Giuseppe POLESE | Projects
Giuseppe POLESE Projects
7 Funded projects
Filter
La ricerca sul data profiling mira a sviluppare metodi e strumenti per estrarre metadati come vincoli di integrità e dipendenze tra i dati. In questo ambito sono state sviluppate soluzioni che permettono l⿿inferenza automatica di questi metadati da sorgenti di dati eterogenee. Tuttavia, tra le maggiori sfide vi è la necessità di analizzare e definire soluzioni metodologiche che sfruttino i metadat
| Department | Dipartimento di Informatica/DI | |
| Principal Investigator | POLESE Giuseppe (Project Coordinator) | |
| Funding | University funds | |
| Funders | Università degli Studi di SALERNO | |
| Cost | 6.690,18 euro | |
| Project duration | 31 July 2023 - 31 July 2026 | |
| Detail |
La ricerca nell'area data profiling mira a definire algoritmi di discovery per diversi tipi di metadati, come dipendenze funzionali e versioni estese delle stesse. Tra le principali sfide sorte in quest'area di ricerca vi è la necessità di sviluppare approcci di discovery che lavorino in modo incrementale, permettendo l'aggiornamento dei metadati validi a valle di modifiche effettuate sui dati. L'
| Department | Dipartimento di Informatica/DI | |
| Principal Investigator | POLESE Giuseppe (Project Coordinator) | |
| Funding | University funds | |
| Funders | Università degli Studi di SALERNO | |
| Cost | 6.515,79 euro | |
| Project duration | 25 July 2022 - 25 July 2025 | |
| Detail |
La ricerca sul data profiling mira a sviluppare metodi e strumenti capaci di estrarre metadati utili, come ad esempio le dipendenze funzionali rilassate (RFD). Questo tipo di metadato può essere utilizzato per il problema del missing value imputation, dove permetterebbe di identificare i valori candidabili alla sostituzione anche in scenari incrementali. Obiettivo di questa ricerca è quello di svi
| Department | Dipartimento di Informatica/DI | |
| Principal Investigator | POLESE Giuseppe (Project Coordinator) | |
| Funding | University funds | |
| Funders | Università degli Studi di SALERNO | |
| Cost | 4.101,03 euro | |
| Project duration | 22 November 2021 - 22 November 2024 | |
| Detail |
Concluded
| Department | Dipartimento di Informatica/DI | |
| Principal Investigator | POLESE Giuseppe (Project Coordinator) | |
| Funding | University funds | |
| Funders | Università degli Studi di SALERNO | |
| Cost | 4.120,34 euro | |
| Project duration | 15 February 2021 - 30 September 2024 | |
| Detail |
L'estrazione delle dipendenze funzionali (functional dependencies - FD) dai dati è un'importante tecnica di data profiling. Oggi esistono diversi algoritmi per scoprirle in modo automatico a partire dai dati. Tuttavia, in molti scenari emergenti è necessario il supporto online per l¿estrazione di FD da dati in continuo cambiamento, senza la possibilità di poter memorizzare l'intero dataset in inpu
| Department | Dipartimento di Informatica/DI | |
| Principal Investigator | POLESE Giuseppe (Project Coordinator) | |
| Funding | University funds | |
| Funders | Università degli Studi di SALERNO | |
| Cost | 3.885,67 euro | |
| Project duration | 18 May 2020 - 18 May 2023 | |
| Detail |
SOLUZIONI DISTRIBUITE E SCALABILI PER L¿ESTRAZIONE DI DIPENDENZE FUNZIONALI APPROSSIMATE DA BIG DATA
Concluded
Le dipendenze funzionali rilassate (relaxed functional dependency - RFD) sono dipendenze funzionali approssimate con un'accresciuta capacita` di esprimere relazioni tra i dati. L'estrazione delle RFD dai dati è un'importante tecnica di data profiling. Esistono diversi algoritmi per l¿estrazione automatica di RFD dai dati, i quali però hanno problemi di scalabilità su big data, in quanto diventano
| Department | Dipartimento di Informatica/DI | |
| Principal Investigator | POLESE Giuseppe (Project Coordinator) | |
| Funding | University funds | |
| Funders | Università degli Studi di SALERNO | |
| Cost | 3.612,67 euro | |
| Project duration | 11 March 2019 - 10 March 2022 | |
| Detail |
Le dipendenze funzionali rilassate (relaxed functional dependencies ¿ rfd) sono dipendenze funzionali approssimate con un¿accresciuta capacità di esprimere relazioni tra i dati. Grazie all¿introduzione di criteri approssimati di validità e di confronto tra i valori degli attributi, le rfd possono catturare proprietà utili per scopi molteplici, quali l¿identificazione di inconsistenze nei dati, pat
| Department | Dipartimento di Informatica/DI | |
| Principal Investigator | POLESE Giuseppe (Project Coordinator) | |
| Funding | University funds | |
| Funders | Università degli Studi di SALERNO | |
| Cost | 3.525,49 euro | |
| Project duration | 20 November 2017 - 20 November 2020 | |
| Proroga | 20 febbraio 2021 | |
| Detail |
Data source U-GOV dal 1 Gennaio 2013
