Universitatea Babeş-Bolyai Cluj-Napoca
Facultatea de Matematică şi Informatică
Ciclul de studii: Masterat
Domeniul: Informatica
Programul de studii: Sisteme distribuite în Internet
Limba de predare: Română

SYLLABUS

I. Date generale
Codul	Disciplina	
MIH1006	Capitole avansate de baze de date	

Semestrul	Ore: C+S+L	Categoria	Statutul	
4	2+0+2	specialitate	opţională	

II. Cadre didactice cu norma de bază în Universitate
Numele şi	Titlul	Gradul	Catedra	Tipul activităţii	
prenumele	ştiinţific	didactic		C	S	L	
CÂMPAN Alina	Dr.	Lect.	Sisteme Informatice	*		*	

Cadre didactice asociate
Numele şi	Titlul	Instituţia	Tipul	Tipul activităţii	
prenumele	ştiinţific		postului	C	S	L	

III. Obiectivele disciplinei
Cursul grupează câteva topicuri (subiecte) avansate din domeniul bazelor de date, ca o completare relativ la alte câteva subiecte studiate anterior de studenţi (orientarea obiect în baze de date, baze de date distribuite, data mining). Îşi propune:
•	să introducă şi familiarizeze studentul cu unele tipuri speciale de baze de date (spaţiale, temporale, spaţio-temporale, date private şi anonime), provenite din necesităţi şi domenii de probleme particulare;
•	să prezinte aceste domenii ca o arie importantă de cercetare şi dezvoltare în bazele de date;
•	să contribuie la înţelegerea acestor domenii prin studierea şi dezvoltarea unor aplicaţii practice relevante.	

IV. Conţinutul disciplinei
1. Introducere. 2. Baze de date spaţiale – modelarea datelor. 3. Baze de date spaţiale – relaţii şi operaţii spaţiale. 4. Interogarea bazelor de date spaţiale. 5. Baze de date temporale - modelarea datelor; relaţii temporale. 6. Interogarea bazelor de date temporale. 7. Baze de date spaţio-temporale. 8. Securitatea şi secretul datelor 9. Baze de date statistice. 10. Anonimitatea datelor.	

