Zottoli Carlo. "Testing DNA code words properties of regular languages". THEORETICAL COMPUTER SCIENCE, vol. 608, p. 84-97, ISSN: 0304-3975, doi: 10.1016/j.tcs.2015.08.034 (2015).
  17. Cammarano Maria Elena, Guarino Alfonso, Malandrino Delfina, Zaccagnino Rocco. "A machine learning approach for genre-independent TV Shows popularity prediction". EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS, 2020, ISSN: 0957-4174 (2020), Major revision.

  • CONFERENCES
  1. De Prisco Roberto, De Santis Alfredo, Zaccagnino Rocco. "An accelerometer-based privacy attack on smartphones". In: ITASEC2021. To appear.
  2. Bonizzoni Paola, De Felice Clelia, Petescia Alessia, Pirola Yuri, Rizzi Raffaella, Stoye Jens, Zaccagnino Rocco, Zizza Rosalba. "Can we replace reads by numeric signatures? Lyndon fingerprints as representations of sequencing reads for machine learning". In: 7th-8th International Conference on Algorithms for Computational Biology (AlcoB 2020-2021). To appear.
  3. Benevento Gerardo, De Prisco Roberto, Guarino Alfonso, Lettieri Nicola, Malandrino Delfina, Zaccagnino Rocco. "Human-Machine Teaming in Music: anchored narrative-graph Visualization and Machine Learning". In: 24 International Conference on Information Visualisation. ONLINE. 7-11 September 2020, Victoria University, Australia & Technische Universität Wien, Austria. To appear.
  4. Lettieri Nicola, Guarino Alfonso, Malandrino Delfina, Zaccagnino Rocco. "The Affordance of Law. Sliding Treemaps browsing Hierarchically Structured Data on Touch Devices". In: 24 International Conference on Information Visualisation. ONLINE. 7-11 September 2020, Victoria University, Australia & Technische Universität Wien, Austria. To appear.
  5. Frasca Maria, Francese Rita, Guarino Alfonso, Malandrino Delfina, Risi Michele, Zaccagnino Rocco, Lettieri Nicola. "On the Limitation of Pathological Iris Recognition: Neural Network Perspectives". In: 24 International Conference on Information Visualisation. ONLINE. 7-11 September 2020, Victoria University, Australia & Technische Universität Wien, Austria. To appear.
  6. Cozza Federico, Guarino Alfonso, Malandrino Delfina, Rapuano Antonio, Zaccagnino Rocco. "On Analyzing Third-party Tracking via Machine Learning". In: International Conference on Information Systems Security and Privacy. p. 532-539, Valletta, Malta, February 25-27 2020, doi: 10.5220/0008972005320539.
  7. Bonizzoni Paola, De Felice Clelia, Zaccagnino Rocco, Zizza Rosalba. "Lyndon Words versus Inverse Lyndon Words: Queries on Suffixes and Bordered Words". In: (a cura di): A. Leporati C. Martín-Vide D. Shapira C. Zandron, Language and Automata Theory and Applications, 14th International Conference, LATA 2020. LECTURE NOTES IN COMPUTER SCIENCE, vol. 12038, p. 385-396, Springer, ISBN: 978-3-030-40607-3, ISSN: 0302-9743, Milano, 4-6 Marzo 2020.
  8. Guarino Alfonso, Malandrino Delfina, Lettieri Nicola, Pepe Luca, Spina Michele, Zaccagnino Rocco. "A Social Platform designed for Music: Learning and Making Composition Through Collaboration". In: International Conference on Systems and Informatics. p. 1004-1009, Shanghai, China, November 2-4, 2019, doi: 10.1109/ICSAI48974.2019.9010436.
  9. Malandrino Delfina, Guarino Alfonso, Lettieri Nicola, Zaccagnino Rocco. On the Visualization of Logic: A Diagrammatic Language Based on Spatial, Graphical and Symbolic Notations. In: 23rd International Conference on Information Visualisation - Biomedical Visualization and Geometric Modelling and Imaging. p. 7-12, Banissi E., ISBN: 978-172812838-2, Paris, 2-5 July 2019, doi: 10.1109/IV.2019.00011.
  10. Guarino Alfonso, Lettieri Nicola, Malandrino Delfina, Russo Pietro, Zaccagnino Rocco. "Visual Analytics to Make Sense of Large-Scale Administrative and Normative Data". In: 23rd International Conference on Information Visualisation - Biomedical Visualization and Geometric Modelling and Imaging. p. 133-138, Banissi E., ISBN: 978-172812838-2, Paris, France, 2-5 July 2019, doi: 10.1109/IV.2019.00031.
