Torino, 7 Maggio 2004
Rosa Meo: Curriculum dell’attività didattica e
scientifica
Rosa Meo, è nata a Torino il 21 giugno 1966. E’ sposata e ha due figli.
• Ha conseguito la Maturità Scientifica nel 1985 con punti 60/60 presso il Liceo
Scientifico E.Majorana di Moncalieri.
• Ha conseguito la Laurea in Ingegneria Elettronica con indirizzo InformaticoTelecomunicazioni al Politecnico di Torino il 23 luglio 1993 con voti 103/110.
Titolo della tesi: Un Approccio Orientato agli Oggetti per la Gestione di
Configurazioni Software.
• Nella seconda sessione del 1993 presso il Politecnico di Torino, ha superato l’Esame
di Stato di Abilitazione all’esercizio della professione di ingegnere.
• Si è classificata seconda al successivo concorso per il dottorato di ricerca in
Ingegneria Informatica e dei Sistemi (IX ciclo) presso il Dipartimento di Automatica
ed Informatica del Politecnico di Torino. Ha terminato il dottorato di ricerca
nell’ottobre 1996. Ha conseguito il titolo di Dottore di Ricerca il 15 settembre 1997
discutendo la tesi di dottorato:
R.Meo, Un Linguaggio e Nuove Soluzioni per il Data Mining, tesi di dottorato in
Ingegneria Informatica e dei Sistemi (allegato 3E).
• Nel 1998 ha conseguito una Borsa di Post-Dottorato presso il Politecnico di Torino sul
tema Analisi e sviluppo di sistemi per l'estrazione di conoscenza da basi di dati di
elevate dimensioni che è stata riconfermata per il secondo anno.
• Dal 1999 è ricercatrice presso il Dipartimento di Informatica dell’Università di Torino
(avendo sostenuto un concorso per il settore K05B – Informatica, bandito dalla Facoltà
di Scienze Matematiche Fisiche e Naturali di Torino). E’ ora ricercatrice confermata.
Attività di ricerca
Con l’attività di ricerca svolta durante gli anni di dottorato si è occupata dei seguenti
argomenti di ricerca nelle tematiche dell’informatica e delle basi di dati.
• Integrazione di Database Attivi a Linguaggi per la Gestione delle Transazioni e più in
generale per Eventi Composti.
• Applicazioni dei Database ad Oggetti a problemi di Ingegneria del Software come la
Gestione di Configurazioni nel processo di sviluppo del software.
• Data Mining e in particolare la realizzazione di un linguaggio (MINE RULE) per la
definizione e l’identificazione del processo di scoperta di Regole di Associazione in
Database di grosse dimensioni. Il linguaggio permette inoltre la generalizzazione
delle Regole di Associazione per Gerarchie di elementi. L’implementazione di questo
linguaggio, con un’architettura strettamente integrata al DBMS, è stata l’oggetto della
tesi di dottorato. Tale implementazione sul DBMS Oracle è stata realizzata anche
nell’ambito di un contratto di collaborazione con CSELT.
La definizione del linguaggio MINE RULE e l’attività di ricerca sui database hanno reso
possibile l’avviarsi di attività di collaborazione con il professor Stefano Ceri, del
Politecnico di Milano e il professor Domenico Saccà, del CNR-ICAR di Rende
(Cosenza) (vedi allegato 35H) e hanno concretizzato alcuni contatti internazionali e un
progetto europeo (cInQ, di cui Rosa Meo è coordinatore per l'Università di Torino)
dedicato ai database induttivi (una nuova generazione di database per potenziare il
processo di scoperta di conoscenza da basi dati) e all’uso dei linguaggi di interrogazione
per data mining. Partner di tale progetto (IST-FET, V Framework) sono il prof. Mannila
dell’Università di Helsinki e il Centro Ricerche Nokia, il prof. De Raedt dell’Università
di Friburgo, il prof. Ceri del Politecnico di Milano e il prof. Boulicaut di INSA di Lione
(coordinatore) e Saso Dzeroski dell’ Istituto Jozef-Stefan di Ljubljana, Slovenia (vedi
titolo allegato 29H l’ultima revisione ottenuta da parte dei revisori).
Il linguaggio MINE RULE è stato presentato ad un lavoro alla conferenza internazionale
sulle basi di dati, VLDB, nel 1996 (pubblicazione 2D). Tale lavoro, è risultato
particolarmente rilevante nel campo del Data Mining. Infatti, storicamente in tale campo
di ricerca il problema dell’individuazione di pattern frequenti è stato inizialmente
affrontato con approcci di tipo “pragmatico” facendo particolare attenzione all’efficienza
e alla scalabilità degli algoritmi in esecuzione. Al contrario, nel 1996, mancava ancora da
parte dei ricercatori del settore un serio tentativo di sviluppare una prospettiva e un
quadro di comprensione dei problemi di Data Mining dal punto di vista delle basi di dati.
