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CORDIS - Résultats de la recherche de l’UE
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Contenu archivé le 2024-06-20

Inductive Queries for Mining Patterns and Models

Objectif

Given the present distinct lack of a generally accepted framework for data mining, the quest for such a framework is a major research priority. The most promising approach to this task is taken by inductive databases (IDBs), which contain not only data, but also patterns. Patterns can be either local patterns, such as frequent itemsets, which are of descriptive nature, or global models, such as decision trees, which are of predictive nature. In an IDB, inductive queries can be used to generate (mine), manipulate, and apply patterns. The IDB framework is appealing as a theory for data mining, because it employs declarative queries instead of ad hoc procedural constructs. Declarative queries are often formulated using constraints and inductive querying is closely related to constraint-based data mining. The IDB framework is also appealing for data mining applications, as it supports the process of knowledge discovery in databases (KDD): the results of one (inductive) query can be used as input for another and nontrivial multistep KDD scenarios can be supported, rather than just single data mining operations. The state-of-the-art in IDBs is that there exist various effective approaches to constraint-based mining (inductive querying) of local patterns, such as frequent item sets and sequences, most of which work in isolation. The proposed project aims to significantly advance the state-of-the-art by developing the theory of and practical approaches to inductive querying (constraint-based mining) of global models, as well as approaches to answering complex inductive queries that involve both local patterns and global models. Based on these, showcase applications/IDBs in the area of bioinformatics will be developed, where users will be able to query data about drug activity, gene expression, gene function and protein sequences, as well as frequent patterns (e.g. subsequences in proteins) and predictive models (e.g. for drug activity or gene function).

Champ scientifique (EuroSciVoc)

CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: Le vocabulaire scientifique européen.

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Programme(s)

Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.

Thème(s)

Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.

Appel à propositions

Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.

Données non disponibles

Régime de financement

Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.

STREP - Specific Targeted Research Project

Coordinateur

JOZEF STEFAN INSTITUTE
Contribution de l’UE
Aucune donnée
Adresse
JAMOVA 39
1001 LJUBLJANA
Slovénie

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Coût total

Les coûts totaux encourus par l’organisation concernée pour participer au projet, y compris les coûts directs et indirects. Ce montant est un sous-ensemble du budget global du projet.

Aucune donnée

Participants (5)

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