Luca GRECO | Progetti

APPROCCI "CONTEXT AWARE" PER INFORMATION RETRIEVAL

Il Context-Aware Computing descrive lo sviluppo di tecnologie e applicazioni capaci di rilevare dati dal contesto circostante e di reagire di conseguenza con determinate azioni. Nel dettaglio, dunque, il termine Context-Aware Computing si riferisce a tutti quei sistemi sensibili al contesto in cui sono utilizzati. Raccogliendo ed interpretando le informazioni del contesto, i Context-Aware Systems creano e conservano modelli di utente dai quali sono guidati nel corso dell’interazione. Tali sistemi, inoltre, “percepiscono” o “ricordano” informazioni sugli utenti e sulle situazioni fisiche o emozionali allo scopo di ridurre lo scambio di informazioni tra computer ed utente e semplificare il processo di interazione. In genere, questa raccolta di informazioni è resa possibile attraverso l’uso di canali di input, dove tutto ciò che fanno gli utenti e che non comunicano direttamente al sistema è considerato comunicazione implicita. Allo stesso tempo il contesto viene definito anche attraverso le informazioni che da esso provengono e che sono registrate da appositi sensori. Proprio la gestione di questa tipologia di informazione, che per velocità e volume si ascrive all'ambito dei Big Data, è il punto di partenza per il data tailoring basato sul contesto e che può essere definito come l'attività di definizione delle viste dei dati in accordo al profilo utente. E' importante sottolineare come il problema della corretta modellizzazione "su misura" dei dati sia uno degli elementi abilitanti per i prossimi sistemi di informazione, come quelli "mobile", ad uso intensivo di dati, P2P e, in generale, basati su approcci propri del Web semantico. Non si tralascerà di valutare l'adozione di database nosql con particolare riferimento a quelli a grafo. I database a grafo sono spesso più veloci di quelli relazionali nell'associazione di set di dati, e mappano in maniera più diretta le strutture di applicazioni orientate agli oggetti. Tutte queste proprietà sono di sicuro interesse quando si intende utilizzare approcci di rappresentazione della conoscenzacome quelli dei CDT e delle ontologie.Partendo da questo scenario, il progetto si compone dei seguenti obiettivi realizzativi:Obiettivo 1: Stato dell'Arte e definizione degli standard e dei modelli di riferimento. Il primo obiettivo del progetto si concentrerà sull'analisi delle principali metodologie per la rappresentazione del contesto. In particolare, si approfondirà il Context Dimension Tree, formalismo applicato in letteratura per la rappresentazione di contesti tempo-varianti.Obiettivo 2: definizione delle specifiche tecnologiche per la realizzazione di applicativi context aware. In particolare, verranno definiti i protocolli necessari per il recupero dei dati dai vari sensori presenti in campo e la loro integrazione in una base di conoscenza.Obiettivo 3: definizione della base di conoscenza. In particolare, si provvederà ad utilizzare approcci in grado di aumentare l'espressività semantica della base di conoscenza, attraverso, per esempio, le strutture ontologiche, e l'adozione di basi di dati "no-sql".Obiettivo 4: Implementazione di casi di studio in ambito Mobile. In questo senso, verranno approfonditi framework tecnologici di sviluppo quali Apache Cordova e la relativa integrazione con API quali quelle di Google e dei principali Social NetworkObiettivo 5: Sperimentazione ed analisi dei risultati. Al termine si provvederà alla valutazione dell’efficacia e della validità delle metodologie e degli ambienti sviluppati in contesti reali. A tal fine, verrà prima di tutto definito un protocollo di sperimentazione che specifichi un insieme di siti reali che possano prestarsi ad essere casi di test per l’intera infrastruttura e per una parte dei suoi servizi. Si provvederà, quindi, a definire un ambiente di sperimentazione reale, con utenti reali imponendo un insieme di requisiti in grado di misurare la qualità attesa.