  11. Malandrino Delfina, Zaccagnino Rocco, Zizza Rosalba. "A multi-objective optimization model for music styles". In: CSAI 2018. p. 247-251, ACM International Conference Proceeding Series, Shenzhen, China, December 08 - 10, 2018, doi: 10.1145/3297156.3297205.
  12. De Prisco Roberto, Malandrino Delfina, Pirozzi Donato, Zaccagnino Gianluca, Zaccagnino Rocco. "Evaluation study of Visualisations for Harmonic Analysis of 4-part Music". In: Information Visualization - Biomedical Visualization, Visualisation on Built and Rural Environments & Geometric Modelling and Imaging. p. 484-489, Ebad Banissi, ISBN: 978-1-5386-7202-0, Fisciano, Salerno, Italy, 10-13 July, 2018.
  13. Malandrino Delfina, Pirozzi Donato, Zaccagnino Rocco. "Visualization and Music Harmony: Design, Implementation, and Evaluation". In: Information Visualization - Biomedical Visualization, Visualisation on Built and Rural Environments & Geometric Modelling and Imaging. p. 498-503, Ebad Banissi, ISBN: 978-1-5386-7202-0, Fisciano, Salerno, Italy, 10-13 July, 2018.
  14. De Prisco Roberto, Malandrino Delfina, Zaccagnino Gianluca, Zaccagnino Rocco, Zizza Rosalba. "A Kind of Bio-inspired Learning of mUsic stylE". In: Computational Intelligence in Music, Sound, Art and Design - 6th International Conference, EvoMUSART 2017. vol. 10198, p. 97-113, Correia, Joao and Ciesielski, Vic and Liapis, Antonios, ISBN: 978-3-319-55749-6, Amsterdam, The Netherlands, April 19-21, 2017, doi: 10.1007/978-3-319-55750-2_7.
  15. De Prisco Roberto, Malandrino Delfina, Zaccagnino Gianluca, Zaccagnino Rocco. "Fuzzy vectorial-based similarity detection of Music Plagiarism". In: 2017 IEEE Conference on Fuzzy Systems. p. 1-6, Naples, Italy, July, 9-12 2017, doi: 10.1109/FUZZ-IEEE.2017.8015655.
  16. De Prisco Roberto, Malandrino Delfina, Zaccagnino Gianluca, Zaccagnino Rocco. "A computational intelligence text-based detection system of music plagiarism". In: ICSAI 2017. p. 519-524, IEEE, ISBN: 978-1-5386-1107-4, Hangzhou, China, November 11-13, 2017, doi: 10.1109/ICSAI.2017.8248347.
  17. De Prisco Roberto, Malandrino Delfina, Zaccagnino Gianluca, Zaccagnino Rocco. "BAND: A mobile-based collaboration system for composing and playing music". In: ICSAI 2017. p. 1625-1630, IEEE, ISBN: 978-1-5386-1107-4, Hangzhou, China, November 11-13, 2017, doi: 10.1109/ICSAI.2017.8248544.
  18. De Prisco Roberto, Malandrino Delfina, Zaccagnino Gianluca, Zaccagnino Rocco, Zizza Rosalba. "Splicing-Inspired Recognition and Composition of Musical Collectives Styles". In: Theory and Practice of Natural Computing. vol. 10687, p. 219-231, Martín-Vide C., Neruda R., Vega-Rodríguez M., ISBN: 978-3-319-71068-6, Prague, Czech Republic, December 18-20, 2017, doi: 10.1007/978-3-319-71069-3_17.
  19. De Prisco Roberto, Esposito Antonio, Lettieri Nicola, Malandrino Delfina, Pirozzi Donato, Zaccagnino Gianluca, Zaccagnino Rocco. "Music Plagiarism at a glance: metrics of similarity and visualizations". In: 21st International Conference Information Visualisation. p. 1-6, London South Bank University, London, UK, July, 11-14 2017.
  20. De Prisco Roberto, Malandrino Delfina, Zaccagnino Gianluca, Zaccagnino Rocco. "Natural User Interfaces to Support and Enhance Real-Time Music Performance". In: Proceedings of the International Working Conference on Advanced Visual Interfaces. p. 204-211, ACM, ISBN: 978-1-4503-4131-8, Bari, Italy, 7-10 June, 2016.
