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CORDIS - Resultados de investigaciones de la UE
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Contenido archivado el 2024-05-28

HeisenData - Towards a Next-Generation Uncertain-Data Management System

Objetivo

Several real-world applications need to manage and reason about large amounts of data that are inherently uncertain. For instance, pervasive computing applications must constantly reason about volumes of noisy sensory readings, e.g. for motion prediction and human behavior modeling; information-extraction tools can assign different possible labels with varying degrees of confidence to segments of text, due to the uncertainties and noise present in free-text data. Such probabilistic data analyses require sophisticated machine-learning tools that can effectively model the complex correlation patterns present in real-life data. Unfortunately, to date, approaches to Probabilistic Database Systems (PDBSs) have relied on somewhat simplistic models of uncertainty that can be easily mapped onto existing relational architectures: Probabilities are typically associated with individual data tuples, with little or no support for capturing data correlations. This research proposal aims to design and build a novel, extensible PDBS that supports a broad class of statistical models and probabilistic-reasoning tools as first-class system objects, alongside a traditional relational-table store. Our proposed architecture will employ statistical models to effectively encode data-correlation patterns, and promote probabilistic inference as part of the standard database operator repertoire to support efficient and sound query processing. This tight coupling of relational databases and statistical models represents a major departure from conventional database systems, and many of the core system components need to be revisited and fundamentally re-thought. The proposed research will attack several of the key challenges arising in this novel PDBS paradigm (including, query processing, query optimization, data summarization, extensibility, and model learning and evolution), build usable prototypes, and investigate key application domains (e.g. information extraction).

Ámbito científico (EuroSciVoc)

CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural. Véas: El vocabulario científico europeo..

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Programa(s)

Programas de financiación plurianuales que definen las prioridades de la UE en materia de investigación e innovación.

Tema(s)

Las convocatorias de propuestas se dividen en temas. Un tema define una materia o área específica para la que los solicitantes pueden presentar propuestas. La descripción de un tema comprende su alcance específico y la repercusión prevista del proyecto financiado.

Convocatoria de propuestas

Procedimiento para invitar a los solicitantes a presentar propuestas de proyectos con el objetivo de obtener financiación de la UE.

FP7-PEOPLE-2009-RG
Consulte otros proyectos de esta convocatoria

Régimen de financiación

Régimen de financiación (o «Tipo de acción») dentro de un programa con características comunes. Especifica: el alcance de lo que se financia; el porcentaje de reembolso; los criterios específicos de evaluación para optar a la financiación; y el uso de formas simplificadas de costes como los importes a tanto alzado.

MC-IRG - International Re-integration Grants (IRG)

Coordinador

TECHNICAL UNIVERSITY OF CRETE
Aportación de la UE
€ 100 000,00
Coste total

Los costes totales en que ha incurrido esta organización para participar en el proyecto, incluidos los costes directos e indirectos. Este importe es un subconjunto del presupuesto total del proyecto.

Sin datos
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