Matteo Golfarelli

Business Intelligence: questo termine indica un'ampia categoria di applicazioni informatiche atte a raccogliere, gestire ed analizzare dati al fine di aiutare i manager a prendere decisioni migliori. In questo settore l'attività di ricerca riguarda i temi legati alle problematiche di progettazione di questo tipo di sistemi. Tra i principali risultati conseguiti una metodologia completa di progettazione centrata sul modello concettuale denominato Dimensional Fact Model (DFM). Il DFM è oggi adottato con successo da molte aziende del settore. Attualmente l'attività di ricerca riguarda lo studio di tecniche innovative per l'analisi dei dati con particolare riferimento a interrogazione di con preferenze.

Bioinformatica: la bioinformatica è la disciplina dedicata alla risoluzione di problemi biologici a livello molecolare con metodi informatici. In particolare l'attività di ricerca in questo ambito è finalizzata alla classificazione delle proteine sulla base delle proprietà di superficie. Per ottenere tale risultato è necessario adottare tecniche di pattern recognition e data mining che permettano di individuare pattern di superficie ricorrenti a partire da una rappresentazione dettagliata della superficie proteica.

Data mining: in particolare studia algoritmi e strutture dati per l'individuazione di oggetti simili nell'ambito di dati multidimensionali. E' inoltre interessato ai sistemi di text mining e opinion minig


Business Intelligence: con questo termine si intende un'ampia categoria di applicazioni informatiche atte a raccogliere, gestire ed analizzare dati al fine di aiutare i manager a prendere decisioni migliori. Al centro di un sistema di Business Intelligence si trova normalmente un Data Warehouse, ossia un database specializzato nella memorizzazione di informazioni organizzate in base a uno schema multidimensionale ottimizzato per l'esecuzione di interrogazioni di analisi. In questo settore la principale attività di ricerca riguarda lo studio di tecniche innovative per l'analisi dei dati e in particolare i sistemi con preferenze e i sistemi di analisi what-if. Per quanto riguarda i primi, si intende esplorare come questo tipo di interrogazioni, in cui l'utente ha la possibilità di specificare preferenze sul tipo di risultati da visualizzare, possano essere applicate al contesto dei Data Warehouse contraddistinti, come già detto, da uno schema multidimensionale e dalla necessità di ottenere informazioni di sintesi a partire da dati non aggregati. L'analisi what-if, consiste in una simulazione, tipicamente basata sui dati presenti nel Data Warehouse, che consente agli utenti di analizzare il comportamento di un sistema complesso sotto ipotesi date. Obiettivo della ricerca è quello di definire un approccio metodologico e modellistico alla realizzazione di questo tipo di applicazione.

Bioinformatica: il ruolo giocato dalle proteine nel processo biologico è quello di fungere da trasmettitori e ricevitori di informazioni innescando e regolando gran parte dei meccanismi che determinano il corretto funzionamento dei sistemi organici. È quindi ovvio che conoscere le funzioni svolte dalle diverse proteine è fondamentale in settori quali la medicina, la farmaceutica e la chimica. Per comprendere il funzionamento delle proteine è necessario classificarle, e per fare ciò è indispensabile poterle comparare per identificare gli elementi comuni. Le principali classificazioni utilizzate oggi (es SCOP, CATH) sono basate sulla struttura delle proteina che viene quindi considerata nel suo complesso sebbene la capacità di interagire dipenda direttamente dalle proprietà di superficie. Scopo del progetto di ricerca intrapreso è studiare quali informazioni utili per la classificazione è possibile ottenere utilizzando solamente le proprietà di superficie (es. potenziale elettrico, idrofobicità, curvatura), o in altri termini ottenere una classificazione basata sulle proprietà di superficie piuttosto che su quelle strutturali. La classificazione sarà basata su pattern di superficie complessi che si presentano frequentemente in un gruppo di proteine. Per ottenere tale risultato è necessario (1) l'utilizzo di tecniche di clustering per determinare, a partire da una rappresentazione dettagliata della superficie proteica, un insieme di regioni caratteristiche; (2) definire una rappresentazione sintetica e al tempo stesso efficace della superficie proteica; e (3) applicare a questa rappresentazione appropriate tecniche di data mining per determinare i pattern frequenti. Web semantico: il concetto di web semantico è incentrato sulla possibilità di definire formalmente e di elaborare la semantica della conoscenza. Un problema aperto nell'ambito della visualizzazione e navigazione del web semantico è quello di garantire un buon compromesso tra espressività e indipendenza dal dominio applicativo. La linea di ricerca seguita ha come obiettivo la realizzazione di un framework configurabile per creare modalità di visualizzazione e navigazione basato sull'adozione di metafore personalizzate: le metafore guidano il processo di creazione di una rappresentazione visuale di un porzione di informazione e definiscono come debbano essere generate le interrogazioni a seguito delle interazioni dell'utente.