Roberto Grasso
Nato a Catania l’1 agosto 1996. Nel 2019 ha conseguito la Laurea Triennale in Informatica con voti 110/110 e lode presso l’Università degli Studi di Catania discutendo una tesi, svolta in collaborazione con STMicroelectronics, dal titolo “Data Mining models to analyze the causal relation between evaluation boards and sales”. Nel 2021 ha conseguito la Laurea Magistrale in Informatica presso l’Università degli Studi di Catania con voti 110/110 e lode discutendo una tesi dal titolo “An algorithm for searching and counting motifs in temporal networks”. A novembre 2021 ha iniziato il Dottorato di Ricerca in Sistemi complessi per le Scienze Fisiche, Socio-economiche e della vita presso l’Università degli Studi di Catania.
La sua attività di ricerca si concentra principalmente sull’analisi di reti, con particolare interesse alle reti temporali. Sviluppa algoritmi per il subgraph matching, per la ricerca di motivi e per la generazione di reti random. Inoltre, studia modelli di Deep Learning per l’embedding di reti temporali.
R. Grasso, G.Micale, A. Ferro, A. Pulvirenti (2021). MODIT: MOtif DIscovery in Temporal networks. Frontiers in Big Data. (Under Revision)