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Análisis de sentimiento: comparación de algoritmos predictivos y métodos utilizando un lexicon español
(2019-07-29) Pauli, Pablo Agustín; Soliani, Valeria
"El propósito de este proyecto es por un lado realizar una comparación entre distintos algoritmos de aprendizaje supervisado y ver que tan confiables son a la hora de clasificar la información luego de pasarlos por un proceso de entrenamiento."
Análisis de sentimientos: aplicación sobre textos en redes sociales
(2019) Pedro, Diego Leonardo; Soliani, Valeria
"Obtener tendencias de opinión pública sobre un producto de una empresa, mediante la implementación de técnicas de análisis de sentimientos sobre mensajes de clientes en redes sociales."
Analysing river systems with time series data using path queries in graph databases
(2023) Bollen, Erik; Hendrix, Rik; Kuijpers, Bart; Soliani, Valeria; Vaisman, Alejandro
Transportation networks are used in many application areas, like traffic control or river monitoring. For this purpose, sensors are placed in strategic points in the network and they send their data to a central location for storage, viewing and analysis. Recent work proposed graph databases to represent transportation networks, since these networks can change over time, a temporal graph data model is required to keep track of these changes. In this model, time-series data are represented as properties of nodes in the network, and nodes and edges are timestamped with their validity intervals. In this paper, we show that transportation networks can be represented and queried using temporal graph databases and temporal graph query languages. Many interesting situations can be captured by the temporal paths supported by this model. To achieve the above, we extend a recently introduced temporal graph data model and its high-level query language T-GQL to support time series in the nodes of the graph, redefine temporal paths and study and implement new kinds of paths, namely Flow paths and Backwards Flow paths. Further, we analyze a real-world case, using a portion of the Yser river in the Flanders’ river system in Belgium, where some nodes are equipped with sensors while other ones are not. We model this river as a temporal graph, implement it using real data provided by the sensors, and discover interesting temporal paths based on the electric conductivity parameter, that can be used in a decision support environment, by experts for analyzing water quality across time.
Aplicación de aprendizaje supervisado para clasificación de tiempos no productivos de perforación & workover
(2019) Arca, Fabio Andrés; Soliani, Valeria
"La información de la base de datos de perforación & workover describe la actividad operativa que se realiza en los eventos de perforar, completar, reparar y mantener los pozos de gas y petróleo. Durante el desarrollo de las actividades descriptas previamente los Tiempos No Productivos de las operaciones son clasificadas en seis clases predefinidas. Con posterioridad, al leer las descripciones que acompañan a la clasificación realizada, se presentan dudas sobre su correcta asignación. En este trabajo se utilizan técnicas de aprendizaje supervisado para clasificar los Tiempos No productivos, determinando aquellos casos en los cuales existen diferencias con la clasificación originalmente asignada. Los no coincidentes deben ser enviados para su revisión con la finalidad de mejorar la calidad de información con la cual se toman decisiones. En una primera aproximación se implementa un algoritmo clasificador base y, para mejorar los resultados obtenidos, se genera un clasificador de múltiples algoritmos incorporado otros campos de información existente. Como resultado se obtiene una precisión general del 86%. En particular las precisiones obtenidas para las clases son del 98%, 90%, 88%, 83%, 75% y 74%."
Calidad de datos y aprendizaje automático: detección de errores semánticos en datos estructurados con esquema desconocido
(2021-11) Lentini, Alejandro Daniel; Soliani, Valeria
"El presente trabajo tiene como objetivo general evaluar si técnicas del aprendizaje automático provenientes del área del procesamiento natural del lenguaje pueden tener aplicación práctica en la detección semiautomática de errores semánticos en datos estructurados multivariados con calidad y esquema de datos desconocidos, ofreciendo lineamientos para el desarrollo de herramientas que asistan a los usuarios en estas tareas."
Estimador de pre-oferta de calificación crediticia para empresas y PyMES
(2020-01-04) Antonelli, Javier; Soliani, Valeria
"El objetivo de este trabajo es la aplicación, a un caso real, de distintos modelos predictivos que ayuden a determinar un monto de pre-oferta de calificación crediticia para ofrecerles a potenciales clientes de la entidad financiera pertenecientes a los segmentos Empresas y Pymes."