V. Bibliografie
1.	R. H. Guting, An Introduction to Spatial Database Systems, VLDB Journal,vol. 3, pp. 357-399 (curs 2)
2.	R. H. Guting, T. de Ridder, M. Schneider, Implementation of the ROSE Algebra: Efficient Algorithms for Realm-Based Spatial Data Types. 4th Int. Symp. on Advances in Spatial Databases (SSD), LNCS 951, Springer Verlag, 216-239, 1995 (curs 2-3)
3.	H. Samet, The Design and Analysis of Spatial Data Structures, Addison-Wesley, Reading, MA, 1990 (curs 2, 4)
4.	J. Chomicki, D. Toman, A Mini-course on Temporal Databases, http://citeseer.ist.psu.edu/27227.html (curs 5)
5.	C. S. Jensen, Temporal Database Management, http://www.cs.aau.dk/~csj/Thesis/ (curs 5)
6.	H. Gregersen, C. S. Jensen, Temporal Entity-Relationship Models – a Survey (curs 5)
7.	B. Salzberg, V. J. Tsotras, Comparison of Access Methods for Time-Evolving Data, ACM Comput. Surv., 31(2), 158-221, 1999 (curs 6)
8.	N. Pelekis, et al - Literature Review of Spatio-Temporal Database Models, The Knowledge Engineering Review Journal, 19(3), 235-274, 2005 (curs 7-8)
9.	M. Erwig, R. H. Güting, M. Schneider, M. Vazirgiannis, Spatio-Temporal Data Types: An Approach to Modeling and Querying Moving Objects in Databases, GeoInformatica, Vol. 3, No. 3, 269-296, 1999 (disponibil la http://citeseer.ist.psu.edu/28315.html) (curs 7-8)
10.	Mohamed F. Mokbel, Thanaa M. Ghanem, Walid G. Aref, Spatio-temporal Access Methods, 2003, disponibil la http://citeseer.ist.psu.edu/mokbel03spatiotemporal.html  (curs 7-8)
11.	Samarati P. - Protecting Respondents Identities in Microdata Release, IEEE Transactions on Knowledge and Data Eng., Vol. 13, No. 6, 2001, 1010-1027 (curs 10-12)
12.	Sweeney L. - k-Anonymity: A Model for Protecting Privacy, Intl. Journal on Uncertainty, Fuzziness, and Knowledge-based Systems, Vol. 10, No. 5, 2002, 557 – 570 (curs 10-12)
13.	Sweeney L. - Achieving k-Anonymity Privacy Protection Using Generalization and Suppression, Intl. Journal on Uncertainty, Fuzziness, and Knowledge-based Systems, Vol. 10, No. 5, 2002, 571 – 588 (curs 10-12)
14.	Truta T.M., Farshad Fotouhi, Daniel Barth-Jones - Disclosure Risk Measures for Microdata, Proc. Int. Conf. on Scientific and Statistical Database Management, 15–22, 2003 (curs 10-12)
15.	Byun, J.W., Kamra, A., Bertino, E, Li, N. - Efficient k-Anonymity using Clustering Technique, CERIAS Tech Report 2006-10, 2006 (curs 10-12)
16.	LeFevre, K., DeWitt, D., Ramakrishnan, R.- Incognito: Efficient Full-Domain k-Anonymity, Proc. of the ACM SIGMOD, Baltimore, Maryland, 2005, 49-60 (curs 10-12)
17.	Truta, T.M., Bindu, V. - Privacy Protection: p-Sensitive k-Anonymity Property, Workshop on Privacy Data Management, 22th IEEE Intl. Conf. of Data Eng., 2006 (curs 10-12)
18.	Campan, A., Truta, T.M. - Extended p-Sensitive k-Anonymity for Privacy Protection, Studia Universitatis Babes-Bolyai, Informatica, Vol. LI(2), pp. 19-30, 2006 (curs 10-12)
19.	Wong, R.C-W., Li, J., Fu, A., Wang K. - (, k)-Anonymity: An Enhanced k-Anonymity Model for Privacy-Preserving Data Publishing, Proc. of ACM KDD, 2006, 754–759  (curs 10-12)
20.	Machanavajjhala A., Gehrke J., Kifer D.- l-diversity: privacy beyond k-anonymity, Proc. of the 22nd IEEE International Conference on Data Engineering, Atlanta, 2006. (curs 10-12)
21.	Xiao, X., Tao, Y. - Personalized Privacy Preservation, Proc. of the ACM SIGMOD, Chicago, Illinois, pp. 229-240, 2006 (curs 10-12)	

VI. Tematica activităţilor didactice pe săptămâni
1.	Introducere (1 curs – S1 + 1 seminar – S1)
•	domenii de aplicaţii care au condus la necesitatea organizării şi gestionării de colecţii de date cu caracteristici particulare
2.	Baze de date spaţiale – modelarea datelor (1 curs – S2 + 1 seminar – S2)
•	Tipuri de date spaţiale (puncte, linii, suprafeţe) şi reprezentarea spaţiului (raster şi vectorial) 
•	Modelarea datelor spaţiale (complexe simpliciale, realm)
3.	Baze de date spaţiale – relaţii şi operaţii spaţiale (1 curs – S3 + 1 seminar – S3)
•	relaţii spaţiale (topologice, direcţionale şi metrice)
•	operaţii spaţiale; rezolvarea operaţiilor spaţiale cu algoritmi din geometria computaţională
4.	Interogarea bazelor de date spaţiale (1 curs – S4 + 1 seminar – S4)
•	Metode de regăsire – indecşi
•	Limbaje de interogare
5.	Baze de date temporale - modelarea datelor; relaţii temporale (1 curs – S5 + 1 seminar – S5)
•	Noţiuni temporale
•	Modelarea conceptuală a datelor temporale 
•	Modelarea logică a datelor temporale. Forme normale temporale 
•	Relaţii temporale (topologice şi metrice)
6.	Interogarea bazelor de date temporale (1 curs – S6 + 1 seminar – S6)
•	Metode de acces temporale
•	Limbaje de interogare
7.	Baze de date spaţio-temporale (2 cursuri – S7, S8 + 2 seminarii – S7, S8)
•	Modele conceptuale spaţio-temporale
•	Modele logice spaţio-temporale
•	Interogarea datelor spaţio-temporale (tipuri de interogări, metode de acces spaţio-temporale) 
8.	Securitatea şi secretul datelor (1/2 curs – S9 + 1/2 seminar – S9)
•	Necesitatea păstrării secretului datelor
•	Tehnici de control a conservării secretului datelor (bd statistice vs anonimitatea datelor)
9.	Baze de date statistice (1/2 curs – S9 + 1/2 seminar – S9)
•	Canale de inferenţă şi interogări statistice
10.	Anonimitatea datelor (3 cursuri – S10, S11, S12 + 3 seminarii – S10, S11, S12)
•	Noţiuni şi tehnici generale în anonimizarea datelor
•	Pierderea de informaţie vs pierderea secretului datelor
•	Modele de anonimitate a datelor şi algoritmi de anonimizare  
i.	Modelul K-anonymity
ii.	Modelul P-sensitive k-anonymity
iii.	Modelul L-Diversity
iv.	Modelul (,k)-anonymity
v.	Modelul Extended p-sensitive k-anonymity
vi.	Personalized privacy preservation	

