Onderzoek Jan Paredaens

Abstract

Dit project kadert in een onderzoeksopdracht tussen enerzijds UA en anderzijds de Vlaamse overheid. UA levert aan de Vlaamse overheid de onderzoeksresultaten genoemd in de titel van het project onder de voorwaarden zoals vastgelegd in voorliggend contract.

Onderzoeker(s)

• Promotor: Paredaens Jan

Onderzoeksgroep(en)

Project type(s)

• Onderzoeksproject

Abstract

Doel van het project is een meer volledig en fijnmazig inzicht te krijgen in de wijze waarop openbare bibliotheken belangrijke strategische partners vormen of kunnen vormen in stadsontwikkeling. Er kan o.a. zo verder gesleuteld worden aan een degelijke "inductieve kennisontwikkeling" ter zake.

Onderzoeker(s)

• Promotor: Paredaens Jan
• Promotor: Vallet Nathalie
• Co-promotor: Vallet Nathalie

Onderzoeksgroep(en)

• Henry van de Velde

Project type(s)

• Onderzoeksproject

Abstract

Het project beoogt de ontwikkeling van nieuwe databasetechnieken ter ondersteuning van sanering van data, metadata en datatransformaties. Saneren in deze context duidt op het identificeren en corrigeren van onvolledigheden, inconsistenties, onnauwkeurigheden en fouten.

Onderzoeker(s)

• Promotor: Paredaens Jan

Onderzoeksgroep(en)

• ADReM Data Lab (ADReM)

Project type(s)

• Onderzoeksproject

Abstract

De specifieke onderzoeksvragen die het project wil beantwoorden zijn: 1. Hoe kunnen we effeciënte reasoning-ondersteuning bieden bij distributie? 2. Wat si een efficiënte manier om ontologie-gebaseerde data te modulariseren en distribueren?

Onderzoeker(s)

• Promotor: Paredaens Jan

Onderzoeksgroep(en)

• ADReM Data Lab (ADReM)

Project type(s)

• Onderzoeksproject

Abstract

In dit onderzoek beogen we de ontwikkeling van verschillende technieken om databanken samen te vatten, gebruik makende van de patronen die in de databank voorkomen. Aan de hand van state of the art data mining technieken trachten we kleine verzamelingen patronen te vinden die de data zo goed mogelijk karakteriseert.

Onderzoeker(s)

• Promotor: Paredaens Jan
• Mandaathouder: Mampaey Michael

Onderzoeksgroep(en)

• ADReM Data Lab (ADReM)

Project type(s)

• Onderzoeksproject

Abstract

Het project introduceert een methodologie voor "text mining" met heterogene informatiebronnen en de toepassing ervan in moleculaire genetica en kennismanagement. Bestaande tekstanalyse en graaf-gebaseerde data mining technieken zullen worden uitgebreid om deze methodologie mogelijk te maken. De methodologie wordt toegepast in een biomedische toepassing (ordening van kandidaat ziekte veroorzakende genen) en een kennismanagement toepassing (bepalen van profiel van personen op basis van www informatie).

Onderzoeker(s)

• Promotor: Daelemans Walter
• Co-promotor: Del-Favero Jurgen
• Co-promotor: De Rijk Peter
• Co-promotor: Paredaens Jan

Onderzoeksgroep(en)

• Centrum voor Computerlinguïstiek, Psycholinguïstiek en Sociolinguïstiek (CLiPS)

Project website

Project type(s)

• Onderzoeksproject

Abstract

Software intensieve systemen behoren tot de meest complexe objecten ooit gebouwd. Tijdens de ontwikkeling van dergelijke systemen is het gebruik van rigoureuze modellen en analyse methodes essentieel om te garanderen dat deze software aan zijn behoeftes voldoet en de gevraagde eigenschappen bezit (vb., veiligheid, robuustheid, betrouwbaarheid, consistentie). Tegelijkertijd, moeten deze systemen zich constant aanpassen aan veranderende behoeftes en technologie. Ze moeten met andere woorden evolueren doorheen de tijd zonder daarom hun essentiële eigenschappen te verliezen. Dit project verbindt de leidende Belgische onderzoeksgroepen in Software Engineering, met erkende expertise in model-driven engineering (MDE), software evolutie, formele modellen en verificatie (FMV) en aspectgerichte software ontwikkeling (AOSD). Het project heeft tot doel de state-of-the art in elk van die domeinen vooruit te helpen. Op lange termijn moet het netwerk bestaande samenwerkingen versterken and nieuwe samenwerkingen mogelijk maken om ons onderzoek op Europese schaal te verspreiden.