Il lavoro a VLDB ha colmato questa lacuna dal punto di vista del linguaggio di
interrogazione, mentre il lavoro all’“International Conference on Data Engineering”, nel
1998 (pubblicazione 4D), ha proposto una soluzione del problema dell’integrazione tra
un sistema di Data Mining e un DBMS. La realizzazione di un sistema di Data Mining
strettamente integrato ad un DBMS (Oracle) è stato presentato nella sessione dedicata
alle demo di prototipi software della conferenza internazionale EDBT 1998
(pubblicazione 5D) e nella sua versione potenziata da un ottimizzatore per i database
induttivi (come spiegato in seguito) a PKDD 2003.
A dimostrazione della rilevanza scientifica del linguaggio proposto, il prof. Mannila,
editor-in-chief della rivista “Data Mining and Knowledge Discovery”, edito dalla
Kluwer, ne ha sollecitato un’estensione per la pubblicazione su quella rivista
(pubblicazione 1A). Inoltre tale linguaggio, messo a confronto con altre proposte di
linguaggi per data mining nella pubblicazione 9D, è stato più volte citato e adottato come
linguaggio di riferimento in pubblicazioni di rilevanza internazionale come:
• T.Imielinski, H.Mannila, “A Database Perspective on Knowledge Discovery”,
Communications of the ACM, vol.39, n.11, (1996).
• R.T.Ng, L.V.S.Lakshmanan, J.Han, “Exploratory Mining and Pruning
Optimizations of Constrained Association Rules”, Proc. of the ACM Int.
Conference SIGMOD, Seattle, 1998.
• S.Sarawagi, S.Thomas, R.Agrawal, “Integrating Association Rules Mining with
Relational Database Systems: Alternative and Implications”, Proc. of the ACM Int.
Conference SIGMOD, Seattle, 1998.
• J-F.Boulicaut, M.Klemettinen, H. Mannila, “Querying Ictive Databases: a case
Study on the MINE RULE Operator”, Proc. Of the 2nd European Symp. On
Principles of Data Mining and Knowledge Discovery (PKDD), September 1998.
• T.Imielinski, A.Birmani, “MSQL: A Query Language for Database Mining”, Data
Mining and Knowledge Discovery, vol.3, pp.373-408, Kluwer, (1999).
• Hasan M. Jamil, Bottom-Up Association Rule Mining in Relational Databases,
Journal of Intelligent Information Systems, v.19 n.2, p.191-206, September 2002
• Stefan Kramer , Luc De Raedt , Christoph Helma, Molecular feature mining in HIV
data, Proceedings of the seventh ACM SIGKDD international conference on
Knowledge discovery and data mining, p.136-143, August 26-29, 2001, San
Francisco, California.
• Alexander Tuzhilin , Gediminas Adomavicius, Handling very large numbers of
association rules in the analysis of microarray data, Proceedings of the eighth ACM
SIGKDD international conference on Knowledge discovery and data mining, July
23-26, 2002, Edmonton, Alberta, Canada.
• Alexander Tuzhilin, Knowledge evaluation: Other evaluations: usefulness, novelty,
and integration of interesting news measures, Handbook of data mining and
knowledge discovery, Oxford University Press, Inc., New York, NY, 2002.
Infine, il confronto sistematico tra le funzionalità di tale linguaggio e gli altri linguaggi
proposti per data mining, come MSQL e DMQL, è stato pubblicato alla Conferenza
Internazionale su Datawarehouse e Knowledge Discovery (DaWak, 2003, pubblicazione
9D e in una ulteriore estensione (pubblicazione 3C) in cui si studiano anche gli standard
commerciali come OLE DB/DM (Microsoft) e PMML (standard in XML per
rappresentare e interscambiare con altri sistemi di analisi un insieme di pattern di data
mining, risultato dell’analisi dei dati). La ricerca su Data Mining è continuata anche verso
le tematiche di estrazione di conoscenza da Data Warehouse (con un lavoro presentato
alla conferenza “SEBD 1999”, pubblicazione 6D) e un altro alla conferenza su Flexible
Query Answering Systems al problema di interrogazione di data warehouse per
l’estrazione di itemset frequenti (pubblicazione 12D).
