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Marco Patella

Professore ordinario

Dipartimento di Informatica - Scienza e Ingegneria

Settore scientifico disciplinare: ING-INF/05 SISTEMI DI ELABORAZIONE DELLE INFORMAZIONI

Temi di ricerca

Parole chiave: Basi di dati multimediali BigData analytics Alberi metrici Interrogazioni basate su preferenze

  • Interrogazioni di similarità: scopo di questa attività è l'ideazione di tecniche per la risoluzione efficiente di interrogazioni di similarità.
  • Interrogazioni basate su preferenze: obiettivo è lo studio e la definizione di tecniche per l'elaborazione efficiente di interrogazioni con "preferenze qualitative".
  • BigData analytics: quest'attività si pone come scopo l'ideazione di soluzioni efficaci ed efficienti per la risoluzione di interrogazioni nel contesto BigData.
  • Interrogazioni di similarità: queste interrogazioni permettono di richiedere gli oggetti di una base di dati che siano più simili, secondo uno specifico criterio di similarità, ad un oggetto indicato dall'utente. Al fine di permettere una risoluzione efficiente delle interrogazioni, tale criterio è tipicamente basato sulla definizione di una funzione distanza che soddisfi i requisiti di una metrica. L'obiettivo di questa attività è l'ideazione di tecniche per la risoluzione efficiente delle interrogazioni che sfruttino tali proprietà della funzione distanza per evitare una costosa scansione sequenziale dell'intera base di dati.
  • Interrogazioni basate su preferenze: si propone la definizione e la realizzazione di un modello di recupero dei dati multimediali basato su "preferenze qualitative". Le preferenze qualitative permettono maggior flessibilità nella specifica di un'interrogazione basata su diversi criteri, in quanto non obbligano l'utente a formulare un criterio di ordinamento univoco in base al quale valutare la rilevanza dei dati, ma permettono di stabilire una semplice relazione di preferenza tra i dati stessi. Questa flessibilità, però, pone requisiti aggiuntivi per la specifica di algoritmi di risoluzione delle interrogazioni.
  • BigData analytics: lo scopo di quest'attività è quello di estendere le tecniche per la risoluzione efficiente di interrogazioni di similarità e basate su preferenze (analizzate nelle due attività precedenti) allo scenario distribuito e, in particolare, all'interno di sistemi BigData.

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