Onderzoeker(s)

• Promotor: Demeyer Serge
• Co-promotor: Janssens Dirk
• Co-promotor: Paredaens Jan

Onderzoeksgroep(en)

• Antwerpen Systemen en software Modellering (AnSyMo)

Project type(s)

• Onderzoeksproject

Abstract

Patronen ontdekken in willekeurige relationele databanken blijft een interessant probleem waarvoor slechts weinig effiente methoden voor bestaan. Wij bestuderen het framework waarin paren van queries over de data gezien worden als patronen en trachten er interessante associaties tussen te vinden. Meer bepaald, we onderzoeken kleine deelklassen van conjunctieve queries die ons nog steeds toelaten om interessante patronen efficient te kunnen vinden.

Onderzoeker(s)

• Promotor: Paredaens Jan
• Mandaathouder: Le Page Wim

Onderzoeksgroep(en)

• ADReM Data Lab (ADReM)

Project type(s)

• Onderzoeksproject

Abstract

Het project heeft een praktische finaliteit en beoogt het opstellen van een "BEL-20 index" (zowel koers- als totale returnindex) voor de periode 1832-2005 voor de Beurs van Brussel. Deze indexen zullen worden vergeleken met de rendementen van de risicovrije activa, met die van de banksector, de all share index en andere portefeuilles van de Beurs van Brussel voor dezelfde periode, Aldus komt een referentiemaatstaf beschikbaar voor een historisch vrij lange periode.

Onderzoeker(s)

• Promotor: Cuyvers Ludo
• Co-promotor: Annaert Jan
• Co-promotor: De Ceuster Marc
• Co-promotor: Deloof Marc
• Co-promotor: De Smedt Helma
• Co-promotor: Devos Greta
• Co-promotor: Paredaens Jan

Onderzoeksgroep(en)

Project type(s)

• Onderzoeksproject

Abstract

Onderzoeker(s)

• Promotor: Paredaens Jan
• Mandaathouder: Hidders Jan

Onderzoeksgroep(en)

• ADReM Data Lab (ADReM)

Project type(s)

• Onderzoeksproject

Abstract

Het project beoogt de ontwikkeling van een inductief database systeem voor de ondersteuning van het iteratieve data mining proces. Bij de realisatie van dit project identificeren we volgende stappen : 1) De ontwikkeling van een adequate theorie voor data mining in de vorm van een representatietaal om zowel data als inductief verkregen kennis op te slaan. Hierbij willen we focussen op eerste-orde logica fragmenten (bvb. conjunctive queries); 2) Het inpassen van bestaande data mining patroon types in dit model, zoals associatie regels, klassificatie, clustering; 3) Het ontwerpen van efficiënte implementaties van de voorgestelde modellen. Hierbij dient onder andere nagegaan te worden in hoeverre bestaande optimalisatietechnieken voor specifieke data mining probelemen en relationele databases veralgemeend kunnen worden naar inductieve databases.

Onderzoeker(s)

• Promotor: Paredaens Jan
• Co-promotor: Calders Toon
• Co-promotor: Goethals Bart

Onderzoeksgroep(en)

• ADReM Data Lab (ADReM)

Project type(s)

• Onderzoeksproject

Abstract

In de context van Content Management Systemen is het integreren van verschillende soorten data een belangrijk probleem. Men wenst immers verschillende soorten gegevens op een uniforme manier te ondervragen. We gaan in dit onderzoek nader in op het integreren van relationele databases en XML. Dit doen we door XML views voor relationele databases te introduceren, welke niet enkel kunnen ondervraagd worden, maar ook aangepast. Deze aanpassingen of updates kunnen echter niet steeds zonder problemen uitgevoerd worden op de respectievelijke tabellen van de relationele databases. We zullen daarom onderzoeken wanneer dit wel en wanneer dit niet mogelijk is en zullen daarnaast ook trachten het relationele schema om te zetten naar een schema voor de XML view.

Onderzoeker(s)

• Promotor: Paredaens Jan
• Mandaathouder: Vercammen Roel

Onderzoeksgroep(en)

• ADReM Data Lab (ADReM)

Project type(s)

• Onderzoeksproject

Abstract

Onderzoeker(s)

• Promotor: Paredaens Jan
• Mandaathouder: Michiels Philippe

Onderzoeksgroep(en)

• ADReM Data Lab (ADReM)

Project type(s)

• Onderzoeksproject

Abstract

Tussen het data minen van eenvoudig gestructureerde databanken en complex gestructureerde databanken bevindt zich een groot onontgonnen gebied. In dit project zullen wij trachten dit gebied te karakteriseren vanuit een X ML perspectief. Meer bepaald, we zullen onderzoeken in welke mate een verandering aan de striktheid van het X ML schema een effect heeft op de complexiteit van de mogelijke patronen en het data minen ervan.