I risultati dell’attività di ricerca svolta nell’ambito del progetto europeo cInQ su database
induttivi, (una nuova tecnologia di basi dati per fornire supporto al data mining e al
processo di knowledge discovery) sono incoraggianti perchè l'approccio proposto è
innovativo nel campo e promettente. Nel progetto cInQ, a cui partecipa come partner
anche l’Università di Torino, e per la quale Rosa Meo è responsabile, si è voluto
potenziare per i database induttivi il linguaggio di interrogazione di data mining, MINE
RULE, e studiare un motore di esecuzione e ottimizzazione del linguaggio che
“fattorizzasse” il lavoro computazionale eseguito dal sistema per richieste già
precedentemente sottomesse e “correlate” con la richiesta corrente. Tali richieste infatti,
vengono eseguite dal nostro sistema in maniera incrementale rispetto a quelle già
precedentemente eseguite. La teoria di estrazione incrementale è stata pubblicata in
articoli di ricerca in Conferenze Internazionali come ACM Symposium on Applied
Computing, 2003, e Flexible Query Answering Systems (pubblicazioni 11D e 12D) e
rapporti tecnici disponibili sulla home page WEB di Rosa Meo a
http://www.di.unito.it/~meo/). Inoltre, si è sviluppato un prototipo software in cui si
possono sperimentare i comandi di estrazione di data mining, tramite MINE RULE
supportato dall’ottimizzatore. Tale prototipo è disponibile on-line al sito del progetto
cInQ http://www.cinq-project.org).
L’approccio proposto ha suscitato molto interesse a livello scientifico internazionale, e si
è concretizzato già in due inviti a presentarlo a Dagsthul, in due cicli distinti di seminari
ristretti ai ricercatori del campo di data mining noti a livello internazionale (vedi allegati
25H e 26H). Il primo seminario, organizzato da Katharina Morik (Univ. Dortmund),
Arno Siebes (Univ. CWI, Amsterdam) e Jean-Francois Boulicaut (INSA, Lione) era
dedicato alla ricerca di “Pattern Locali”, come sono considerate le regole di associazione
e gli itemsets. Il secondo seminario, è più specifico della futura generazione di sistemi di
data mining, tra cui il sistema MINE RULE è ora annoverato.
In modo completamente autonomo Rosa Meo ha sviluppato un altro filone di ricerca
indipendente. Ha ideato e implementato un nuovo algoritmo per l’estrazione delle
dipendenze tra i dati, algoritmo che migliora le prestazioni di algoritmi noti in letteratura
(come “Apriori”) che è stato presentato ad un lavoro all’“International Conference on
Data Warehouse and Knowledge Discovery”, 1999 (pubblicazione 7D).
Il problema dell’individuazione della rilevanza dell’informazione da estrarre dalla base di
dati è stato affrontato da un punto di vista squisitamente teorico con una soluzione che
utilizza l’applicazione della teoria dell’informazione al contenuto informativo di una base
di dati. Tale risultato, che definisce i “valori di dipendenza” come strumento principe per
l’individuazione di tali dipendenze, trova la sua collocazione in una pubblicazione a
singolo autore sulla rivista ACM Transactions on Database Systems (pubblicazione 2A).
Anche questo nuovo approccio proposto sta iniziando ad essere conosciuto e citata in altri
articoli pubblicati in conferenze internazionali come in:
• S.Jaroszewicz, D.A. Simovici, Pruning Redundant Association Rules Using Maximum
Entropy Principle, in Advances in Knowledge Discovery and Data Mining, (PAKDD)
2002.
• Data mining (DM): Mining dependence rules by finding largest itemset support quota
di Alexandr Savinov, in Proceedings of the 2004 ACM Symposium on Applied
Computing.
La pubblicazione su IEEE Information Theory (pubblicazione 3A), invece, individua le
proprietà che caratterizzano i valori di dipendenza e propone una soluzione algoritmica
per calcolare tali valori. In questo lavoro, inoltre, si definisce l’Informazione di Gruppo,
un nuovo strumento teorico che si contrappone al concetto di mutua informazione allo
scopo di rappresentare il legame intrinseco in un insieme di variabili. Questo lavoro
dimostra come l’applicazione dei concetti di mutua informazione ed entropia forniti dalla
teoria dell’informazione al campo del Data Mining produca strumenti affidabili e potenti
per estrarre le dipendenze tra i dati.
L’applicazione della teoria dei valori di dipendenza ad alcuni casi pratici (come
l’individuazione della firma di documenti testuali) è stata presentata ad un lavoro in
AI*IA Workshop su Apprendimento Automatico e Data Mining, 2000 (pubblicazione
8D).
Le nuove direzioni di ricerca prendono anche in considerazione l’applicazione delle
teorie bayesiane e l’utilizzo di tecniche squisitamente statistiche per la valutazione della
rilevanza dell’informazione.
