Metodi di data mining. Studio di metodi per il clustering di dati
in ambienti centralizzati, distribuiti e streaming. Studio di
interfacce orientate all'utente per la presentazione dei risultati
del clustering. Problemi di privatezza e di attacchi inferenziali
sui dati soggetti a data mining. Problemi di text mining, applicati
ad ambienti giuridici e industriali. Infrastruttura informatica per
memorizzare e accedere a informazione in ambiti distribuiti, quali
peer-to-peer e grid computing. È in fase di sviluppo
un'infrastruttura auto-organizzante per la gestione di dati
multidimensionali, con intensa attività sperimentale per la messa a
punto e la validazione. Metodi di mantenimento per viste
materializzate in sistemi data warehouse.
Metodi di data mining. Da diversi anni il gruppo coordinato da
Claudio Sartori si occupa di metodi per il clustering di dati in
ambienti centralizzati, distribuiti e streaming sin dal 1999. Negli ultimi anni l'attività si è concentrata su Big Data Analytics e sviluppo di algoritmi di data mining in ambienti di calcolo ad alte prestazioni e di elaborazione ad elevato parallelismo. Infine, negli ultimi anni, il gruppo di ricerca ha iniziato a occuparsi di Quantum Machine Learning
Progetto in corso: DARE - Digital Lifelong Prevention
Ultimo progetto internazionale: Toreador (concluso)