Onderzoeker(s)

• Promotor: Paredaens Jan
• Mandaathouder: Le Page Wim

Onderzoeksgroep(en)

• ADReM Data Lab (ADReM)

Project type(s)

• Onderzoeksproject

Abstract

Gelieve aan te vullen a.u.b

Onderzoeker(s)

• Promotor: Paredaens Jan
• Co-promotor: Goethals Bart

Onderzoeksgroep(en)

• ADReM Data Lab (ADReM)

Project type(s)

• Onderzoeksproject

Abstract

Informatie Extractie (IE) heeft als doel het extraheren van relevante data uit een verzameling meer of minder gestructureerde documenten. Huidige systemen werden steeds ontwikkeld op basis van geannoteerde data die echter duur en moeilijk te verkrijgen zijn. Daarom wil dit project IE systemen ontwikkelen door middel van semi-supervised leertechnieken, waarbij gebruik wordt gemaakt van grote verzamelingen niet-geannoteerde gegevens, die gemakkelijk te verkrijgen zijn.

Onderzoeker(s)

• Promotor: Paredaens Jan

Onderzoeksgroep(en)

• ADReM Data Lab (ADReM)

Project type(s)

• Onderzoeksproject

Abstract

In dit project worden talen beschouwd voor het manipuleren en bevragen van semigestructureerde data zoals bijvoorbeeld XML data. Deze talen worden onderzocht op hun theoretische en praktische eigenschappen zoals hun expressieve kracht en geschiktheid voor query optimalizatie. Als een database server van semigestructureerde data dergelijke talen efficient wil ondersteunen dan zullen daarvoor speciale technieken op het gebied van locking en indexeringsstructuren. Daarom wordt ook onderzocht in hoeverre hiervoor oude technieken aangepast kunnen worden.

Onderzoeker(s)

• Promotor: Paredaens Jan

Onderzoeksgroep(en)

• ADReM Data Lab (ADReM)

Project type(s)

• Onderzoeksproject

Abstract

Onderzoeker(s)

• Promotor: Paredaens Jan

Onderzoeksgroep(en)

• ADReM Data Lab (ADReM)

Project type(s)

• Onderzoeksproject

Abstract

In de context van Content Management Systemen is het integreren van verschillende soorten data een belangrijk probleem. Men wenst immers verschillende soorten gegevens op een uniforme manier te ondervragen. We gaan in dit onderzoek nader in op het integreren van relationele databases en XML. Dit doen we door XML views voor relationele databases te introduceren, welke niet enkel kunnen ondervraagd worden, maar ook aangepast. Deze aanpassingen of updates kunnen echter niet steeds zonder problemen uitgevoerd worden op de respectievelijke tabellen van de relationele databases. We zullen daarom onderzoeken wanneer dit wel en wanneer dit niet mogelijk is en zullen daarnaast ook trachten het relationele schema om te zetten naar een schema voor de XML view.

Onderzoeker(s)

• Promotor: Paredaens Jan
• Mandaathouder: Vercammen Roel

Onderzoeksgroep(en)

• ADReM Data Lab (ADReM)

Project type(s)

• Onderzoeksproject

Abstract

Grote sommen geld worden geinvesteerd om informatie te bekomen over genomen, genen, proteinen en andere moleculaire eigenschappen van verschillende organismes. Men hoopt dat het zinvol zal blijken om te beschrijven hoe cellen werken, om zo de filogenetische relaties tussen verschillende species uit te leggen en nieuwe geneesmiddelen en therapien te ontwikkelen om momenteel ongeneeslijke ziekten te kunnen genezen. Deze belangrijke gegevens worden opgeslagen in databases die volgens geen enkel algemeen aanvaard ontwerpprinciepe zijn opgebouwd, die geen standaard ondervragingsmechanisme hebben en die vooral geen interface voor interoperatability hebben. Het probleem is dat er geen algemeen aanvaarde ontwerp- en ondervragingstools voor databases in de bioinformatica bestaan. Daarenboven laten databases meestal niet toe alle informatie die ze bevatten te ondervragen. Een voorbeeld hiervan is de COG database (http://www.ncbi.nlm.nih.gov/COG/). COG's zijn 'Clusters of Ortologous Genes', waar elk van deze clusters een verzameling van rijtjes van homologe proteine is van momenteel 73 verschillende orgamismes. Voor elk van de 3300 COG's wordt een filogenetische boom geconstrueerd, gebaseerd op vergelijkingsanalyses van de proteine in de cluster. Deze bomen bevatten een enorme hoeveelheid informatie die opgeslagen zit in een database. Eigenaardig genoeg bevat de database van de COG's geen mechnisme dat toelaat vragen te stellen over de informatie over de bomen in de database, zoals: 'zoek alle paartjes van organismen, waarvan de proteines dezelfde ouder hebben in tenminste twee bomen waar ze tenminste drie takken van elkaar verwijderd zijn.'. Het spreekt vanzelf dat de familie van COG-bomen de stastus moeten hebben van materialized views, die vaak voorkomt in traditionele databases, om zo de gebruiker toe te laten op een eenvoudige manier er vragen over te stellen. Daarom is een mechanisme hoogst nodig om alle informatie die bekend is in de moleculaire biologie beschikbaar te maken op een zo eenvoudig mogelijke manier.

