Autor:
Ilarri, Sergio

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silarri@unizar.es
Fecha de nacimiento
Proyectos de investigación
Unidades organizativas
Puesto de trabajo
Apellidos
Ilarri
Nombre de pila
Sergio
Nombre
Nombres alternativos
Afiliaciones conocidas
Instituto de Investigación en Ingeniería de Aragón (I3A), Universidad de Zaragoza, Spain
University of Zaragoza, Spain
University of Zaragoza
Universidad de Zaragoza
Department of Computer Science and Systems Engineering University of Zaragoza, Zaragoza, Spain
I3A, University of Zaragoza, Spain
Páginas web conocidas
http://webdiis.unizar.es/~silarri/
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    Artículo
    Detección de Intrusiones en Redes de Comunicaciones Usando Minería de Datos
    Calvera, Arturo; Ilarri, Sergio; Tricas, Fernando. Actas de las XXVII Jornadas de Ingeniería del Software y Bases de Datos (JISBD 2023), 2023-09-12.
    Los ciberataques son una importante amenaza a la cual los/as ciudadanos/as están expuestos/as diariamente. En el contexto del proyecto NEAT-AMBIENCE, se aborda el diseño de técnicas de gestión de datos para ayudarles a enfrentarse a problemas modernos y mejorar sus vidas diarias. Por ello, en este trabajo en concreto, consideramos cómo ayudar a usuarios/as de sistemas informáticos a protegerse de ciberataques mediante técnicas de minería de datos. En particular, realizamos una evaluación experimental comparando el rendimiento de diversas técnicas de minería de datos, que muestra que dichas técnicas pueden ayudar a detectar diversos tipos de intrusiones. Además, hemos desarrollado una herramienta de apoyo a la evaluación y dos aplicaciones de detección de intrusiones, habiendo evaluado con una prueba de concepto su potencial utilización en un entorno real. El trabajo muestra cómo con las técnicas de gestión de datos apropiadas es posible proporcionar asistencia a los usuarios en la difícil tarea de proteger sus sistemas.
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    Artículo
    Proyecto TRAFAIR: Generación y publicación de datos de calidad del aire en las ciudades de Zaragoza y Santiago de Compostela
    Ríos Viqueira, José Ramón; Trillo-Lado, Raquel; Villarroya Fernández, Sebastián; Marrodán, Lorena; Cotos Yáñez, José Manuel; Ilarri, Sergio; Taboada González, Jose A.; Torres-Moreno, Enrique. Actas de las XXIV Jornadas de Ingeniería del Software y Bases de Datos (JISBD 2019), 2019-09-02.
    En este artículo se describen brevemente los trabajos en marcha relacionados con la generación y publicación de datos acerca de la calidad del aire en el ámbito del proyecto Europeo TRAFAIR. En concreto, se describe la solución adoptada para la adquisición de datos de sensores, los estándares utilizados para la publicación de datos en abierto y las aplicaciones de usuario final que serán desarrolladas, concluyendo el artículo con la identificación de retos técnicos relacionados con la heterogeneidad de los datos y con la generalización de soluciones basada en la asunción de modelos de datos estandarizados.
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    RecSim: Hacia la Evaluación de Sistemas de Recomendación Utilizando un Simulador
    Ilarri, Sergio; Ivanov, Slavcho. Actas de las XXI Jornadas de Ingeniería del Software y Bases de Datos (JISBD 2016), 2016-09-13.
    Los sistemas de recomendación ofrecen recomendaciones personalizadas a usuarios acerca de ítems de distinto tipo (películas, libros, restaurantes, hoteles, lugares a visitar, etc.), aliviando así la sobrecarga de datos que estos experimentan cuando tienen que tomar decisiones al elegir entre diversas alternativas. Debido a su interés tanto para usuarios finales como para empresas, este tipo de sistemas han atraído una intensa actividad investigadora. En concreto, en los últimos años ha crecido el interés por los sistemas de recomendación dependientes del contexto y por su aplicación en escenarios de computación móvil. Sin embargo, existen dificultades para evaluar las propuestas existentes debido a la carencia de conjuntos de datos apropiados para evaluación. En este artículo motivamos el interés de evaluar sistemas de recomendación mediante la realización de simulaciones para recoger datos y opiniones de usuarios reales. Asimismo, describimos las ideas principales detrás de la herramienta RecSim que hemos desarrollado.
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    Artículo
    A First Step Towards Keyword-Based Searching for Recommendation Systems
    Rodríguez Hernández, María Del Carmen; Guerra, Francesco; Ilarri, Sergio; Trillo-Lado, Raquel. Actas de las XX Jornadas de Ingeniería del Software y Bases de Datos (JISBD 2015), 2015-09-15.
    Due to the high availability of data, users are frequently overloaded with a huge amount of alternatives when they need to choose a particular item. This has motivated an increased interest in research on recommendation systems, which filter the options and provide users with suggestions about specific elements (e.g., movies, restaurants, hotels, news, etc.) that are estimated to be potentially relevant for the user. Recommendation systems are still an active area of research, and particularly in the last years the concept of context-aware recommendation systems has started to be popular, due to the interest of considering the context of the user in the recommendation process. In this paper, we describe our work-in-progress concerning pull-based recommendations (i.e., recommendations about certain types of items that are explicitly requested by the user). In particular, we focus on the problem of detecting the type of item the user is interested in. Due to its popularity, we consider a keyword-based user interface: the user types a few keywords and the system must determine what the user is searching for. Whereas there is extensive work in the field of keyword-based search, which is still a very active research area, keyword searching has not been applied so far in most recommendation contexts.
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    Artículo
    Definiendo un Caso de Estudio para Recomendaciones Dinámicas Móviles
    Rodríguez Hernández, María Del Carmen; Ilarri, Sergio; Hermoso, Ramon; Trillo-Lado, Raquel. Actas de las XXII Jornadas de Ingeniería del Software y Bases de Datos (JISBD 2017), 2017-07-19.
    Los denominados sistemas de recomendación permiten aliviar la sobrecarga de información de los usuarios, al ofrecer sugerencias específicas acerca de ítems concretos (películas, libros, actividades, puntos de interés, etc.) que pueden resultar de interés para el usuario. En los últimos años se está realizando una intensa investigación en el desarrollo de sistemas de recomendación sensibles al contexto, ya que tener en cuenta el contexto del usuario (posición geográfica, tiempo atmosférico, estado de ánimo, etc.) permite ofrecer recomendaciones más apropiadas. En entornos de computación móvil uno de los elementos clave del contexto del usuario es su localización, siendo relevante ofrecer sugerencias al usuario de forma proactiva (sin peticiones expresas por parte del usuario) y teniendo en cuenta su trayectoria. En este artículo, describimos nuestro trabajo en progreso relacionado con las recomendaciones dinámicas sensibles al contexto en entornos móviles. Debido a la dificultad de evaluación de estos sistemas de recomendación en el mundo real, nos centramos en el desarrollo de un caso de estudio que simulará un escenario para recomendaciones dinámicas para los visitantes de un museo.