  21. De Prisco Roberto, Malandrino Delfina, Zaccagnino Gianluca, Zaccagnino Rocco. "An Evolutionary Composer for Real-Time Background Music". In: Evolutionary and Biologically Inspired Music, Sound, Art and Design - 5th International Conference, EvoMUSART 2016. vol. 9596, p. 135-151, Germania:Springer Verlag, ISBN: 978-3-319-31007-7, Porto, Portugal, March 30 -- April 1, 2016, doi: 10.1007/978-3-319-31008-4_10.
  22. De Prisco Roberto, Lettieri Nicola, Malandrino Delfina, Pirozzi Donato, Zaccagnino Gianluca, Zaccagnino Rocco. "Visualization of Music Plagiarism: Analysis and Evaluation". In: 20th International Conference on Information Visualisation, IV 2016. p. 177-182, IEEE, Lisbona, Portugal, 19 - 22 July 2016, doi: 10.1109/IV.2016.56.
  23. De Felice Clelia, De Prisco Roberto, Malandrino Delfina, Zaccagnino Gianluca, Zaccagnino Rocco, Zizza Rosalba. "Chorale Music Splicing System: An Algorithmic Music Composer Inspired by Molecular Splicing". In: Evolutionary and Biologically Inspired Music, Sound, Art and Design - 4th International Conference, EvoMUSART 2015, LNCS. vol. 9027, p. 50-61, Springer Verlag, ISBN: 978-3-319-16497-7, Copenhagen, Danimarca, 8-10 Aprile 2015, doi: 10.1007/978-3-319-16498-4_5.
  24. Malandrino Delfina, Pirozzi Donato, Zaccagnino Gianluca, Zaccagnino Rocco. "A Color-based Visualization Approach to understand harmonic structures of Musical Compositions". In: 19th International Conference on Information Visualisation, IV 2015. p. 56-61, IEEE Computer Society Conference Publishing Services (CPS), Barcelona, 21-24 July 2015, doi: 10.1109/iV.2015.21.
  25. De Felice Clelia, Zaccagnino Rocco, Zizza Rosalba. "Unavoidable Sets and Regularity of Languages Generated by (1,3)-Circular Splicing Systems". In: Theory and Practice of Natural Computing, 3rd International Conference , TPNC 2014. vol. 8890, p. 169-180, LNCS Springer-Verlag, ISBN: 9783540261797, Granada (Spagna), 9-11 Dicembre 2014.
  26. Cianciulli Michelangelo, Zaccagnino Rocco, Zizza Rosalba. "An Easy Automata Based Algorithm for Testing Coding Properties of Infinite Sets of (DNA) Words". In: Proceedings of Theory and Practice of Natural Computing - First International Conference, TPNC 2012. vol. 7505, p. 121-132, Springer. Lecture Notes in Computer Science, ISBN: 9783642338595, Tarragona, Spain, October 2-4, 2012.
  27. Capozzi Alfredo, De Prisco Roberto, Nasti Michele, Zaccagnino Rocco. "Musica Parlata: a methodology to teach music to blind people". In: The 14th International, ACM, SIGACCESS, Conference on Computers and Accessibility. p. 245-246, Matt Huenerfauth and Sri Kurniawan, Boulder, CO, USA, October 22 - 24, 2012, doi: 10.1145/2384916.2384975.
  28. De Prisco Roberto, Zaccagnino Gianluca, Zaccagnino Rocco. "A Differential Evolution Algorithm Assisted by ANFIS for Music Fingering". In: Proceedings of the 2012 Symposium on Swarm Intelligence and Differential Evolution. vol. 7269, p. 48-56, Berlin; Heidelberg: Springer., ISBN: 9783642293528, doi: 10.1007/978-3-642-29353-5_6.
  29. De Prisco Roberto, Zaccagnino Gianluca, Zaccagnino Rocco. "A Genetic Algorithm for Dodecaphonic Compositions". In: Applications of Evolutionary Computation. p. 244-253, Springer, ISBN: 9783642205194, Torino, Italy, 27-29 aprile 2011.
  30. De Prisco Roberto, Zaccagnino Gianluca, Zaccagnino Rocco. "A multi-objective differential evolution algorithm for 4-voice compositions". In: 2011 IEEE Symposium on Differential Evolution. p. 65-72, IEEE, Paris, France, April 11-15, 2011, doi: 10.1109/SDE.2011.5952053.