Onderzoeker(s)

• Promotor: Paredaens Jan

Onderzoeksgroep(en)

• ADReM Data Lab (ADReM)

Project type(s)

• Onderzoeksproject

Abstract

Onderzoeker(s)

• Promotor: Paredaens Jan
• Mandaathouder: Michiels Philippe

Onderzoeksgroep(en)

• ADReM Data Lab (ADReM)

Project type(s)

• Onderzoeksproject

Abstract

Dit project heeft als doel de mogelijkheden voor een overkoepelend systeem voor data mining, een zogenaamde data mining database, te onderzoeken. Het ontwerp van een database systeem voor data mining brengt vele fundamentele vragen met zich mee. Hoe representeren we de data? Op welke manier integreren we de verschillende algoritmes in een bevragingstaal? Hoe kunnen we de bevragingen optimaliseren? Een theoretische en fundamentele benadering van deze vragen staat in dit project centraal.

Onderzoeker(s)

• Promotor: Paredaens Jan
• Mandaathouder: Calders Toon

Onderzoeksgroep(en)

• ADReM Data Lab (ADReM)

Project type(s)

• Onderzoeksproject

Abstract

Internationaal worden er grote inspanningen geleverd om verstandelijke gehandicapten toegang te bieden tot de moderne technologieën. Sinds 1990 werken de drie betrokken centra samen wat betreft het ad hoc ontwikkelen en aanpassen van software en hardware voor deze doelgroep. Dit veldwerk dient op een wetenschappelijke wijze ondersteund te worden. Enerzijds zal een database worden opgebouwd in verb and met de beschikbare producten en anderzijds zullen via de bestaande expertise belangrijke hiaten in het aanbod worden opgevuld.

Onderzoeker(s)

• Promotor: Paredaens Jan

Onderzoeksgroep(en)

• ADReM Data Lab (ADReM)

Project type(s)

• Onderzoeksproject

Abstract

Informatie Extractie (IE) heeft als doel het extraheren van relevante data uit een verzameling meer of minder gestructureerde documenten. Huidige systemen werden steeds ontwikkeld op basis van geannoteerde data die echter duur en moeilijk te verkrijgen zijn. Daarom wil dit project IE systemen ontwikkelen door middel van semi-supervised leertechnieken, waarbij gebruik wordt gemaakt van grote verzamelingen niet-geannoteerde gegevens, die gemakkelijk te verkrijgen zijn.

Onderzoeker(s)

• Promotor: Tjong-Kim-Sang Erik
• Co-promotor: Daelemans Walter
• Co-promotor: Paredaens Jan

Onderzoeksgroep(en)

• Centrum voor Computerlinguïstiek, Psycholinguïstiek en Sociolinguïstiek (CLiPS)

Project type(s)

• Onderzoeksproject

Abstract

Dit project wil helpen bij het onderzoek naar de verschillende aspecten en problemen die opduiken bij het ontwerpen van XML-databases. Het onderzoek concentreert zich rond een drietal hoofdonderwerpen: -XML Query optimization -Multiuser issues in XML databases -XML Updating Language Het project moet tevens dienen als referentiepunt voor toekomstige XML-databankontwerpers door een uitgebreid overzicht te bieden van de voor- en nadelen van bepaalde algoritmen en optimalisatietechnieken.

