Databases and Data Mining
Βάσεις
Δεδομένων και Εξόρυξη Δεδομένων
Διατμηματικό
Πρόγραμμα Μεταπτυχιακών Σπουδών “Πληροφορική & Διοίκηση”
Αριστοτέλειο
Πανεπιστήμιο Θεσσαλονίκης
Ακαδημαϊκό
Έτος 2016-2017 – Εαρινό Εξάμηνο
|
Διδάσκοντες: |
Δρ. Τιάκας Ελευθέριος - Καθ. Μανωλόπουλος
Ιωάννης |
|
Email: |
|
|
URL: |
|
|
Διαλέξεις: |
Τρίτη
19:00-21:30 Αίθουσα
1 Παραρτήματος Εθνικής
Αντιστάσεως 16, 2ος Όροφος |
Περιγραφή Μαθήματος – Ενότητες:
Αρχιτεκτονική Συστημάτων Βάσεων Δεδομένων, Μοντελοποίηση
δεδομένων με το μοντέλο οντοτήτων-συσχετίσεων, Εκτεταμένο και Σχεσιακό μοντέλο,
Γλώσσα SQL, Αποθήκες Δεδομένων, Γλώσσες & αρχιτεκτονικές συστημάτων για
εξόρυξη δεδομένων, Κανόνες συσχέτισης, Κατηγοριοποίηση και πρόβλεψη,
Ομαδοποίηση, Εξόρυξη σε πολύπλοκους τύπους δεδομένων (κείμενα, χρονoσειρές, χωρικά δεδομένα, DNA, κτλ). Εξόρυξη Δεδομένων Παγκοσμίου Ιστού
και Ειδικού Σκοπού.
Εργαστήριο SQL Server: Κατασκευή ΒΔ, Ερωτήματα, Διαγράμματα, Κύβοι
Δεδομένων, Κατηγοριοποίηση-Δέντρα Απόφασης, Ομαδοποίηση, Κανόνες Συσχέτισης.
Σελίδα Μαθήματος 2015-2016.
Ανακοινώσεις
6/3/2017: Έναρξη Μαθημάτων Εαρινού Εξαμήνου.
21/3/2017: Οδηγίες για την παρουσίαση της
ερευνητικής-βιβλιογραφικής εργασίας:
Κάθε ομάδα 2 ή 3 φοιτητών θα
πρέπει να επιλέξει ένα δημοσιευμένο paper το οποίο θα
πρέπει να είναι σε θεματική περιοχή που σχετίζεται με το μάθημα ή κάποια από
τις ενότητές του. Δυνατότητες επιλογής θέματος:
1. Papers
σχετικά
με Databases-Data Mining από
συνέδρια, ημερίδες, περιοδικά που δημοσιεύτηκαν τα τελευταία 5 χρόνια (π.χ. από
KDD, SIGKDD, SNA-KDD, BIOKDD, Sensor-KDD, WebKDD, MDM/KDD, ADKDD, PKDD, ASONAM, RecSys, VLDB, EDBT, ICDE, SIGMOD, κλπ.)
2. Papers σχετικά
με Databases-Data Mining που
βρίσκονται στην σελίδα του Εργαστηρίου Data Engineering Lab (http://delab.csd.auth.gr/pubs.php?member=&type=Publications)
και δημοσιεύτηκαν τα τελευταία 5 χρόνια
3. Data Mining Book Project Topics
Η διαδικασία θα είναι η
εξής:
1.
Κάθε ομάδα μόλις επιλέξει ένα paper
θα
ανακοινώσει τον τίτλο του στον διδάσκοντα καθώς και τους ΑΜ των φοιτητών που θα
την αποτελούν.
2. Ο
διδάσκων θα ανακοινώσει το θέμα με τους ΑΜ της ομάδας στην ιστοσελίδα εάν δεν
υπάρχει ταύτιση θέματος με άλλη ομάδα. Διαφορετικά, η ομάδα που θα δηλώσει πρώτη
χρονικά ένα θέμα το κατοχυρώνει.
