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Contenuto archiviato il 2024-06-16

New techniques for handling quality and uncertainty in spatial mining

Obiettivo

The huge amount of spatial data may contain hidden information of significant importance for the experts of domain (e.g. astronomy, seismology, geology, medicine etc.) that could help them to further understand the data and make decisions. Ultimately we s eek to discover patterns in the data as opposed to knowledge about the data itself. Thus spatial mining techniques will be developed to discover the potential interesting characteristics and patterns that exist in large spatial databases. An important chal lenge in the context of spatial data management and decision-making is the handling of uncertainty. The spatial data and relationships in nature are not crisp. This implies that it is not a Boolean decision whether an object belongs in a specific area, or which its relationship is with other objects (sets of objects). Also there are relatively few efforts in the context of knowledge discovery that have devoted data analysis techniques in order to handle uncertainty. It is then obvious that there are inheren t features of spatial data that are not taken into account during the mining process and knowledge that is partially extracted. Then there is a need for defining a data model that represent the uncertainty in spatial data analysis process. Moreover, the re quirement for exploiting the inherent uncertainty of data in the quality assessment of mining results and decision-making arises. Also spatial data are commonly viewed as infinite sequence of data. Thus issues related to the effective mining of such data a nd the quality of the mining results due to their frequent updates are emerged. In the context of this project we will address the above issues of uncertainty representation and quality assessment in the context of spatial mining. A spatial mining framewor k will be defined in conjunction with quality assessment and decision support techniques through the life cycle of spatial and time-evolving data.

Campo scientifico (EuroSciVoc)

CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: Il Vocabolario Scientifico Europeo.

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Parole chiave

Parole chiave del progetto, indicate dal coordinatore del progetto. Da non confondere con la tassonomia EuroSciVoc (campo scientifico).

Argomento(i)

Gli inviti a presentare proposte sono suddivisi per argomenti. Un argomento definisce un’area o un tema specifico per il quale i candidati possono presentare proposte. La descrizione di un argomento comprende il suo ambito specifico e l’impatto previsto del progetto finanziato.

Invito a presentare proposte

Procedura per invitare i candidati a presentare proposte di progetti, con l’obiettivo di ricevere finanziamenti dall’UE.

FP6-2002-MOBILITY-6
Vedi altri progetti per questo bando

Meccanismo di finanziamento

Meccanismo di finanziamento (o «Tipo di azione») all’interno di un programma con caratteristiche comuni. Specifica: l’ambito di ciò che viene finanziato; il tasso di rimborso; i criteri di valutazione specifici per qualificarsi per il finanziamento; l’uso di forme semplificate di costi come gli importi forfettari.

OIF - Marie Curie actions-Outgoing International Fellowships

Coordinatore

RESEARCH CENTER OF THE ATHENS UNIVERSITY OF ECONOMICS AND BUSINESS
Contributo UE
Nessun dato
Indirizzo
KEFALLINIAS 46
ATHENS
Grecia

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Costo totale

I costi totali sostenuti dall’organizzazione per partecipare al progetto, compresi i costi diretti e indiretti. Questo importo è un sottoinsieme del bilancio complessivo del progetto.

Nessun dato
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