Onderzoeker(s)

• Promotor: Paredaens Jan
• Mandaathouder: Michiels Philippe

Onderzoeksgroep(en)

Project type(s)

• Onderzoeksproject

Abstract

Door recente ontwikkelingen in kennismanagement en hardware zijn grote digitale databases een alledaags feit geworden. De waarde van zulke databases wordt echter niet uitsluitend bepaald door de grootte, maar ook en vooral door de mogelijkheid tot analyse. Datamining is het ontdekken van regels en afhankelijkheden in grote databases. De bedoeling is om structuur in data te vinden en naar boven te brengen, eerder dan in te gaan op de individuele elementen van de data. Het zijn deze meta-data die de informatiewaarde van de database bepalen. Er bestaan reeds belangrijke toepassing van datamining in de bedrijfswereld. De voordelen die een bedrijf kan halen uit de metainformatie is groot. Omdat datamining zich bezig houdt met het meta-niveau van data, zijn parallellen met artificiële intelligentie en knowledge engineering nooit ver weg. In dit opzicht wordt datamining ook wel knowledge discovery in databases genoemd. Datamining is ook zeer sterk verbonden met OLAP (online analytical processing), het analyseren van gegevens. Onderzoek naar datamining technieken startte in de jaren '90 en kende een enorme groei sinds 1995. Regels die in de context van datamining vaak bestudeerd worden, zijn de association rules. Er zijn veel algoritmes bekend voor het vinden van association rules. Het bekendste algoritme hiervoor is het apriori-algoritme. Deze klasse van regels is echter zeer rudimentair. Het zou daarom interessant zijn om meer algemene regels te bestuderen. Een mogelijk beschrijvingssysteem voor deze regels is de eerste orde logica. Over de complexiteit van deze regels is weinig geweten. Er zijn meerdere complexiteitsmaten die bestudeerd kunnen worden : complexiteit in functie van het aantal tuples, het aantal attributen of de lengte van de regels. Een interessant probleem zou dan zijn om deze regels te classificeren via hun complexiteiten. Het onderzoek kan zich daarna kunnen toespitsen op de patronen waarvoor er datamining algoritmes bestaan met aanvaardbare complexiteit. In mijn eindverhandeling wordt het zoeken naar een algemenere soort regels bestudeerd. Een ander aspect van datamining is het volgende: hoe kunnen we een gebruiker van database- en OLAP-systemen in staat stellen optimaal gebruik te maken van de mogelijkheden die datamining biedt? Hiervoor dienen er query-talen ontworpen te worden, die expressief zijn en die de gebruikers in staat stellen om op een eenvoudige manier hun vragen te formuleren. Ook kan er gekeken worden in welke mate het begrip genericiteit nog van toepassing is op datamining-queries. Generische queries zijn queries die onafhankelijk zijn van gekozen referentiekader en datastructuur. Bij datamining echter zijn veel van de methodes sterk afhankelijk van de fysische vorm van de data. Datamining is een gebied waarop momenteel hard gewerkt wordt. In de UIA (Universitaire Instelling Antwerpen) loopt er momenteel een project van het FWO over datamining. Het voorgestelde project sluit hierbij aan. Het begrijpen van de theoretische grondslagen van datamining is belangrijk. Waar het huidige onderzoek meestal eerder ad hoc en met weinig theoretische onderbouw gebeurt, heeft dit project als doel het theoretische inzicht in datamining te vergroten.

Onderzoeker(s)

• Promotor: Paredaens Jan
• Mandaathouder: Calders Toon

Onderzoeksgroep(en)

Project type(s)

• Onderzoeksproject

Abstract

Een theoretisch model zal gedefinieerd worden waarin de complexiteit van berekeningen en communicatie tegelijkertijd zullen bestudeerd worden. Dit zal ons in staat stellen om de wisselwerking tussen deze laatste te analyseren en om nieuwe protocols voor query evaluatie te ontwikkelen en de cumulatieve kost van het volledige ondervragingsprocess te optimiseren. De asymetrie tussen de berekeningskracht van de verschillende onderdelen zal bestudeerd worden, zowel als hun manier om gegevens te accederen.

Onderzoeker(s)

• Promotor: Paredaens Jan

Onderzoeksgroep(en)

Project type(s)