3.
Το παραδοτέο υλικό (αρχείο power
point με
30 διαφάνειες το πολύ) θα παρουσιαστεί μόνο προφορικά από τους φοιτητές της
κάθε ομάδας. Οι ομάδες θα παρουσιάσουν την δημοσιευμένη εργασία στις τελευταίες
δύο διαλέξεις του μαθήματος. Ο χρόνος της παρουσίασης για την κάθε ομάδα θα
είναι 15 λεπτά+5λεπτά για ερωτήσεις. Δεν χρειάζεται να γραφεί κάποια αναφορά ή
οποιοδήποτε άλλο κείμενο.
4. Η
εργασία αυτή αντιστοιχεί σε 2 βαθμούς συνολικά.
5.
Αν θέλετε να παρουσιάσετε κάτι που δεν υπάρχει στις παραπάνω επιλογές αλλά
εμπίπτει στα ενδιαφέροντα του μαθήματος μπορείτε να έρθετε σε συνεννόηση με τον
διδάσκοντα.
6.
Θα πρέπει να έχετε ορίσει τις ομάδες και τα θέματα το αργότερο μέχρι τις
2/5/2017.
Θέματα που επιλέχθηκαν:
(24/3/2017) ΟΜΑΔΑ-1: ΑΜ:
568, 572, 578 Θέμα: Gogoglou A., Theodosiou Z., Kounoudes A., Vakali A., Manolopoulos Y.,
"Early Malicious Activity Discovery in Micorblogs
by Social Bridges Detection" (best paper award), Proceedings of the 16th
IEEE International Symposium on Signal Processing & Information Technology
(ISSPIT'2016), Limmasol, Cyprus, 2016.
(4/4/2017) ΟΜΑΔΑ-2: ΑΜ:
557, 577 Θέμα: Albrecht Zimmermann, "The Data Problem in Data
Mining", ACM SIGKDD, Vol.16, No.2, pp.38-45, 2014.
(5/4/2017) ΟΜΑΔΑ-3: ΑΜ:
559, 580, 586 Θέμα: R. Naveen Kumar, M. Anand Kumar, "Medical Data Mining Techniques for
Health Care Systems", IJESC, Vol.6, No.4, pp.3498-3503, 2016.
(5/4/2017) ΟΜΑΔΑ-4: ΑΜ:
581, 590 Θέμα: Fernandez, J., Medina, D., Gomez, A., Arias, M., Gavalda, R., "Does training affect match performance? A study using data mining and tracking devices".
Machine Learning and Data Mining for Sports Analytics: ECML/PKDD 2016 workshop,
Riva del Garda, Italy, pp.1-10, 2016.
(6/4/2017) ΟΜΑΔΑ-5: ΑΜ:
565, 567, 570 Θέμα: Kalyvas C., Tzouramanis T., Manolopoulos Y.,
"Processing Skyline Queries in Temporal Databases", Proceedings of
the 32nd ACM Symposium on Applied Computing (SAC'2017), Marakesh,
Morocco, 2017.
(11/4/2017) ΟΜΑΔΑ-6: ΑΜ:
562, 587 Θέμα: Kokkos A., Tzouramanis T., Manolopoulos Y.,
"A Hybrid Model for Linking Multiple Social Identities across
Heterogeneous Online Social Networks", Proceedings of the 43rd
International Conference on Current Trends in Theory & Practice of Computer
Science (SOFSEM'2017), pp. 423-435, Limerick, Ireland, 2017.
(12/4/2017) ΟΜΑΔΑ-7: ΑΜ:
563, 582 Θέμα: Seokho Kang, Eunji Kim, Jaewoong Shim, Sungzoon Cho, Wonsang Chang, Junhwan Kim, "Mining the relationship between
production and customer service data for failure analysis of industrial
products", Computers & Industrial Engineering, Vol.106,
pp.137-146, 2017.