Nelle pubblicazioni 2C (nel libro edito da A.B.Chaudhri, A.Rashid, R.Zicari, su XML
Data Management) e 10D (IEEE Data Mining, 2003) il filone di ricerca sull’estrazione
di conoscenza dai sistemi informativi si è evoluto verso i sistemi XML-based, in cui sia i
dati che il processo di estrazione di pattern di data mining è rappresentato tramite
documenti XML e il cui carico computazionale può essere distribuito sulle varie
macchine del WEB che interagiscono tra di loro tramite comandi HTTP e XML.
Relazioni invitate
1. E’ stata invitata a tenere un seminario su “Sistemi e Linguaggi di Interrogazione
di Data Mining” nell’ambito di un ciclo di seminari (della durata complessiva di
una settimana) sul tema “Detecting Local Patterns” a Dagsthul, aprile 2004,
organizzato da Boulicaut (INSA, Lione), Morik (Univ. Dordmund) e Siebes
(CWI, Amsterdam) (allegato 25H). Sito web: http://www.dagstuhl.de/04161/
2. Seminario a Dagsthul (luglio 2004) sul tema “Data Mining: the Next
Generation”, organizzato da R. Agrawal (IBM Almaden Center, US), J. C.
Freytag (HU Berlin, DE), R. Ramakrishnan (Univ. Wisconsin - Madison,
US)(allegato 26H). Sito web: http://www.dagstuhl.de/04292/
3. Seminari al Workshop on Inductive Databases and Constraint-Based Mining
organizzato da De Raedt (Univ. Albert-Ludwigs, Freiburg) su linguaggi e sistemi
di interrogazione per data mining e sul loro utilizzo per l’analisi del Web (uso,
progettazione, mantenimento e customizzazione) con strumenti di Data Mining
(allegato 27H). A tale workshop hanno partecipato numerosi studiosi di fama
internazionale del settore delle basi dati e del data mining tra cui J.Gehrke
(Cornell Univ.), M.Zaki (Rensselaer Polytechnic Institute), R.Bayardo (Microsoft
Research, Almaden).
4. Seminario su Business (Mission) Intelligence a Bergamo, Maggio, 27-28, 2004.
Organizzato per le pubbliche imprese da Boole Institute, Gruppo SOI (allegato
24H, vedi anche la voce sui seminari).
Organizzazione e Partecipazione a Comitati di Programma di Workshop e
Conferenze Internazionali
L'attività di ricerca di Rosa Meo nel campo del Data Mining è ormai riconosciuta a
livello internazionale, come dimostrano la sua attività di organizzazione e partecipazione
a comitati di programma di riconosciute conferenze di Basi Dati e Data Mining, tra cui
Chair di ACM SAC – Data Mining Track (2004 e 2005), IEEE ICDM (2004), VLDB
(2005), ECML/PKDD (2004), EDBT, e la pubblicazione 1B, in cui Rosa Meo con Pier
Luca Lanzi (Politecnico di Milano) e Mika Klemettinen (Nokia Research Center) è
editore di un libro, che consiste in una collezione di articoli sul ruolo svolto dalla
tecnologia delle basi di dati per il supporto alle applicazioni di Data Mining. In
particolare:
1. Co-Chair nella Special Track su Data Mining con Hasan Jamil alla Conferenza
Internazionale ACM Symposium on Applied Computing (SAC), a Cipro, Nicosia,
2004 e all’edizione del 2005 che si terrà a Santa Fe, New Mexico, USA.
2.
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Il sito WEB della conferenza http://dmtrack.di.unito.it/ su cui avviene la gestione
automatica del processo di sottomissione e revisione degli articoli è gestito da Rosa
Meo e dallo staff tecnico del Dipartimento di Informatica dell'Università di Torino.
Per tale attività ha ricevuto un riconoscimento dall’ACM (riportato in allegato 31H).
Membro del Comitato di Programma di IEEE International Conference on Data
Mining (ICDM), nell’edizione del 2004 (sito WEB http://icdm04.cs.unidortmund.de/).
Nel 2003 è stata nel Comitato di Programma del Workshop DMKD (Data Mining e
Knowledge Discovery) alla Conferenza Internazionale ACM SIGMOD, San Diego,
California, USA, 2003.
Membro del Comitato di Programma di International Conference on Principles and
Practice of Knowledge Discovery and Data Mining (PKDD), nell’edizione del 2004
(sito WEB http://ecmlpkdd.isti.cnr.it).
Co-Chair con Ina Lauth ed Elena Baralis per la Sessione di Demo di prototipi
software alla Conferenza Internazionale PKDD, edizione 2004 (sito WEB
http://ecmlpkdd.isti.cnr.it/).
Membro del Comitato di Programma di Data Streams Track in 2005 ACM
Symposium on Applied Computing.