• Onderzoeksproject

Abstract

Door recente ontwikkelingen in kennismanagement en hardware zijn grote digitale databases een alledaags feit geworden. De waarde van zulke databases wordt echter niet uitsluitend bepaald door de grootte, maar ook en vooral door de mogelijkheid tot analyse. Datamining is het ontdekken van regels en afhankelijkheden in grote databases. De bedoeling is om structuur in data te vinden en naar boven te brengen, eerder dan in te gaan op de individuele elementen van de data. Het zijn deze meta-data die de informatiewaarde van de database bepalen. Er bestaan reeds belangrijke toepassing van datamining in de bedrijfswereld. De voordelen die een bedrijf kan halen uit de metainformatie is groot. Omdat datamining zich bezig houdt met het meta-niveau van data, zijn parallellen met artificiële intelligentie en knowledge engineering nooit ver weg. In dit opzicht wordt datamining ook wel knowledge discovery in databases genoemd. Datamining is ook zeer sterk verbonden met OLAP (online analytical processing), het analyseren van gegevens. Onderzoek naar datamining technieken startte in de jaren '90 en kende een enorme groei sinds 1995. Regels die in de context van datamining vaak bestudeerd worden, zijn de association rules. Er zijn veel algoritmes bekend voor het vinden van association rules. Het bekendste algoritme hiervoor is het apriori-algoritme. Deze klasse van regels is echter zeer rudimentair. Het zou daarom interessant zijn om meer algemene regels te bestuderen. Een mogelijk beschrijvingssysteem voor deze regels is de eerste orde logica. Over de complexiteit van deze regels is weinig geweten. Er zijn meerdere complexiteitsmaten die bestudeerd kunnen worden : complexiteit in functie van het aantal tuples, het aantal attributen of de lengte van de regels. Een interessant probleem zou dan zijn om deze regels te classificeren via hun complexiteiten. Het onderzoek kan zich daarna kunnen toespitsen op de patronen waarvoor er datamining algoritmes bestaan met aanvaardbare complexiteit. In mijn eindverhandeling wordt het zoeken naar een algemenere soort regels bestudeerd. Een ander aspect van datamining is het volgende: hoe kunnen we een gebruiker van database- en OLAP-systemen in staat stellen optimaal gebruik te maken van de mogelijkheden die datamining biedt? Hiervoor dienen er query-talen ontworpen te worden, die expressief zijn en die de gebruikers in staat stellen om op een eenvoudige manier hun vragen te formuleren. Ook kan er gekeken worden in welke mate het begrip genericiteit nog van toepassing is op datamining-queries. Generische queries zijn queries die onafhankelijk zijn van gekozen referentiekader en datastructuur. Bij datamining echter zijn veel van de methodes sterk afhankelijk van de fysische vorm van de data. Datamining is een gebied waarop momenteel hard gewerkt wordt. In de UIA (Universitaire Instelling Antwerpen) loopt er momenteel een project van het FWO over datamining. Het voorgestelde project sluit hierbij aan. Het begrijpen van de theoretische grondslagen van datamining is belangrijk. Waar het huidige onderzoek meestal eerder ad hoc en met weinig theoretische onderbouw gebeurt, heeft dit project als doel het theoretische inzicht in datamining te vergroten.

Onderzoeker(s)

• Promotor: Paredaens Jan
• Mandaathouder: Calders Toon

Onderzoeksgroep(en)

Project type(s)

• Onderzoeksproject

Abstract

Doelstelling van dit project is nieuwe query talen te ontwikkelen ter ondersteuning van data mining in relationele en objectgerichte database systemen; de semantiek van dergelijke query talen te bestuderen; de computationele complexiteit en de expressiviteit ervan te bestuderen; en uitvoeringsmechanismen te ontwikkelen voor deze query talen.

Onderzoeker(s)

• Promotor: Paredaens Jan

Onderzoeksgroep(en)

Project type(s)

• Onderzoeksproject

Abstract

Het onderzoek in dit project betreft de expressiviteit van bevragingstalen voor spatial databases in het zogenaamde polynomiale constraint model. Zowel databases als databasebevragingen worden in dit model omschreven met behulp van polynomiale ongelijkheden. Vooral het begrip van genericiteit, dat ook centraal staat in de theorie van bevraginstalen voor klassieke, relationele databases, is hierbij de voornaamste motivatie. Het doel van dit project is een beter inzicht te verwerven in de expressiviteit van talen die compleet zijn voor bepaalde geometrische genericiteitsnoties, hetzij bepaalde complexiteitsklassen binnen die genericiteitsnoties kunnen uitdrukken. In het bijzonder worden volledige talen onderzocht die alle topologische databasebevragingen uitdrukken, er worden uitbreidingen onderzocht van het constraint model naar spatio-temporele databases, en bevragingstalen gebaseerd op passer- en lineaalconstructies worden onderzocht.

Onderzoeker(s)

• Promotor: Paredaens Jan
• Mandaathouder: Kuijpers Bart J P

Onderzoeksgroep(en)

Project type(s)

• Onderzoeksproject

Abstract

Een recente ontwikkeling in het gegevensbank onderzoek, namelijk het verschuiven van de aandacht voor 'general~purpose' modellen naar 'special-purpose' of meer semantische modellen, heeft het bestaan aan het licht gebracht van een aantal concepten die gemeenschappelijk zijn aan deze nieuwe modellen. Dit project heeft als doel een algemeen en theoretisch kader te scheppen voor verder onderzoek in moderne gegevensbank toepassingen, door recente bevindingen in drie van zulke toepassingen (geometrische en tekst-gebaseerde gegevensbanken en OLAP-systemen) te integreren.

