MESSINA VINCENZINA

Ruolo: 
Professore ordinario
Settore scientifico disciplinare: 
RICERCA OPERATIVA (MAT/09)
Telefono: 
0264487833
Stanza: 
U14, Piano: P02, Stanza: 2048
Viale Sarca, 336 - 20126 MILANO
Orario di ricevimento: 

Lunedì dalle 11:30 alle 13:30 su appuntamento

Biografia

Enza Messina, è Professore Ordinario di Ricerca Operativa presso il Dipartimento di Informatica Sistemistica e Comunicazione, dove è responsabile del Laboratorio MIND (www.mind.disco.unimib.it) e Coordinatore del corso di Laurea Magistrale in Informatica.

Laureata in Scienze dell’Informazione, dopo aver conseguito il PHD in Matematica Computazionale e Ricerca Operativa, nel 1994, ha trascorso due anni come ricercatrice postdoc presso il Dipartimento di Matematica e Statistica della Brunel University (U.K.). In seguito è stata ricercatore presso l’Università di Milano e poi Professore Associato presso l’Università di Milano Bicocca.

Enza Messina è docente degli insegnamenti di “Ricerca operativa e pianificazione delle risorse” per il corso di Laurea triennale in Informatica, di “Modelli probabilistici per le decisioni” per il corso di Laura magistrale in Informatica e dell’insegnamento di “Decision Models” per il corso di Laurea in Data Science.

L'attività di ricerca di Enza Messina è prevalentemente rivolta allo studio di metodi e modelli per le decisioni in condizioni di incertezza attraverso l’integrazione di modelli prescrittivi basati sulla programmazione matematica e metodi di machine learning basati su modelli probabilistici. 

Pubblicazioni

  • De Maio, A., Ferone, D., Fersini, E., Messina, E., Santoro, F., & Violi, A. (2021). Smart Tourism System in Calabria. In Data Science and Social Research II. DSSR 2019. Studies in Classification, Data Analysis, and Knowledge Organization (pp.131-144). Springer Science and Business Media Deutschland GmbH. Dettaglio
  • Messina, V., Erlwein-Sayer, C., & Mitra, G. (2021). AI, Machine Learning and sentiment analysis applied to financial markets and consumer markets. COMPUTATIONAL MANAGEMENT SCIENCE. Dettaglio
  • Nozza, D., Fersini, E., & Messina, E. (2020). CAGE: Constrained deep Attributed Graph Embedding. INFORMATION SCIENCES, 518, 56-70. Dettaglio
  • Terragni, S., Nozza, D., Fersini, E., & Messina, V. (2020). Which Matters Most? Comparing the Impact of Concept and Document Relationships in Topic Models. In Proceedings of the First Workshop on Insights from Negative Results in NLP (pp.32-40). Association for Computational Linguistics. Dettaglio
  • De Maio, A., Fersini, E., Messina, V., Santoro, F., & Violi, A. (2020). Exploiting social data for tourism management: the SMARTCAL project. QUALITY & QUANTITY. Dettaglio