Βασίλειος Καρυώτης

Είναι κάτοχος διπλώματος της Σχολής Ηλεκτρολόγων Μηχανικών & Μηχανικών Η/Υ του Εθνικού Μετσόβιου Πολυτεχνείου, μεταπτυχιακού διπλώματος του Τμήματος Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Συστημάτων του University of Pennsylvania στη Φιλαδέλφεια των Η.Π.Α. και κάτοχος διδακτορικού διπλώματος της Σχολής Ηλεκτρολόγων Μηχανικών & Μηχανικών Η/Υ του Εθνικού Μετσόβιου Πολυτεχνείου. Τα ερευνητικά του ενδιαφέροντα εστιάζονται στα δικτυοκεντρικά πληροφοριακά συστήματα και ιδιαίτερα στην ανάλυση, μοντελοποίηση & εφαρμογές σύνθετων δικτύων, τον έλεγχο τοπολογίας & ανάθεση πόρων ασύρματων δικτύων και τη μοντέλοποίηση & έλεγχο της διάδοσης πληροφορίας σε δικτυοκεντρικά συστήματα.

Ερευνητικά Ενδιαφέροντα

• Network Science: complex network analysis & dynamic network processes
• Cross-layer design, topology control and Cognitive Radio networks
• Malware propagation modeling
• Big network data
• Resource allocation, QoS, routing, capacity-delay in decentralized and autonomous networks

Επιλεγμένες Δημοσιεύσεις

• E. Stai, V. Karyotis and S. Papavassiliou, “A Hyperbolic Space Analytics Framework for Big Network Data and their Applications”, IEEE Network Mag., Vol. 30, No. 1, pp. 11-17, January-February 2016.
• E. Stai, V. Karyotis and S. Papavassiliou, “Analysis and Control of Information Diffusion Dictated by User Interest in Generalized Networks”, Springer Journal of Computational Social Networks, Vol. 2: Article 18, December 2015.
• V. Karyotis and S. Papavassiliou, “Macroscopic Malware Propagation Dynamics for Complex Networks with Churn”, IEEE Communications Letters, Vol. 19, No.4, pp. 577-580, April 2015.
• E. Anifantis, V. Karyotis and S. Papavassiliou, “A Spatio-Stochastic Framework for Cross-Layer Design in Cognitive Radio Networks”, IEEE Trans. on Parallel and Distributed Systems, Vol. 25, No. 11, pp. 2762-2771, October 2014.
• E. Anifantis, E. Stai, V. Karyotis and S. Papavassiliou, “Exploiting Social Features for Improving Cognitive Radio Infrastructures and Social Services via combined MRF and Back-pressure Cross-layer Resource Allocation”, Springer Journal of Computational Social Networks, Vol. 1: Article 4, October 2014.