МСц. Ана Л. Вукићевић

Академско звање: Асистенти

Датум рођења: 15.02.1990.

Академска каријера

Aна Вукићевић рођена је 15.02.1990. године у Новом Пазару. Основну школу и гимназију (природно математички смер) завршила је у Новом Пазару са одличним успехом. Факултет организационих наука, Универзитета у Београду, студијски програм Менаџмент и организација, уписала је школске 2009/10 године. Дипломирала је 2013. године са просечном оценом 8,67 (осам, 87/100). Дипломске (Мастер) студије на одсеку за Менаџмент и организација, модул Пословна интелигенција, Факултета организационих наука, Универзитета у Београду, уписала је 2013. године. Мастер студије завршила је са просечном оценом 9,71 (девет, 71/100) и одбранила мастер рад „Технике предпроцесирања медицинских података у циљу побољшања предвиђања поновног доласка пацијета у болницу“.

Од септембра 2014. до маја 2015. је била Гостујући истраживач на Темпл Универзитету, Филаделфија, САД, где учествује на пројекту „Prospective Analysis of Large and Complex Partially Observed Temporal Social Networks“, финансираном од стране DARPA Број пројекта: FA9550-12-1-0406.

Након тога у децембру 2015 се запошљава у Сага доо као Програмер пословне интелигенције где остаје до јула 2024. Након тога постаје Сениор програмер пословне интелигенције у Киншифт доо, Београд.

Током 2019. године учествовала је на пројекту „Агрегација рачунарских алгоритама и људских преференција у доношењу одлука у окружењима са више учесника“ финансиран од Канцеларије за поморска истраживања, Број пројекта: ONR N62909-19-1-2008.

Током досадашњег рада Ана Вукићевић је објавила више радова у земљи и иностранству и учествовала на више међународних и домаћих скупова и конференција.

Научно-стручна продукција

Радови објављени у научним часописима међународног значаја – М20

  1. Vukićević, A., Vukićević, M., Radovanović, S., Delibašić, B. (2022) BargCrEx – A System for Bargaining Based Aggregation of Crowd and Expert Opinions in Crowdsourcing, Group Decision and Negotiation, https://doi.org/10.1007/s10726-022-09783-0 M22, IF 3.6
  2. Krmar, J., Vukićević, M., Kovačević, A., Protić, A., Zečević, M., & Otašević, B. (2020). Performance comparison of nonlinear and linear regression algorithms coupled with different attribute selection methods for Quantitative Structure-Retention Relationships modeling in micellar liquid chromatography. Journal of Chromatography A, 461146. https://doi.org/10.1016/j.chroma.2020.461146 М21, IF 3.8

Зборници међународних научних скупова – М30

  1. Vukicevic, M., Radovanovic, S., Kovacevic, A., Stiglic, G., & Obradovic, Z. (2015). Improving Hospital Readmission Prediction Using Domain Knowledge Based Virtual Examples. In Knowledge Management in Organizations (pp. 695-706). Springer International Publishing. DOI: 10.1007/978-3-319-21009-4_51  M33
  2. Vukicevic, M., Radovanovic, S., Kovacevic, A., Delibasic, B., Suknovic, M., Obradović, Z., Štiglić, G., Kalousis, A. (2015) Privacy Preserving DSS for reducing Hospital Re-admission rates based on predictive models and knowledge and data sharing, Proceedings of the 1st EWG-DSS International Conference on Decision Support System Technology on Big Data Analytics for Decision Making, Belgrade, Serbia May 27th- 29th. Editors Boris Delibašić et al. M34
  3. Radovanovic, S., Vukicevic, M., Kovacevic, A., Stiglic, G., Obradovic, Z. (2015). Domain knowledge Based Hierarchical Feature Selection for 30-Day Hospital Readmission Prediction. In Proceedings of the 15th Conference on Artificial Intelligence in Medicine, AIME 2015 (pp. 96-100). Pavia, Italy: Springer International Publishing. M33
  4. Vukicevic, M., Radovanovic, S., Kovacevic, A., Delibasic, B., Suknovic, M. (2015). RM-EHR: RapidMiner Environment for Predictive Analytics on Electronic Health Records. In Proceedings of the 5th Rapid-Miner Community Meeting and Conference – RapidMiner Wisdom 2015 (pp.49-60). Ljubljana, Slovenia. Springer International Publishing. M33
  5. Radovanovic, S., Vukicevic, M., Kovacevic, A., Delibasic, B., Suknovic, M. (2015). Decision Support System for Hospital Readmission Prediction Based on Meta-Heuristic Feature Selection and Stacking. In Proceedings of the 6th Rapid-Miner Community Meeting and Conference – RapidMiner Wisdom 2015 (pp. 19-32). Ljubljana, Slovenia. Springer International Publishing. M33
  6. Dodevska, Z.A., Kovacevic, A., Vukicevic, M., Delibašić, B. (2020) Two Sides of Collective Decision Making – Votes from Crowd and Knowledge from Experts. In: Moreno-Jiménez J., Linden I., Dargam F., Jayawickrama U. (eds) Decision Support Systems X: Cognitive Decision Support Systems and Technologies. ICDSST 2020. Lecture Notes in Business Information Processing, vol 384. Springer, Cham, DOI https://doi.org/10.1007/978-3-030-46224-6_1 M33
  7. Kovačević, A., Vukićević, M., Jovanović, M. (2020) Fusion of Crowd and Expert Knowledge based on Feature Embeddings and Clustering in Crowd Voting setting, In Proceedings of the XIX International Symposium SymOrg, Zlatibor, Serbia, June 12-15, Serbia М33
  8. Kovačević, A., Vukićević, M., Radovanović, S., Delibašić, B. (2020). CrEx-Wisdom Framework for Fusion of Crowd and Experts in Crowd Voting Environment – Machine Learning Approach. In Proceedings of the 2nd Workshop on Modern Approaches in Data Engineering and Information System Design – MADEISD 2020 (pp. 131-144). August 25–27, 2020. Lyon, France. Springer, Cham. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-030-55814-7_11 М33
  9. Kovačević, A., Vukićević, M., Radovanović, S., Suknović, M., Delibašić, B. (2021), Fair and Accurate Logistic Regression with Multiobjective Metaheuristic Optimization, XLVIII International Symposium on Operational Research, Banja Koviljača, 20-23. September 2021 М33
  10. Mladenovic, N., Vukicevic, A., Stanojević, B. (2024). Hyper Parameters Tuning to Improve the Quality of the Pareto Front Generated by a Solution Approach to a MOO Problem, 51. International Symposium on Operational Research, Tara, 16-19. September 2024 M33