Membro del Comitato di Programma di Data Streams Workshop in Conference on
Principles and Practice of Knowledge Discovery and Data Mining (PKDD),
nell’edizione del 2004.
Co-chair con Elena Baralis per il Workshop "DTDM (Database Technologies for
Data Mining)" alla Conferenza Internazionale EDBT, Marzo 2002, Praga, Repubblica
Ceca (allegato 32H)
Co-Chair con Mika Klemettinen, per il Workshop "KDID (Knowledge Discovery in
Inductive Database)" alle Conferenze Internazionali ECML/PKDD, Agosto 2002,
Helsinki, Finlandia (allegato 33H).
Attività di revisore
•
E’ nell’Editorial Board insieme con la prof. Mariangiola Dezani dell’Università di
Torino, per la revisione di libri per la rivista Computer Journal, Oxford University
Press della British Computer Society (sito web:
http://www3.oup.co.uk/computer_journal/edboard).
• Attività di revisione per varie riviste e conferenze tra cui ACM TODS, AI
Communications, ECAI 2004, PKDD 2003, DaWak 2001, AI*IA 2003, XML
Database Symposium (evento satellite della Conferenza Internazionale VLDB 2003).
Organizzazione, partecipazione e revisione di progetti di ricerca
• E’ responsabile e coordina per l’Università di Torino il progetto cInQ, un progetto
europeo triennale per lo sviluppo di database induttivi per il data mining. Il progetto è
finanziato dalla Comunità Europea, nell’ambito del V Programma Quadro sulla
Società dell’Informazione, al quale partecipano il Centro Ricerche della Nokia Corp.
(prof. Mannila), il Politecnico di Milano (prof. Ceri), l’Università Albert-Ludwigs di
Friburgo (prof. De Raedt), l’Istituto Nazionale di Scienze Applicate di Lione, INSAL
•
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•
(prof. Boulicaut). Tale progetto, sottomesso come FET, Future Emerging
Technologies track è stato favorevolmente giudicato dalla commissione dei revisori
europei, ed ha iniziato i lavori il 1 aprile 2001. Il progetto ha superato favorevolmente
le prime due revisioni previste dalla Commissione Europea da parte di esperti (la cui
seconda revisione è riportata nell’allegato 29H) ed è ora al termine (30 aprile 2004).
E’ stata responsabile di un progetto Giovani Ricercatori sul tema dell’applicazione di
strumenti della Teoria dell’Informazione al campo del Data Mining, dal titolo
“DepValues: un nuovo metodo e nuovi algoritmi per estrarre dipendenze dai dati”. Il
progetto è stato finanziato dal CNR che nell’ambito del Programma Agenzia 2000 ha
accettato 399 progetti su un totale di 2091 proposti (allegato 28H) ed è terminato a
dicembre 2003.
E’ stata revisore per NWO, consiglio olandese per l’eccellenza nella ricerca
scientifica, per un progetto di ricerca su database induttivi (allegato 30H).
Nel 1996/97 ha partecipato ad un programma di ricerca stipulato tra il Politecnico di
Torino e lo CSELT sull’Estrazione di regole di associazione da basi di dati nel quale
ha sviluppato un sistema integrato al DBMS Oracle per l’estrazione di conoscenza da
basi di dati relazionali sotto forma di regole di associazione.
Ha collaborato dal maggio del 1998 al novembre 2000 per il Politecnico di Torino al
progetto MIETTA, un progetto della comunità
Europea nel Programma di
Applicazioni Telematiche stipulato con il Comune di Roma, il Comune di Turku
(Finlandia), la regione di Saarland (Germania), il CELI (Centro per l’Elaborazione del
Linguaggio), il DFKI, (centro di ricerca tedesco per l’Intelligenza Artificiale),
l’Università di Helsinki e l’azienda di Roma UNIDATA. Il progetto ha lo scopo di
sviluppare un sistema multilingue per l’estrazione di informazioni turistiche da basi di
dati e Internet.
Ha partecipato al progetto INTERDATA, progetto finanziato da MURST per gli anni
1998 e 1999. Il progetto risulta una collaborazione tra 17 università italiane, per la
definizione e lo sviluppo di metodi per l’estrazione di conoscenza da basi di dati e da
WEB.
Pubblicazioni
Su Riviste:
1.A. R.Meo, G.Psaila, S.Ceri, An Extension to SQL for Mining Association Rules
in SQL, Knowledge Discovery and Data Mining Journal, vol. 2, num. 2, June
1998, pp. 195-224, Kluwer Academic Publishers.
2.A. R. Meo, Theory of Dependence Values, ACM Transactions on Database
Systems, vol. 25, n. 3, Settembre 2000.
3.A. R.Meo, Maximum Independence and Mutual Information, IEEE Transactions
on Information Theory, vol. 48, n.1, Gennaio 2002.