Onderzoeker(s)

• Promotor: Paredaens Jan
• Co-promotor: Gyssens Marc

Onderzoeksgroep(en)

• ADReM Data Lab (ADReM)

Project type(s)

• Onderzoeksproject

Abstract

Het project beoogt het catalogiseren van de bedrijfsspecifieke informatie en het digitaliseren van de prijsinformatie die vervat zit in het Archief van de Beurs van Brussel. Aansluitend zal empirisch (financieel) onderzoek en historisch onderzoek worden opgestart vertrekkend van deze databank.

Onderzoeker(s)

• Promotor: Cuyvers Ludo
• Co-promotor: Annaert Jan
• Co-promotor: De Ceuster Marc
• Co-promotor: De Smedt Helma
• Co-promotor: Devos Greta
• Co-promotor: Paredaens Jan

Onderzoeksgroep(en)

Project type(s)

• Onderzoeksproject

Abstract

Op linguïstisch vlak stellen er zich twee fundamentele problemen bij de modellering van het contextuele interpreteren, namelijk 1. Het leggen van verbanden die niet expliciet in de tekst worden vermeld, zoals coreferentie en temporele relaties 2. de contextuele disambiguering van ambigue woorden of constructies We zullen in dit project focussen op de representatie en de interpretatie van temporele expressies in het Nederlands. Als startpunt wordt gebruik gemaakt van de representatietaal van Discourse Representation Theory. De bedoeling is om met data mining technieken disambigueringsregels op te stellen. Hiervoor zal naar gepaste gegevensmodellering en oplossingsmethodes voor de inferentie gezocht moeten worden. Het project wil de mogelijkheden onderzoeken van het abductieve redeneren bij de contextuele interpretatie van temporele expressies en van het inductieve redeneren bij de extractie van regels voor disambuguering.

Onderzoeker(s)

• Promotor: Paredaens Jan
• Co-promotor: Daelemans Walter

Onderzoeksgroep(en)

Project type(s)

• Onderzoeksproject

Abstract

Om tegemoet te komen aan de nood om steeds grotere en complexere software systemen te bouwen is er een groeiende vraag naar declaratieve methoden, die abstractie maken van onnodige details en zich toespitsen op de functionaliteit van de systemen. De onderzoeksgemeenschap heeft als doel de ontwikkeling van declaratieve methoden te bevorderen, in het bijzonder deze die voortspruiten uit onderzoek in gegevensbanken en functioneel en logisch programmeren.

Onderzoeker(s)

• Promotor: Paredaens Jan

Onderzoeksgroep(en)

• ADReM Data Lab (ADReM)

Project type(s)

• Onderzoeksproject

Abstract

Analyse en ontwerp van een gegevensbank systeem voor de administratie van een geneeskundige dienst. De gegevens omvatten ondermeer afspraken met patiënten, protocols en beelden.

Onderzoeker(s)

• Promotor: Paredaens Jan

Onderzoeksgroep(en)

Project type(s)

• Onderzoeksproject

Abstract

Verder onderzoek op het gebied van het ontwerpen van een visueel representatie systeem voor HoHs. Er zal dieper onderdzoek verricht worden naar alternatieve vlakke definities voor representaties. Daarna gaan we in op de ontwikkeling van algoritmes die optimale ontwerpen voor representaties genereren. Vervolgens wordt de mogelijkheid onderzocht tot het ontwerpen van meer complexe visuele representatieve systemen die gebruik maken van het nieuwe model hyrcon als bouwsteen. Dit is zeer interessant omdat het de mogelijkheid geeft tot het bereiken van hoe langer hoe hogere data abstractie niveaus. De uiteindelijk bedoeling is hyrcon te verrijken met de capaciteit tot het uitdrukken van het Cartesian product van sets. Verder onderzoek zal worden gedaan tot het verrijken van hyrcon met andere functies die het tot een nog meer versterkt systeem maken voor het verschaffen van informatie.

Onderzoeker(s)

• Promotor: Paredaens Jan

Onderzoeksgroep(en)

Project type(s)

• Onderzoeksproject

Abstract

De mogelijkheden en beperkingen van geavanceerde database systemen worden onderzocht met behulp van formele methoden. Voorbeelden van systemen die worden onderzocht zijn relationele, object-georiënteerde, spatiale, temperole en tekstdatabases.