Evolución del COVID-19 en Argentina: comparación con China, España e Italia
(2020-11) Banús, Verónica Gisela; Soliani, Valeria
"El objetivo de este estudio es entender si Argentina tomó medidas preventivas suficientes y a tiempo para evitar los picos de casos positivos y muertes que tuvieron China, España e Italia. Con el fin de poder realizar dicho estudio, se hará un análisis comparativo entre los cuatro países anteriormente citados para entender cuál y cómo fue la evolución de sus contagios y muertes, qué medidas preventivas tomaron, cuál fue el impacto que las mismas tuvieron, entre otras."
Indexing continuous paths in temporal graphs
(2022) Kuijpers, Bart; Ribas, Ignacio; Soliani, Valeria; Vaisman, Alejandro Ariel
"Temporal property graph databases track the evolution over time of nodes, properties, and edges in graphs. Computing temporal paths in these graphs is hard. In this paper we focus on indexing Continuous Paths, defined as paths that exist continuously during a certain time interval. We propose an index structure called TGIndex where index nodes are defined as nodes in the graph database. Two different indexing strategies are studied. We show how the index is used for querying and also present different search strategies, that are compared and analyzed using a large synthetic graph."
A model and query language for temporal graph databases
(2021-09) Debrouvier, Ariel; Parodi, Eliseo; Perazzo, Matías; Soliani, Valeria; Vaisman, Alejandro Ariel
"Graph databases are becoming increasingly popular for modeling different kinds of networks for data analysis. They are built over the property graph data model, where nodes and edges are annotated with property-value pairs. Most existing work in the field is based on graphs were the temporal dimension is not considered. However, time is present in most real world problems. Many different kinds of changes may occur in a graph as the world it represents evolves across time. For instance, edges, nodes, and properties can be added and/or deleted, and property values can be updated. This paper addresses the problem of modeling, storing, and querying temporal property graphs, allowing keeping the history of a graph database. This paper introduces a temporal graph data model, where nodes and relationships contain attributes (properties) timestamped with a validity interval. Graphs in this model can be heterogeneous, that is, relationships may be of different kinds. Associated with the model, a high-level graph query language, denoted T-GQL, is presented, together with a collection of algorithms for computing different kinds of temporal paths in a graph, capturing different temporal path semantics. T-GQL can express queries like “Give me the friends of the friends of Mary, who lived in Brussels at the same time than her, and also give me the periods when this happened”. As a proof-of-concept, a Neo4j-based implementation of the above is also presented, and a client-side interface allows submitting queries in T-GQL to a Neo4j server. Finally, experiments were carried out over synthetic and real-world data sets, with a twofold goal: on the one hand, to show the plausibility of the approach; on the other hand, to analyze the factors that affect performance, like the length of the paths mentioned in the query, and the size of the graph."
Modeling and querying sensor networks using temporal graph databases
(2022) Kuijpers, Bart; Soliani, Valeria; Vaisman, Alejandro Ariel
"Transportation networks (e.g., river systems or road net works) equipped with sensors that collect data for several different pur poses can be naturally modeled using graph databases. However, since networks can change over time, to represent these changes appropriately, a temporal graph data model is required. In this paper, we show that sensor-equipped transportation networks can be represented and queried using temporal graph databases and query languages. For this, we extend a recently introduced temporal graph data model and its high-level query language T-GQL to support time series in the nodes of the graph. We redefine temporal paths and study and implement a new kind of path, called Flow path. We take the Flanders’ river system as a use case."
Models and query languages for temporal property graph database
(2022) Soliani, Valeria
"Although property graphs are increasingly being studied by the research community, most authors do not consider the evolution of such graphs over time. However, this is needed to capture a wide range of real-world situations, where changes normally occur. In this work, we propose a temporal model and a high level query language for property graphs and analyse the real-world cases where they can be useful, with focus on transportation networks (like road and river networks) equipped with sensors that measure different variables over time. Many kinds of interesting paths arise in this scenario. To efficiently compute these paths, also path indexing techniques must be studied."
