Multicriteria Evaluation for Top-k and Sequence-based Recommender Systems

L'abstract è presente nell'allegato / the abstract is in the attachmen

Height estimate and Lipschitz approximation for geodesics in Carnot groups

We prove a height estimate and an approximation with Lipschitz graphs for geodesics in Carnot groups in the small excess regim

Production cost model of the multi-jet-fusion technology

© IMechE 2019. The paper presents a model of the production costs of the multi-jet-fusion technology that is based on a model of production costs of the selective laser sintering technology. The model is developed using the methodology of analysis of the event-driven process chain, which consists of modeling, batch assembly, setup, building, removal, and blasting activities. Production costs of each of the activities are separated to direct (labor, material, and energy) costs and indirect (equipment, overheads, and other indirect) costs. The developed model represents a basis for the development of algorithms and software tools for the calculation of the production costs of the multi-jet-fusion technology, since it defines all the necessary inputs and calculation procedures that enable the calculation of the total costs of a batch of products. Besides, the paper presents a procedure for the estimation of production costs that are attributed to a single product or product type.The authors wish to acknowledge the support of European Commission through the project “Advanced design rules for optimal dynamic properties of additive manufacturing products – A_MADAM”, which has received funding from the European Union’s Horizon 2020 research and innovation programme under the Marie Skłodowska-Curie grant agreement No 734455

Approcci computazionali al calcolo combinatorio e della probabilità

La difficoltà nello studio del calcolo combinatorio e della probabilità è una condizione diffusa all'interno del corso di ingegneria e scienze informatiche. Parte del problema è sicuramente l'approccio concreto condiviso da molti studenti, il quale si scontra con l'aspetto teorico di questa materia. Per questa forma mentis, lo studente è portato a dubitare di molte regole e teoremi (specie se contro intuitivi) anche dopo averne visto la dimostrazione. Ciò che questo tipo di studente trova più convincente è invece la prova pratica. La realizzazione di questo progetto parte da quest'idea, fornire agli studenti dimostrazioni pratiche attraverso la simulazione di contesti reali, offrendo la possibilità di confrontare i risultati di dette simulazioni con quelli enunciati nei teoremi. A tale scopo, una parte importante del lavoro è stata la realizzazione di grafici chiari ed esaustivi, che permettano di confrontare i risultati ottenuti con quelli attesi in maniera rapida ed intuitiva. Ciò non di meno, la realizzazione di alcune delle simulazioni ha comportato delle sfide tecniche nel produrre e maneggiare grosse moli di dati, nell'utilizzo di dataset di dati reali e nell'aspetto presentazionale dei risultati. Speriamo, attraverso la consultazione dell'elaborato analizzato di seguito, di semplificare lo studio ad alcuni studenti, aiutarli ad interiorizzare concetti basilari e non, fornendogli uno strumento per studiare più adatto a loro

All you need is ratings: A clustering approach to synthetic rating datasets generation

The public availability of collections containing user preferences is of vital importance for performing offline evaluations in the field of recommender systems. However, the number of rating datasets is limited because of the costs required for their creation and the fear of violating the privacy of the users by sharing them. For this reason, numerous research attempts investigated the creation of synthetic collections of ratings using generative approaches. Nevertheless, these datasets are usually not reliable enough for conducting an evaluation campaign. In this paper, we propose a method for creating synthetic datasets with a configurable number of users that mimic the characteristics of already existing ones. We empirically validated the proposed approach by exploiting the synthetic datasets for evaluating different recommenders and by comparing the results with the ones obtained using real datasets