Onderzoeker(s)

• Promotor: Paredaens Jan
• Mandaathouder: Van Den Bussche Jan

Onderzoeksgroep(en)

Project type(s)

• Onderzoeksproject

Abstract

Ondervragings- en update talen worden ontwikkeld voor object georiënteerde database systemen. Hun gebruikers interfaces worden bestudeerd. Tevens wordt het verband met de logica onderzocht. Toepassingsgebied van de numerische wiskunde wordt gerelateerd.

Onderzoeker(s)

• Promotor: Paredaens Jan
• Co-promotor: Cuyt Annie

Onderzoeksgroep(en)

Project type(s)

• Onderzoeksproject

Abstract

Een recente research trend in databases tracht het begrip van object orientatie te integreren in bestaande database modellen en technieken, zodat de resultaten die men daar reeds verworven had zo veel mogelijk behouden blijven. Het is in dit gebied dat onderzoek wordt verricht. In het bijzonder wordt aandacht besteed aan de logische onderbouw van databases en hun query talen.

Onderzoeker(s)

• Promotor: Paredaens Jan
• Mandaathouder: Van Den Bussche Jan

Onderzoeksgroep(en)

Project type(s)

• Onderzoeksproject

Abstract

Het betreft een netwerk van Europese universiteiten en research-instituten die het onderzoek in databases en multimedia coördineren. De hoofdcontractant is de universiteit van Hamburg. De UIA staat in voor de distributie van informatie.

Onderzoeker(s)

• Promotor: Paredaens Jan

Onderzoeksgroep(en)

Project type(s)

• Onderzoeksproject

Abstract

Een aantal nieuwe modellen en talen voor relationele databases worden ontwikkeld en hun kracht wordt gemeten. Extensies van het vlakke relationele model worden behandeld.

Onderzoeker(s)

• Promotor: Paredaens Jan

Onderzoeksgroep(en)

Project type(s)

• Onderzoeksproject

Abstract

Een recente research trend in databases tracht het begrip van object orientatie te integreren in bestaande database modellen en technieken, zodat de resultaten die men daar reeds verworven had zo veel mogelijk behouden blijven. Het is in dit gebied dat onderzoek wordt verricht. In het bijzonder wordt aandacht besteed aan de logische onderbouw van databases en hun query talen.

Onderzoeker(s)

• Promotor: Paredaens Jan
• Mandaathouder: Van Den Bussche Jan

Onderzoeksgroep(en)

Project type(s)

• Onderzoeksproject

Abstract

Onderzoeker(s)

• Promotor: Paredaens Jan

Onderzoeksgroep(en)

Project type(s)

• Onderzoeksproject

Abstract

Onderzoeker(s)

• Promotor: Paredaens Jan
• Co-promotor: Gyssens Marc

Onderzoeksgroep(en)

Project type(s)

• Onderzoeksproject

Abstract

Een recente research trend in databases tracht het begrip van object orientatie te integreren in bestaande database modellen en technieken, zodat de resultaten die men daar reeds verworven had zo veel mogelijk behouden blijven. Het is in dit gebied dat onderzoek wordt verricht. In het bijzonder wordt aandacht besteed aan de logische onderbouw van databases en hun query talen.

Onderzoeker(s)

• Promotor: Paredaens Jan
• Mandaathouder: Van Den Bussche Jan

Onderzoeksgroep(en)

Project type(s)

• Onderzoeksproject

Abstract

Onderzoeker(s)

• Promotor: Paredaens Jan
• Mandaathouder: Andries Mark

Onderzoeksgroep(en)

Project type(s)

• Onderzoeksproject

Abstract

Onderzoeker(s)

• Promotor: Paredaens Jan

Onderzoeksgroep(en)

Project type(s)

• Onderzoeksproject

Abstract

Onderzoeker(s)

• Promotor: Paredaens Jan

Onderzoeksgroep(en)

Project type(s)

• Onderzoeksproject

Abstract

Het onderzoek betreft het automatisch bepalen van de moeilijkheidsgraad van Franse teksten en het automatisch verbeteren van stijlfouten en grammaticale fouten.

Onderzoeker(s)

• Promotor: Tasmowski Liliane
• Co-promotor: Paredaens Jan

Onderzoeksgroep(en)

Project type(s)

• Onderzoeksproject

Abstract

Onderzoeker(s)

• Promotor: Paredaens Jan
• Mandaathouder: Van Den Bussche Jan

Onderzoeksgroep(en)

Project type(s)

• Onderzoeksproject