Libri (come editore):
1.B. Rosa Meo, Pier Luca Lanzi, Mika Klemettinen (eds.), Database Support for
Data Mining Applications, Springer-Verlag, 2004, LNAI 2682, (disponibile anche
on-line su SpringerLink al sito
http://www.springeronline.com/sgw/cda/frontpage/0,11855,5-0-22-326552980,00.html?referer=www.springeronline.com/3-540-22479-3).
Capitoli di libri (con peer reviews):
1.C. R.Meo, Using Objectivity/DB in an Application for Configuration
Management, in: Object Databases in Practice, M.E.S.Loomis, A.B.Chaudhri
(eds.), Cap. 8, pp. 133-151, Prentice-Hall, 1997.
2.C. R.Meo, G.Psaila, XML as a Unifying Framework for Inductive Databases, in:
XML Data Management, A.B.Chaudhri, A.Rashid, R.Zicari (ed.), ISBN:
0201844524, Cap. 15, Addison-Wesley, 2002.
3.C. M.Botta, J-F.Boulicaut, C.Masson, R.Meo, Query Languages Supporting
Descriptive Rule Mining: A Comparative Study, In Database Support for Data
Mining Applications, Rosa Meo, Pier Luca Lanzi, Mika Klemettinen (eds.),
Springer-Verlag, 2004, LNCS 2682.
In conferenze:
1.D. R.Meo, G.Psaila, S.Ceri, Composite Events in Chimera, Proc. of the 5th
International Conference on Extending Database Technology, Marzo 1996,
Avignone, Francia, Springer-Verlag LNCS 1057, pp. 56-76.
2.D. R.Meo, G.Psaila, S.Ceri, A New SQL-like Operator for Mining Association
Rules, Proc. of the IEEE 22nd International Conference on Very Large Data
Bases, pp. 122-133, 3-6 Settembre, 1996, Bombay, INDIA.
3.D. E.Baralis, S.Ceri, R.Meo, G.Psaila, M.Richeldi, P.Risimini, AMORE: an
Integrated Environment for Database Mining, Convegno sui Sistemi Evoluti di
Basi Dati, pp.285-302, 25-28 Giugno, 1997, Verona, Italia.
4.D. R.Meo, G.Psaila, S.Ceri, A Tightly-Coupled Architecture for Data Mining,
Proc. of the IEEE 14th International Conference on Data Engineering, pp. 316323, Febbraio 1998, Orlando, Florida.
5.D. E.Baralis, R.Meo, G.Psaila, AMORE: an Integrated Environment for Database
Mining,, demo session Proc. in 6th International Conference on Extending
Database Technology, 25-27 Marzo 1998.
6.D. E.Baralis, R.Meo, G.Psaila, Data Mining in Data Warehouses, Convegno sui
Sistemi Evoluti di Basi Dati, pp.51-65, 23-25 Giugno, 1999, Como, Italia.
7.D. R.Meo, A New Approach for the Discovery of Frequent Itemsets, Proc. of the
International Conference on Data Warehouse and Knowledge Discovery, Agosto
1999, Firenze, Italia, Springer-Verlag LNCS 1676, pp. 193-202.
8.D. R.Meo, A new Model for Data Dependencies, AIIA Workshop su
Apprendimento Automatico e Data Mining, Politecnico di Milano, 12-13
Settembre, 2000. Lo stesso articolo è stato selezionato per la pubblicazione su
“AI*IA Notizie”, anno XIII, numero 4, Dicembre 2000.
9.D. M.Botta, J-F.Boulicaut, C.Masson, R.Meo, A comparison between query
languages for the extraction of association rules, Proc. of the International
Conference on Data Warehouse and Knowledge Discovery, 2-6 September, 2002,
Aix-en-Provance, France, Springer-Verlag, LNCS 2454, pp. 1-10.
10.D. R.Meo, G.Psaila, Toward XML-Based Knowledge Discovery Systems, Proc. of
the IEEE International Conference on Data Mining, 9-12 December, 2002,
Maebashi city, Japan.
11.D. R.Meo, Optimization of a Language for Data Mining, Proc. of the ACM
Symposium on Applied Computing - Data Mining Track, 9-12 March, 2003,
Melbourne, Florida.
12.D. R.Meo, M.Botta, R.Esposito, Query Rewriting in Itemset Mining, Proc. of the
6th International Conference On Flexible Query Answering Systems, Springer's
Lecture Notes in Artificial Intelligence (LNAI), June 24-26 2004, Lyon, France.
Pubblicazioni di carattere didattico:
1.E. A.R.Meo, M.Mezzalama, F.Peiretti, R.Meo, Fondamenti di Informatica I, ed.
