Recherche &Développement Data Moove

La recherche et développement de Data-Moove S.A.S. est concentrée sur un objectif unique : l’innovation dans  le partage, le management et l’organisation de données en masse via les nouvelles technologies.

EURECOM logoAfin de renforcer son statut d’acteur dans ce domaine, Data-Moove  a fait entrer EURECOM dans son capital.

Ce partenariat rapproché entre notre entreprise et ce centre de recherche Sophipolitain, spécialisé dans les sciences du numérique, permet d’accélérer un transfert de connaissances accumulées pendant près de 5 ans auprès d’acteurs importants tels que SAP, ORANGE, BMW ou SYMANTEC.

C’est ainsi que ce partenariat gagnant-gagnant avec Data-Moove permet de tester en conditions réelles la performance de technologies développées en laboratoire afin de passer de la recherche fondamentale à de la recherche appliquée.

Pour répondre à des attentes précises du marché, DATA MOOVE mets l’emphase sur la R&D et les innovations technologiques de ses outils avec …

  • la collecte et le dé-doublonnage,bigdata
  • L’identification,
  • La normalisation,
  • La classification,
  • L’édition,
  • La diffusion,

…des données disponibles sur les différents supports medias : PC, smartphones, tablettes , Bornes interactives, widgets , Réseaux sociaux, etc.

atelier-smart-mobility_0La politique de R&D Data Moove veut répondre aux grands enjeux qui sont au cœur de la tendance « Smart city »:

  • Accès à l’information et villes connectées;
  • Optimisation du traitement de l’information;
  • Statistiques prédictives;
  • IoT;
  • Mobilité.

 

 

Publications : 

3cixty (City Moove)

2017:
Raphaël Troncy, Giuseppe Rizzo, Anthony Jameson, Oscar Corcho, Julien Plu, Enrico Palumbo, Juan Carlos Ballesteros Hermida, Adrian Spirescu, Kai-Dominik Kuhn, Catalin Barbu, Matteo Rossi, Irene Celino, Rachit Agarwal, Christian Scanu, Massimo Valla and Timber Haaker. 3cixty: Building comprehensive knowledge bases for city exploration. In Journal of Web Semantics (JWS), 2017
https://doi.org/10.1016/j.websem.2017.07.002

2016:
Giuseppe Rizzo, Rosa Meo, Ruggero G. Pensa, Giacomo Falcone and Raphaël Troncy. Shaping City Neighborhoods Leveraging Crowd Sensors. In Information Systems, Special Issue on Mining Urban Data, 2016
http://dx.doi.org/10.1016/j.is.2016.06.009

Houda Khrouf and Raphaël Troncy. EventMedia: a LOD Dataset of Events Illustrated with Media . In Semantic Web journal (SWJ), Special Issue on Linked Dataset descriptions, 7(2), pages 193-199, 2016.

2015:
Giuseppe Rizzo, Raphaël Troncy, Oscar Corcho, Anthony Jameson, Julien Plu, Juan Carlos Ballesteros Hermida, Ahmad Assaf, Catalin Barbu, Adrian
Spirescu, Kai-Dominik Kuhn, Irene Celino, Rachit Agarwal, Cong Kinh Nguyen, Animesh Pathak, Christian Scanu, Massimo Valla, Timber Haaker,
Emiliano Sergio Verga, Matteo Rossi, José Luis Redondo Garcia.
3cixty@Expo Milano 2015: Enabling Visitors to Explore a Smart City. In 14th International Semantic Web Conference (ISWC’15), Semantic Web
Challenge, Bethlehem, PA, USA, October 11-15, 2015. First Prize Winner

Giuseppe Rizzo, Oscar Corcho, Raphaël Troncy, Julien Plu, Juan Carlos Ballesteros Hermida and Ahmad Assaf. The 3cixty Knowledge Base for Expo
Milano 2015. In 8th International Conference on Knowledge Capture (K-CAP 2015), Short Paper, Palisades, NY, USA, October 7-10, 2015

2014:
Houda Khrouf and Raphaël Troncy. De la modélisation sémantique des événements vers l’enrichissement et la recommandation. In Revue
d’Intelligence Artificielle (RIA), 28(2-3), pages 321-347, 2014.
http://dx.doi.org/10.3166/ria.28.321-347

Houda Khrouf, Vuk Milicic and Raphaël Troncy. Mining Events Connections on the Social Web: Real-Time Instance Matching and Data Analysis in
EventMedia. In Journal of Web Semantics (JWS), 24(1), pages 3-10, 2014.
http://dx.doi.org/10.1016/j.websem.2014.02.003

PasTime:

* Enrico Palumbo, Giuseppe Rizzo and Raphaël Troncy. entity2rec: Learning User-Item Relatedness from Knowledge Graphs for Top-N Item
Recommendation. In 11th ACM International Conference on Recommender Systems (RecSys’17), Como, Italy, August 27-31, 2017
https://doi.org/10.1145/3109859.3109889

* Enrico Palumbo, Giuseppe Rizzo, Raphaël Troncy and Elena Baralis. Predicting Your Next Stop-over from Location-based Social Network Data
with Recurrent Neural Networks. In (RecSys’17) 2nd International Workshop on Recommenders in Tourism (RecTour’17), CEUR Proceedings Vol.
1906, pages 1-8, Como, Italy, August 27-31, 2017