La prisión preventiva y su relación con el tipo de delito y la superpoblación en el Servicio Penitenciario Federal Argentino
(2020-04-06) Recalde Chamorro, Carlos Gustavo; Soliani, Valeria
"En el presente trabajo, se propone analizar y estudiar las distintas variables de la población carcelaria aplicando distintas metodologías de análisis como algoritmos de clasificación, obteniendo así patrones y conductas que determinen en conclusiones para prevenir y mejorar del sistema carcelario."
Técnicas de aprendizaje profundo para el pronóstico de la producción de petróleo: aplicación a pozos perforados en yacimientos no-convencionales
(2021-12) Ortega Arrieta, Alexis Enrique; Soliani, Valeria
"El presente trabajo busca desarrollar una metodología basada en datos para pronosticar la producción mensual promedio de petróleo de pozos horizontales perforados y completados en el yacimiento no-convencional Vaca Muerta en Argentina. Se busca también modelar el efecto de varios parámetros de yacimiento y completamiento en la producción de pozos de petróleo y gas mediante la aplicación de una metodología probabilística. Para lo anterior, se propone el uso de una arquitectura novedosa denominada “Temporal Fusion Transformers” que, mediante el análisis de la compleja interacción entre covariables estáticas y covariables temporales, permite pronosticar múltiples pasos de tiempo futuros."
Temporal index: optimizaciones para el cálculo de caminos continuos en grafos temporales
(2021-12-16) Ribas, Ignacio; Soliani, Valeria
"La adopción de bases de datos de grafos es cada vez mayor para diversas aplicaciones. Un concepto no muy extendido pero con mucho potencial, en especial en el ámbito de las redes sociales, es el de las bases de datos de grafos temporales, es decir, aquellas en las cuáles se almacena un historial de los nodos y las relaciones. En el presente trabajo se estudian algunas alternativas para la optimización de consultas por caminos continuos en bases de datos de grafos temporales. Estas optimizaciones involucran no sólo el uso de un índice estructural en el grafo cuya subestructura es el mismo camino continuo, sino también estrategias sin índice que aprovechan los algoritmos de cálculo de caminos built-in de Neo4j, el motor de base de datos en el que se desarrolla el sistema. También se presenta una extensión del lenguaje TGQL, permitiendo realizar operaciones sobre aristas que consideran sus consecuentes actualizaciones a los índices creados, así como operaciones propias para la creación de índices y la consulta a estos antes de realizar una consulta de cálculo de caminos continuos."
Thesis II
(2021) Gorostiaga, Felipe; Giorgi, María Florencia; Soliani, Valeria
"Este trabajo propone agregar funcionalidades a la plataforma thesis.it.itba.edu.ar para facilitar la tarea de los administradores, agregando la posibilidad de dar proyectos por finalizados, cargar información de la defensa, cargar la nota del proyecto y visualizar un dashboard de administración donde se verá información útil de los proyectos."
THULIUM: DB evaluation web app
(2019-07-10) Goffan, Martín Alexis; Horvat, Eric Nahuel; Pascale, Juan Martín; Soliani, Valeria
"Los motores de base de datos son una herramienta indispensable en el desarrollo de cualquier sistema informático. Por otro lado, las instituciones educativas recaen en sistemas LMS (Learning Management System) para la gestión de su operatoria diaria. En este trabajo proponemos crear una plataforma que ofrezca facilidades en cuanto al uso de motores de base de datos mediante una aplicación web que se conecta con un sistema LMS para extender sus funcionalidades."
Violencia doméstica en Argentina: un modelo de evaluación de riesgos aplicando técnicas de machine learning
(2022-03) Clur, Marina; Soliani, Valeria
"En el presente trabajo se analizan las características de las personas que sufren episodios de violencia doméstica o de género en base a las denuncias realizadas entre el 2017 y 2020 en Argentina. El principal objetivo consistió en desarrollar un modelo predictivo que permita definir de forma sistemática el nivel de riesgo al que están expuestas las personas que denuncian dichos episodios utilizando los datos que son relevados al momento de la denuncia y el nivel de riesgo evaluado por los profesionales del organismo que toma dichas denuncias. Actualmente no existe en Argentina una técnica sistemática para la valoración del riesgo o grado de peligro en el que se encuentran las personas que sufren violencia doméstica al momento de realizar la denuncia."

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