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Tema 1: Integrazione di dati provenienti da sorgenti eterogenee

Tema 1: Integrazione di dati provenienti da sorgenti eterogenee. Responsabile del tema di ricerca Sonia Bergamaschi Unita' coinvolte nel tema Univ. di Bologna Univ. della Calabria Univ. di Milano Univ. di Modena e Reggio Emilia Univ. di Roma "La Sapienza". Obiettivo Fase 2.

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Tema 1: Integrazione di dati provenienti da sorgenti eterogenee

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Presentation Transcript

  1. Tema 1: Integrazione di dati provenienti da sorgenti eterogenee Responsabile del tema di ricerca Sonia Bergamaschi Unita' coinvolte nel temaUniv. di BolognaUniv. della CalabriaUniv. di MilanoUniv. di Modena e Reggio EmiliaUniv. di Roma "La Sapienza"

  2. Obiettivo Fase 2 Quadro metodologico per l’integrazione di dati provenienti da sorgenti fortemente eterogenee • Metodologia per la costruzione di viste riconciliate di dati semi-strutturati provenienti da sorgenti eterogenee basata su tecniche intelligenti • Metodi e tecniche per il trattamento di interrogazioni formulate sulla vista integrata

  3. Prodotti Fase 2

  4. Unità di Modena (MO)D1.R8: Specifiche funzionali del Query Manager

  5. Unità di Milano (MI)D1.R6: Descrizione della metodologia …D1.R10: Descrizione del linguaggio fuzzy … • D1.R6: Descrizione della metodologia di integrazione di sorgenti fortemente eterogenee (MI,BO,MO) • metodologia generale articolata in fasi che integra i contributi delle tre UO coinvolte (ARTEMIS/MOMIS + BO) • sezioni dedicate ai contributi delle singole unita’: proprieta’ inter-schema e ontologie (MO), integrazione di sorgenti Web (MI), integrazione con proprieta’ estensionali (MI+MO), aspetti di integrazione di BO • D1.R10:Descrizione del linguaggio fuzzy per l'interrogazione di viste riconciliate (MI) • uso di un linguaggio fuzzy per il popolamento semi-automatico di classi globali in presenza di dati imprecisi (eterogeneita’ semantica) nelle sorgenti da integrare • applicazione nell’approccio global-as-view

  6. D1.R6: articolazione proposta 1. Introduction (MI - all) 2. Overview of the integration methodology (MI+MO+BO) 3. Interschema property specification and ontologies (MO) 4. Schema integration for Web data (MI) 5. Data integration with extensional properties (MI+MO) 6. T.B.D. (BO) 7. Concluding remarks (MI - all)

  7. Unità di Roma – La Sapienza (RM)D1.R11: Descrizione della metodologia e degli strumenti per la riconciliazione dei dati • Rapporti precedenti • D1.R1: Approccio DLR per la rappresentazione e l’integrazione di sorgenti eterogenee • D1.R5: Rassegna sui metodi di answering a rewriting • Framework: schema sorgente, schema globale, mapping (LAV\GAV) • Nuovo rapporto D1.R11 • Confronto LAV-GAV • Metodologia per la riconciliazione dei dati in LAV ed in GAV • Riconciliazione in LAV • Approccio DLR : sorgenti relazionali a cui associamo viste sul livello concettuale corrispondenze di riconciliazione (convert, match, merge) algoritmo di query rewriting • Riconciliazione in GAV • Vincoli sullo schema globale e Viste Sound: Unfolding non e’ sufficiente • Caso di schemi relazionali convincoli di chiave e vincoli di foreign key sullo schema globale

  8. UnitàdellaCalabria (CS)D1.R9: Algoritmi per la traduzione di informazioni da modelli di dati sorgente a modelli dei dati target • Approfondimento dei metodi ed degli algoritmi di traduzione presentati nel rapporto tecnico precedente. In particolare: • Analisi volta a dimostrare l’omogeneità delle traduzioni • Approfondimento delle analogie e differenze del nostro modello con i modelli proposti in letteratura per gestire le medesime problematiche • Definizione, a livello logico, di un modello capace di rappresentare i datiprovenienti da sorgenti informative eterogenee (E-SDR-Network). La E-SDR-Network è il modello logico corrispondente al modello concettuale SDR-Network introdotto nel precedente rapporto

  9. UnitàdellaCalabria (CS)D1.R7: Architettura funzionale di un ambiente di ausilio al progettista per la costruzione di viste riconciliate… • Le architetture per la costruzione di viste necessitano di una fase di Integrazione ed, eventualmente, di una fase di Astrazione degli schemi e dei dati • Sono stati sviluppati due approcci per la realizzazione di questi processi (MOMIS e DIKE) • Nel rapporto tecnico vengono analizzate le caratteristiche dei due approcci • Successivamente viene definito un framework che, ad un livello di astrazione maggiore, rappresenti i due approcci e consenta di catturare le caratteristiche migliori di entrambi

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