  31. De Prisco Roberto, Sabatino Paolo, Zaccagnino Gianluca, Zaccagnino Rocco. "A Customizable Recognizer for Orchestral Conducting Gestures Based on Neural Networks". In: Applications of Evolutionary Computation. p. 254-263, Springer, ISBN: 9783642205194, Torino, Italy, 27-29 aprile 2011.
  32. De Prisco Roberto, Eletto Antonio, Torre Antonio, Zaccagnino Rocco. "A Neural Network for Bass Functional Harmonization. In: EvoApplications 2010. p. 351-360, Springer, ISBN: 9783642122415".
  33. De Prisco Roberto, Zaccagnino Gianluca, Zaccagnino Rocco. "EvoBassComposer: a multi-objective genetic algorithm for 4-voice compositions". In: Genetic and Evolutionary Computation Conference, GECCO 2010. p. 817-818, ACM, ISBN: 9781450300735, Portland, Oregon, USA,, July 7-11, 2010.
  34. De Prisco Roberto, Zaccagnino Rocco. "An Evolutionary Music Composer Algorithm for Bass Harmonization". In: EvoWorkshops 2009. vol. 5484, p. 567-572, Springer, ISBN: 9783642011283, Tubingen, Germany, April 15-17, 2009.

Attività Didattica

  • Co-Docente di un corso per il Dottorato di Ricerca in Informatica (Computer science and information technology) - Ciclo XXXV. Università degli Studi di Salerno. Titolo del Corso: "Computational Intelligence & Techno-regulation. Paradigms, methods, tools". Periodo: Settembre 2020 (A. A. 2019-2020).
  • Co-Docente di un corso per il Dottorato di Ricerca in Informatica (Computer science and information technology) - Ciclo XXXIV. Università degli Studi di Salerno. Titolo del Corso: "Computational Intelligence & Techno-regulation. Paradigms, methods, tools". Periodo: Settembre 2019 (A. A. 2018-2019).
  • "Metodi Matematici per l'Informatica". A.A 2020-2021, II Semestre, Corso di Laurea In Informatica. Università degli Studi di Salerno (6 CFU)
  • "Reti di Calcolatori". A.A 2020-2021, II Semestre, Corso di Laurea In Informatica. Università degli Studi di Salerno (3 CFU).
  • "Architettura degli Elaboratori". A.A 2020-2021, I Semestre, Corso di Laurea In Informatica. Università degli Studi di Salerno (3 CFU).
  • "Reti di Calcolatori". A.A 2019-2020, II Semestre, Corso di Laurea In Informatica. Università degli Studi di Salerno (3 CFU).
  • "Metodi Matematici per l'Informatica". A.A 2019-2020, II Semestre, Corso di Laurea In Informatica. Università degli Studi di Salerno (6 CFU).
  • "Architettura degli Elaboratori". A.A 2018-2019, I Semestre, Corso di Laurea In Informatica. Università degli Studi di Salerno (3 CFU).
  • "Reti di Calcolatori". A.A 2018-2019, II Semestre, Corso di Laurea In Informatica. Università degli Studi di Salerno (3 CFU).
  • "Metodi Matematici per l'Informatica". A.A 2018-2019, II Semestre, Corso di Laurea In Informatica. Università degli Studi di Salerno (6 CFU).
  • "Reti di Calcolatori". A.A 2017-2018, II Semestre, Corso di Laurea In Informatica. Università degli Studi di Salerno (3 CFU).
  • "Help teaching in Programmazione Distribuita". A.A 2020-2021, II Semestre, Corso di Laurea In Informatica. Università degli Studi di Salerno (30 ore).
  • "Help teaching in Laboratorio di Informatica". A.A 2019-2020, II Semestre, Corso di Laurea In Fisica. Università degli Studi di Salerno (10 ore).
  • "Help teaching in Laboratorio di Informatica". A.A 2018-2019, II Semestre, Corso di Laurea In Fisica. Università degli Studi di Salerno (10 ore).
  • Cultore della materia per i seguenti corsi (Laurea Triennale) tenuti presso il Dipartimento di Informatica, Università degli Studi di Salerno: Mobile Programming, Programmazione I, Elementi di Teoria della Computazione, Programmazione Distribuita.
