Obiettivo
Clustering data according to similarity is ubiquitous in computer and data sciences. Similarity between data is often modeled by a distance function: two data points are close if they are similar. This induces a metric space in which each data point is associated to a point of the space. Thus, a clustering according to similarity is a partition of the points such that the distance between two points in the same part is small. Therefore, clustering problems play a crucial role in extracting information from massive datasets in various research areas. However, this problem is hard to formalise: the soundness of a particular clustering often depends on the structure of the data. This induces a gap between theory and practice: on the one hand no guarantee on the practical algorithms can be proven, on the other hand the best theoretical algorithms turn out to be noncompetitive in practice.
By focusing on both the algorithms and inputs that are relevant in practice, the PEAC project aims at rigorously analysing the cutting-edge heuristics and designing more efficient algorithms that are provably-correct for both clustering and hierarchical clustering (HC), bridging a gap between theory and practice.
Very recently, it was shown that a widely-used local search (LS) algorithm achieves the best approximation guarantees for some specific inputs. We plan to design a faster LS-based algorithm for those types of inputs to achieve both better running time and approximation guarantees than the best heuristics. We will design a non-oblivious LS algorithm to obtain a better than the current 2.675 approximation for k-median.
Dasgupta recently introduced a cost function for HC. Using this cost function, we plan to analyse the performances of widely-used heuristics for HC (e.g.: average-linkage, bisection k-means). We will characterize the real-world inputs and use the cost function to design more efficient provably-correct algorithms for HC.
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.: Il Vocabolario Scientifico Europeo.
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: Il Vocabolario Scientifico Europeo.
- scienze naturali informatica e scienze dell'informazione scienza dei dati
- scienze sociali media e comunicazione progettazione grafica
- scienze naturali informatica e scienze dell'informazione intelligenza artificiale apprendimento automatico
- scienze naturali informatica e scienze dell'informazione intelligenza artificiale programmazione euristica
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Parole chiave
Parole chiave del progetto, indicate dal coordinatore del progetto. Da non confondere con la tassonomia EuroSciVoc (campo scientifico).
Parole chiave del progetto, indicate dal coordinatore del progetto. Da non confondere con la tassonomia EuroSciVoc (campo scientifico).
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.1.3. - EXCELLENT SCIENCE - Marie Skłodowska-Curie Actions
PROGRAMMA PRINCIPALE
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H2020-EU.1.3.2. - Nurturing excellence by means of cross-border and cross-sector mobility
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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.
MSCA-IF - Marie Skłodowska-Curie Individual Fellowships (IF)
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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) H2020-MSCA-IF-2016
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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.
1165 KOBENHAVN
Danimarca
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.