UTET, Torino, 1996.
2.E. M.Meo, R.Meo, M.Mezzalama, Esercizi di Fondamenti di Informatica, ed.
Pitagora, Bologna, 1996.
Attività didattica e seminariale
Ha tenuto i seguenti corsi presso il Politecnico di Torino:
• Corso di Basi di Dati per il Diploma Universitario di Sistemi Informativi Territoriali
nell’anno accademico 1997/98 (allegato 15H).
• Corso di Basi di Dati II (Data Mining e Data Warehouse) per il Diploma
Universitario di Sistemi Informativi Territoriali nell’anno accademico 1998/99
(allegato 16H).
Corsi per l’Università di Torino, presso il Dipartimento di Informatica:
• Titolare del corso di Analisi Intelligente dei Dati (6 crediti) nell’ambito della Laurea
Specialistica in Sistemi per il Trattamento dell'Informazione per l’ A.A. 2003/04.
• Titolare del corso di Basi di Dati e Sistemi Informativi (Sperimentazioni) (6 crediti),
per Laurea, nell’A.A. 2002/2003.
• Co-titolare dello stesso corso (insieme alla prof. Barbara Demo) nell’A.A. 2001/2002.
• Titolare del Corso di Basi di Dati e Sistemi Informativi (Sperimentazioni), per Laurea,
A.A. 2002/03 e 2003/2004 (3 crediti).
• Corso di Basi di Dati e Sistemi Informativi (Sperimentazioni), per Diploma, A.A.
1999/2000 e 2000/2001.
• Corso di Laboratorio di Programmazione, per la Laurea, A.A. 1999/2000 e 2000/01.
Master:
• Nel Master di I Livello, in Bioinformatica: titolare del corso di Basi Dati (organizzato
dalla Facoltà di Scienze dell'Università di Torino) negli A.A. 2001/02 (12 ore),
2002/03 (20 ore), 2003/04 (20 ore) in cui si studiano le basi dati per la bioinformatica
(come NCBI Gene Expression Omnibus e MAGE-ML, linguaggio XML per gene
expression matrices).
• Master di I livello, in Comunicazione Scientifica (organizzato dalla Facoltà di Scienze
dell'Università di Torino): Principi e metodologie dell'Informatica, A.A. 2002/03 (4
ore di introduzione alle basi di dati, ad oggetti, multimediali) (allegato 23H).
• Master di I livello, in e-Business (organizzato dall'Istituto Superiore Mario Boella di
Torino, in collaborazione col Politecnico di Torino): Corso su Basi di Dati, Anno
Accademico 2000/01 (16 ore) (allegato 22H).
• Master di I Livello, in Management (organizzato dalla Facoltà di Economia
dell'Università di Torino): Introduzione alle reti, Anno accademico 2001/02 (4 ore).
Ha tenuto i seguenti seminari e corsi di specializzazione post-laurea:
• Seminario sul database Oracle 7 per amministratori del sistema svolto nel 1997/98 per
il COREP (allegato 19H).
• Corsi di specializzazione post-laurea nell’ambito dei Sistemi di Informazione
Geografica relativamente alle tematiche di Fondamenti di Informatica e Basi di Dati
svolti presso il COREP in luglio-settembre1998 (allegato 20H).
• Corso di specializzazione post-laurea su Telematica e Applicazioni Multimediali
relativamente alle tematiche di Basi di Dati svolti presso il COREP nel novembre1998
(allegato 21H).
• Seminario sul Data Mining per la società di divulgazione informatica SOI Informatica
nell’ambito del convegno di “Reporting Direzionale a Supporto alle Decisioni” tenuto
a Riva del Garda l’8 e 9 ottobre 1998.
• Seminario su OLAP e Data Mining per la Giornata di studio su Data Warehouse
tenutasi all’Università di Cesena, il 2 dicembre 1998.
• Seminario su Business (Mission) Intelligence per il Boole Institute, il 27-28 maggio
2004, a Bergamo (allegato 24H).
Corsi per Diploma (di teledidattica a distanza) presso il Politecnico di Torino:
• Corsi di Fondamenti di Informatica per Ingegneria delle Telecomunicazioni e di
Elementi di Informatica per Ingegneria Elettrica e Meccanica dei Diplomi Universitari
del Consorzio Nettuno con sede a Torino negli anni 1993/94, 1994/95, 1995/96
(allegato 12H).
• Corso di Elementi di Informatica per Ingegneria Elettrica e Meccanica dei Diplomi
Universitari del Consorzio Nettuno con sede a Torino nell’anno 1996/97 (allegato
13H).
• Corso di Basi di Dati dei Diplomi Universitari del Consorzio Nettuno con sede ad
Alessandria nel 1997/98 (allegato 14H).
