Obiettivo
Nowadays, we witness that more and more information is stored and managed in a digital way. Moreover, very often processes are executed and planed by computers. This allows applying computer methods to optimize performance of our actions on an unprecedented scale. This is clearly visible in the case of eCommerce, where the main arena of operation of companies is handled solely using computers. Typically, machine learning tools and algorithms are widely used, e.g. for the prediction of user behavior, user classification, or in recommendation systems. When applying such tools one needs to base his computations on existing historical data. This limits the prediction power of such systems, as we cannot predict the reaction of the users nor of the markets to changes in our strategy. In the case of bidding for Ads in online auctions, we only have full information about the auctions we have won, but in the case of lost auctions we only know that we have lost. Hence, it is almost impossible to predict which auctions we would win using only plain historical data. This problem calls for a novel approach that could extrapolate missing information. Here, we propose the development of such framework together with the programming library that would support such extrapolation. This new framework will incorporate algorithmic game theory into the existing approximation and machine learning algorithms. Game theory gives the right tools to talk about incentives of strategic agents and allows predicting response of market actors to changing conditions. Our idea is to describe these incentives and to build a force feedback loop between market models and algorithmic optimization methods. We will first extract and learn the parameters of the market models from the historical data, only then the extrapolated model will be used as the benchmark for the optimization methods. This novel idea will allow to use optimization tools in the previously intractable parameter range.
Campo scientifico (EuroSciVoc)
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: https://op.europa.eu/it/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: https://op.europa.eu/it/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
- scienze sociali economia e commercio economia e gestione aziendale commercio commercio elettronico
- scienze naturali matematica matematica applicata teoria dei giochi
- scienze naturali informatica e scienze dell'informazione intelligenza artificiale apprendimento automatico
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Programma(i)
Programmi di finanziamento pluriennali che definiscono le priorità dell’UE in materia di ricerca e innovazione.
Programmi di finanziamento pluriennali che definiscono le priorità dell’UE in materia di ricerca e innovazione.
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H2020-EU.1.1. - EXCELLENT SCIENCE - European Research Council (ERC)
PROGRAMMA PRINCIPALE
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Argomento(i)
Gli inviti a presentare proposte sono suddivisi per argomenti. Un argomento definisce un’area o un tema specifico per il quale i candidati possono presentare proposte. La descrizione di un argomento comprende il suo ambito specifico e l’impatto previsto del progetto finanziato.
Gli inviti a presentare proposte sono suddivisi per argomenti. Un argomento definisce un’area o un tema specifico per il quale i candidati possono presentare proposte. La descrizione di un argomento comprende il suo ambito specifico e l’impatto previsto del progetto finanziato.
Meccanismo di finanziamento
Meccanismo di finanziamento (o «Tipo di azione») all’interno di un programma con caratteristiche comuni. Specifica: l’ambito di ciò che viene finanziato; il tasso di rimborso; i criteri di valutazione specifici per qualificarsi per il finanziamento; l’uso di forme semplificate di costi come gli importi forfettari.
Meccanismo di finanziamento (o «Tipo di azione») all’interno di un programma con caratteristiche comuni. Specifica: l’ambito di ciò che viene finanziato; il tasso di rimborso; i criteri di valutazione specifici per qualificarsi per il finanziamento; l’uso di forme semplificate di costi come gli importi forfettari.
ERC-POC - Proof of Concept Grant
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Invito a presentare proposte
Procedura per invitare i candidati a presentare proposte di progetti, con l’obiettivo di ricevere finanziamenti dall’UE.
Procedura per invitare i candidati a presentare proposte di progetti, con l’obiettivo di ricevere finanziamenti dall’UE.
(si apre in una nuova finestra) ERC-2015-PoC
Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito del bandoIstituzione ospitante
Contributo finanziario netto dell’UE. La somma di denaro che il partecipante riceve, decurtata dal contributo dell’UE alla terza parte collegata. Tiene conto della distribuzione del contributo finanziario dell’UE tra i beneficiari diretti del progetto e altri tipi di partecipanti, come i partecipanti terzi.
00-927 WARSZAWA
Polonia
I costi totali sostenuti dall’organizzazione per partecipare al progetto, compresi i costi diretti e indiretti. Questo importo è un sottoinsieme del bilancio complessivo del progetto.