  • Cultore della materia per i seguenti corsi (Laurea Triennale) tenuti presso il Dipartimento di Informatica, Università degli Studi di Salerno: Algoritmi Avanzati, Lab of IoT, Reti Geografiche: Struttura, Analisi e Prestazioni.

Tesi e tirocini

Segue sia in in qualità di RELATORE che CO-RELATORE, tesisti della laurea Triennale e Magistrale in Informatica. Tra gli argomenti maggiormente trattati: Computational Intelligence in Music, Evolutionary Methods, Machine Learning e Social Network Analysis, sviluppo di applicazioni basati su interfacce innovative (Leap Motion, Kinect, Wiimote), sviluppo di applicazioni mobili per Android e iOS (Location-based services, privacy, ecc.), e Linguaggi formali applicati alla Bioinformatica.
Ha seguito dal 2016 ad oggi più di 40 studenti della laurea Triennale e Magistrale in Informatica. Di seguito vengono riportati alcuni tra gli ultimi LAVORI DI TESI:
1) Tesi Magistrale in Informatica:
- "Utilizzo di tecniche di analisi semantica finalizzate ad evitare il privacy leakage". Francesco Vicidomini, 2020
- "MusicEmotion Recommended System". Claudio Amato, 2020
- "Virtual Coach: Un sistema di machine learning per il riadattamento di un piano di allenamento". Giovanni Balzano, 2020
- "Virtual Coach: Un sistema di machine learning per il riadattamento di un piano di allenamento". Orlando Mucci, 2020
- "Social network analysis, Machine learning and Visual analytics: applicazione a dati sanitari". Antonio Tino, 2020
- "Social network analysis, Machine learning and Visual analytics: applicazione a dati sanitari". Giacomo Astarita, 2020
- "On the sorting of suffixes of a word: conjecture, algorithm and experiments". Vittorio Aiello, 2019
- "Predicting the success of TV series through Social Media Analysis". Maria Elena Cammarano, 2019
- "Generazione di musica di background con dati generati da sensori". Claudio Cavallaro, 2019
- "Tecniche di Intelligenza Artificiale per il riconoscimento degli utenti in ambiente mobile". Carmine Capo, 2019
- "Prediction of Music Album Success Based on Social Media Analysis". Alberto Cosimato, 2019
- "Techniques of Business Intelligence for prediction of music album success". Giuseppe Sorrentino, 2019
- "SymphonyAI: un sistema di Intelligenza artificiale per la generazione di musica di background in realtime". Giulio Imperato, 2019
- "Condivisione di composizioni musicali e supporto didattico attraverso l'uso dei social networks". Michele Spina, 2018
- "Metriche testuali e tecniche di supporto per il rilevamento di plagi musicali". Antonio Esposito, 2018
- "Privacy sul Web: un approccio Machine Learning per l'individuazione di tracker Javascript". Raffaele Schiavone, 2018
- "A machine-learning approach to prevent privacy leakage on the Web". Alfonso Guarino, 2018
- "Machine-Learning based approaches for privacy: effectiveness and performance". Francesco Isernia, 2017
2) Tesi Triennale in Informatica:
- "A novel approach for the generalized multi-attribute graph embedding: experiments with the music style recognition problem". Gerardo Benevento, 2020
- "Tecniche di analisi del plagio musicale". Luca Ricci, 2019
- "Fattorizzazione di read genomiche: un approccio distribuito - nuove idee ed implementazioni in C". Danilo Apicella, 2019
- "Analisi del comportamento degli utenti durante l'utilizzo di smartphone". Andrea Marino, 2019
- "Fattorizzazioni di Lyndon applicate a dataset biologici: un approccio sequenziale". Sivia Scaffeo, 2018
- "Violin Pitch Detector: Rilevatore Tonalità Del Violino". Claudio Amato, 2018
- "SoMusic! Un social network per la visualizzazione e la condivisione di composizioni musicali". Luca Peppe, 2018
- "Applicazioni cross platform per visualizzazione e composizione musicale: VisualMelody Mobile: Business Logic". Simone Elia, 2018
- "Il plagio musicale: un supporto per l'analisi". De Luca Fiscone Gianluca, 2018
- "Un assistente automatico per il supporto durante le composizioni musicali". Nicola Di Bernardo, 2018
- "Una piattaforma mobile per la condivisione di composizioni musicali". Simone Finelli, 2018
- "Privacy sul Web: Tutela dei dati personali attraverso tecniche di Intelligenza Artificiale". Antonio Rapuano, 2016