Corsi di esercitazioni presso il Politecnico di Torino:
• Seminari per i corsi di Fondamenti di Informatica per Ingegneria Chimica, dei
Materiali, Ambiente e Territorio, del Politecnico di Torino nell’anno accademico
1993/94 (allegato 10H).
• Seminari per i corsi di Fondamenti di Informatica per il corso di Ingegneria
Meccanica e Nucleare negli anni accademici 1994/95 e 1995/96 (allegato 11H).
• Corso di esercitazioni di Basi di Dati per i Diplomi Universitari, presso la sede di
Ivrea negli anni accademici 1996/97, 1997/98, 1998/99 (allegato 18H) e 1999/2000.
• Corso di Fondamenti di Informatica per il Diploma Universitario di Edilizia e di
Sistemi Informativi Territoriali nell’anno accademico 1997/98.
Negli anni accademici 1996/97 e 1997/98 è stata responsabile delle esercitazioni in
laboratorio per tutti i corsi di informatica del Consorzio Nettuno (allegato 17H) presso il
Politecnico di Torino.
Formazione durante il dottorato
Cicli di seminari:
• Intelligenza Artificiale tenuto dal prof. Torasso del Dipartimento di Informatica,
Università di Torino, nel semestre primaverile del 1994.
• Tecniche di Specifica Formale dei Sistemi Informatici, tenuto dai prof. Mandrioli e
Morzenti, del Dipartimento di Elettronica e Informazione del Politecnico di Milano,
nel semestre primaverile del 1995.
• Comunicazione persona-macchina, tenuto dal prof. Renato De Mori della McGill
University (Montreal), presso il Politecnico di Torino, nell’aprile 1996.
• Database Temporali, tenuto dal prof. Snodgrass dell’Università dell’Arizona presso il
Dipartimento di Elettronica e Informazione del Politecnico di Milano nell’autunno del
1996.
Scuole estive:
• Conceptual modelling, Databases and CASE, tenutasi presso L’École Polytechnique
Fédérale de Lausanne dal 17 al 21 ottobre 1994 (allegato 8H).
• Advances in Database Technology, organizzata da EDBT (Extending DataBase
Techology) a Gubbio, dal 4 al 8 settembre 1995 (allegato 9H).
Esperienza lavorativa presso aziende
• Nel biennio 1982-84 ha partecipato all’analisi e sviluppo di un D.B.M.S. (Data Base
Management System) chiamato F.I.R. (Flexible Information Retrieval) che venne
successivamente venduto all’Olivetti e installato a bordo delle macchine da scrivere
della linea ETV 300- ETV 250 e sui personal computer che da quelle macchine sono
derivate.
• Nel 1994 presso la S.S.B. s.r.l. di Torino ha progettato e sviluppato in ambiente Visual
C++ applicativi per la gestione del personale aziendale e per la gestione del calendario
calcistico per la Lega Nazionale Calcio Professionisti.
Torino, 7 Maggio, 2004
Firma
Rosa Meo
Aggiornamento del curriculum vitae al 2 Settembre 2004
L’articolo su rivista 3.A è stato scelto come prodotto per la valutazione triennale della
ricerca dell’Università di Torino da parte del Ministero (MIUR).
Pubblicazioni accettate in Conferenze
R.Meo, P.L.Lanzi, M.Matera, R.Esposito, Integrating Web Conceptual Modelling and
Web Usage Mining, Workshop on Web Mining and Web Usage Analysis, in conjunction
with the 10th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and
Data Mining (KDD 2004), August 22-25, 2004, Seattle, WA, USA.
Pubblicazioni accettate in libri
R.Meo, G.Psaila, MINE RULE: Semantic Dimensions in Association Rule Mining, in
John Wang (ed.), Encyclopedia of Data Warehousing and Mining, Information Science
Publishing (an imprint of Idea Group Inc.), attualmente in fase di stampa.
Partecipazione a Comitati di Programma di Conferenze
Nel 2005 Rosa Meo fa parte del Comitato di Programma di una tra le più prestigiose
Conferenze di Basi Dati, Very Large Data Bases (VLDB) in entrambe le track di Core
Database Technology e di Infrastructure for Information Systems. Le informazioni su
VLDB 2005 sono disponibili al sito: http://vldb.idi.ntnu.no/
Rosa Meo fa parte del Comitato di Programma di Data Streams Track in 2005 ACM
Symposium on Applied Computing.
Rosa Meo è stata membro del Comitato di Programma di Data Streams Workshop in
Conference on Principles and Practice of Knowledge Discovery and Data Mining
(PKDD), nell’edizione del 2004.
2 Settembre, 2004
Rosa Meo