(18/4/2017) ΟΜΑΔΑ-8: ΑΜ:
575, 594, 595 Θέμα: Xiaojun Chen, Yunming Ye, Graham Williams, and Xiaofei
Xu, "A survey of open source data mining
systems", Proceedings of the international conference on Emerging
technologies in knowledge discovery and data mining (PAKDD), pp.3-14.
(19/4/2017) ΟΜΑΔΑ-9: ΑΜ:
574, 576 Θέμα: Jiliang Tang, Yi Chang,
and Huan Liu, "Mining Social Media with Social
Theories: A Survey", SIGKDD Explor. Newsl. Vol.15, No.2, pp. 20-29, 2014.
(1/5/2017) ΟΜΑΔΑ-10: ΑΜ:
571, 579, 598 Θέμα: George Roumelis, Michael Vassilakopoulos, Antonio Corral, Yannis
Manolopoulos, "Bulk-Loading xBR+-trees",
Proceedings MEDI, pp. 57-71, 2016.
(2/5/2017) ΟΜΑΔΑ-11: ΑΜ:
566, 588, 591, 600 Θέμα: Naskos A., Gounaris A., Mouratidis H., and Katsaros P.,
"Security-Aware Elasticity for NoSQL
Databases", Proceedings of the 5th International Conference on Model &
Data Engineering (MEDI'2015), pp. 181-197, Rhodes, Greece, 2015.
(2/5/2017) ΟΜΑΔΑ-12: ΑΜ:
569,597,599 Θέμα: William Trouleau, Azin Ashkan, Weicong
Ding, and Brian Eriksson, "Just One More: Modeling Binge Watching
Behavior", Proceedings of the 22nd ACM
SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD
'16), pp. 1215-1224, 2016.
2/4/2017: Πρώτο μέρος της Συνθετικής Εργασίας: ProjectA.pdf
21/4/2017: Δεύτερο μέρος της Συνθετικής Εργασίας: ProjectB.pdf (Βάση Δεδομένων της εταιρείας FoodMart: foodmart.zip)
9/5/2017: Τα εργαστηριακά μαθήματα στις 16/5, 23/5,
30/5 θα γίνουν στο Εργαστήριο (Αίθουσα 3) του Παραρτήματος
2/6/2017:
Ενδεικτικές ερωτήσεις-θέματα για την εξέταση της θεωρίας: exams-questions-dbdm.pdf
13/6/2017: Η καταληκτική ημερομηνία παράδοσης της
Συνθετικής Εργασίας παρατείνεται ως και τις 30/6/2017.
4/7/2017: Η βαθμολογία με βάση το ΑΕΜ είναι στο
ακόλουθο αρχείο: DBDM-grades-aem.pdf . Καλό Καλοκαίρι.
Πρόγραμμα Διαλέξεων:
|
Διάλεξη |
Ημερομηνία |
Περιγραφή |
Υλικό |
|
1η |
7/3/2017 |
Περιγραφή-Επισκόπηση του Μαθήματος, Βασικές έννοιες |
|
|
2η |
14/3/2017 |
Αρχιτεκτονική Συστημάτων Βάσεων Δεδομένων, Μοντελοποίηση
Δεδομένων με το Μοντέλο Οντοτήτων-Συσχετίσεων (ER-model) |
|
|
3η |
21/3/2017 |
Το Εκτεταμένο Μοντέλο Οντοτήτων-Συσχετίσεων (Extended Entity-Relationship Model), Το σχεσιακό Μοντέλο (Relational Model) |
|
|
4η |
28/3/2017 |
Η Γλώσσα SQL –
Υλοποίηση μίας απλής Βάσης Δεδομένων με χρήση αυτόματων εργαλείων |
|
|
5η |
4/4/2017 |
Εισαγωγή στην Εξόρυξη Δεδομένων, Αποθήκες Δεδομένων,
Αρχιτεκτονικές για εξόρυξη δεδομένων, Κύβος Δεδομένων (μοντέλο, υλοποίηση,
