Gruppi e temi di ricerca

Descrizione

I principali temi di ricerca di interesse per il gruppo operante nell’ambito delle basi di dati, che, oltre al personale strutturato del dipartimento, coinvolge ricercatori di altre sedi universitarie, dottorandi, assegnisti di ricerca e ricercatori che operano all’interno di realtà industriali, sono i seguenti:

Basi di dati temporali, spaziali e spazio-temporali. Formalismi, metodologie, tecniche e strumenti per la formalizzazione, la progettazione concettuale e logica, l’implementazione e la gestione di basi di dati temporali, spaziali e spazio-temporali, partendo dai modelli dei dati per arrivare alle strutture di indicizzazione.
Progettazione concettuale di basi di dati relazionali e XML. Individuazione di pattern ricorrenti nella progettazione concettuale e loro possibili utilizzi, ad esempio, nella sintesi automatica di schemi concettuali e logici.
Data warehouse. Modelli e strumenti per l’integrazione di sorgenti di dati eterogenee in data warehouse. Processi Extract, Transform and Load (ETL). Algoritmi di schema matching (corrispondenza semantica tra gli elementi delle basi di dati sorgente e gli elementi del data warehouse) e schema mapping (come trasferire il contenuto delle basi di dati sorgente nel data warehouse, dati gli schemi delle une e dell’altro) per il popolamento del data warehouse a partire dalle sorgenti dei dati disponibili. Metodologie e algoritmi per l’analisi dei dati, incluse tecniche di data mining e strumenti di analisi statistica.

Linee di ricerca

1. Utilizzo di informazioni spaziali e temporali nell’ambito delle basi di dati per i sistemi di posizionamento/geo-localizzazione, con particolare riferimento ai sistemi basati sui fingerprint, che integrano dati GPS e dati relativi alle reti di telefonia mobile
Utilizzo di informazioni spazio-temporali per la stima delle posizioni, il riconoscimento di cambiamenti nelle configurazioni di rete, il miglioramento degli algoritmi di map matching e il ragionamento a diversi livelli di astrazione
Utilizzo di strumenti di machine learning (in particolare, degli alberi decisione) per la stima delle posizioni
Tecniche di progettazione di basi di dati XML a partire da schemi concettuali Entità-Relazioni
Definizione di possibili strategie per la sintesi automatica di schemi concettuali e logici a partire da strutture orientate agli oggetti (ad esempio, Object-Relational Mapping, ORM
Progettazione, sviluppo e implementazione di data warehouse, basate sul concetto generale di evento, per l’integrazione e l’analisi di dati acquisiti da active contact center multicanale e multiservizio
Utilizzo del data warehouse da parte di sistemi di supporto alle decisioni per la realizzazione di compiti avanzati di analisi (analisi del comportamento degli operatori, simulazione dei flussi di chiamata, mining dei dati)
Sviluppo di tecniche per l’esecuzione semi-automatica di algoritmi di schema matching e schema mapping nell’ambito di data warehouse

Settori ERC

PE6_10 Web and information systems, data management systems, information retrieval and digital libraries, data fusion
PE6_6 Algorithms and complexity, distributed, parallel and network algorithms, algorithmic game theory
PE6_11 Machine learning, statistical data processing and applications using signal processing (e.g. speech, image, video)