πράξεις) |
|
|
6η |
25/4/2017 |
Εξόρυξη Δεδομένων: Κατηγοριοποίηση (Classification), Βασικές Έννοιες, Δέντρα Απόφασης (Decision Trees), Αξιολόγηση Μοντέλων |
|
|
7η |
2/5/2017 |
Εξόρυξη Δεδομένων: Κανόνες Συσχέτισης (Association Rules), Βασικές Έννοιες και Αλγόριθμοι |
|
|
8η |
9/5/2017 |
Εξόρυξη Δεδομένων: Ομαδοποίηση (Cluster Analysis), Βασικές Έννοιες και Αλγόριθμοι |
|
|
9η |
16/5/2017 |
Εργαστήριο SQL Server |
Εργαστηριακός Οδηγός: ebook.pdf Αρχεία Βάσεων Δεδομένων: foodmart.zip, AdventureWorksDW2008R2.zip, MovieClick.zip |
|
10η |
23/5/2017 |
Εργαστήριο SQL Server |
|
|
11η |
30/5/2017 |
Εργαστήριο SQL Server |
|
|
12η |
6/6/2017 |
Παρουσιάσεις Ερευνητικών Εργασιών |
ΟΜΑΔΕΣ 1-6 |
|
13η |
13/6/2017 |
Παρουσιάσεις Ερευνητικών Εργασιών |
ΟΜΑΔΕΣ 7-12 |
Βιβλιογραφία - Χρήσιμο Υλικό
Τα ακόλουθα βιβλία και το
υλικό από τους ιστότοπους είναι αρκετά χρήσιμα για το
μάθημα (με * είναι τα βασικά εγχειρίδια του μαθήματος).
1*. ”Introduction to Data Mining”, Pang-Ning
Tan, Michael Steinbach, and Vipin Kumar, 2006 [http://www-users.cs.umn.edu/~kumar/dmbook/index.php].
These sample chapters are also available:
Chapter 4.
Classification: Basic Concepts, Decision Trees, and Model Evaluation [http://www-users.cs.umn.edu/~kumar/dmbook/ch4.pdf]
Chapter 6.
Association Analysis: Basic Concepts and Algorithms [http://www-users.cs.umn.edu/~kumar/dmbook/ch6.pdf]
Chapter 8.
Cluster Analysis: Basic Concepts and Algorithms [http://www-users.cs.umn.edu/~kumar/dmbook/ch8.pdf]
2*. ”Mining of Massive Datasets”, Jure Leskovec, Anand Rajaraman, and Jeffrey D. Ullman, Stanford University, 2014
[http://infolab.stanford.edu/~ullman/mmds/book.pdf].
3*.
”Εισαγωγή στην Εξόρυξη Δεδομένων και στις Αποθήκες Δεδομένων”, Αλέξανδρος
Νανόπουλος και Ιωάννης Μανωλόπουλος, Εκδόσεις Νέων
Τεχνολογιών [http://delab.csd.auth.gr/books/grBooks/dmbook/].
4*.
”Βάσεις, Αποθήκες και Εξόρυξη Δεδομένων με τον SQL Server - Εργαστηριακός
Οδηγός”, Παναγιώτης Συμεωνίδης και Αναστάσιος Γούναρης, Εκδόσεις Κάλλιπος, 2016 [http://delab.csd.auth.gr/~symeon/courses/dm/ebook.pdf].
5.
”Συστήματα Βάσεων Δεδομένων: Θεωρία και Πρακτική Εφαρμογή”, Ιωάννης Μανωλόπουλος και Απόστολος Παπαδόπουλος, Εκδόσεις Νέων
Τεχνολογιών.
6. Dunham M.: “Data Mining: Introductory and Advanced
Topics”, Prentice Hall, 2003.
7. Han J. and Kamber M.:
“Data Mining: Concepts and Techniques”, Morgan Kaufmann, 2001.
8. Chakrabarti S.: “Mining
the Web”, Morgan Kaufmann, 2003.