VII. Metode didactice folosite
Expunerea: descrierea, explicaţia, prelegerea magistrală, prelegerea dialog, prelegerea cu demonstraţii, prelegeri introductive, prelegeri curente, prelegeri de sinteză. 
Conversaţia: dezbaterea, dialogul, conversaţii introductive, conversaţii de fixare şi consolidare a cunoştinţelor, conversaţii de sistematizare şi sinteză, conversaţii de aplicare.
Problematizarea: utilizarea întrebărilor-problemă, problemelor şi situaţiilor-problemă. 
Descoperirea: redescoperirea dirijată şi independentă, descoperirea creativă, descoperirea inductivă, descoperirea deductivă, descoprirea analogică, descoperirea prin documentare, descoperirea experimentală.
Alte metode: studiul de caz; cooperarea, simularea, brainstorming-ul, studiul individual, exerciţiul.	

VIII. Evaluare
Activitatea se încheie cu examen scris (nota E). De-a lungul semestrului, studenţii vor realiza un raport teoretic (nota R) şi mai multe teme practice de laborator (proiecte) care să ilustreze aspectele caracteristice şi utilitatea unor tipuri speciale de baze de date (nota P). Nota finală este media ponderata a celor trei note menţionate mai sus. Nota finala = 40%E + 25%R + 35%P. Studenţii care vor demonstra competenţe deosebite în cercetare, prin dezvoltarea unor proiecte spre publicare vor primi un punctaj suplimentar de 10% din Nota finala. Pentru promovare, e necesar ca nota finală să fie cel puţin 5. Sunt valabile regulamentele oficiale ale universităţii în legătură cu prezenţa studenţilor la activităţile didactice şi cu cazurile de copiat şi plagiat.	

IX. Bibliografie suplimentară
1.	R. H. Guting, Realms, A Foundation for Spatial Data Types in Database Systems, 3rd Int. Symppsium on Advances in Spatial Databases, LNCS 692, Springer Verlag, 14-35, 1993 (curs 2-4) 
2.	A. Guttman, R-Trees, A Dynamic Index Structure for Spatial Searching, Proc. ACM SIGMOD International Conference on Management of Data, pp. 47-57, 1984 (curs 2-4)
3.	N. Beckmann, H. N. Beckmann, H. P. Kriegel, R. Schneider, B. Seeger, The R*-Tree: An Efficient and Robust Access Method for Points and Rectangles, SIGMOD Conference, 322-331, 1990 (curs 2-4)
4.	C. S. Jensen, R. T. Snodgrass, Temporal Data Management, http://citeseer.ist.psu.edu/131896.html (curs 5-6)
5.	R. H. Guting, M. H. Bohlen, M. Erwig, C. S. Jensen, N. A. Lorentzos, M. Schneider, M. Vazirgiannis, A Foundation of Representing and Querying Moving Objects, ACM Transactions on Database Systems, 25(1), 1-42, 2000 (curs 7-8)
6.	J. Chen, J. Jiang, Event-based Spatio-Temporal Database Design, In International Journal of Geographical. Information Systems, volume 32/4 (curs 7-8)
7.	J. Chomicki, Y. Liu, P. Z. Revesz, Animating Spatiotemporal Constraint Databases, Spatio-Temporal Database Management, 224-241, 1999 (curs 7-8)
8.	Aggarwal - Approximation Algorithms for k-Anonymity (curs 10-12)
9.	Aggarwal, G., et al - Achieving Anonymity via Clustering. Proc. of the 25th ACM SIGMOD Symposium on Principles of Database Systems, 153 – 162, 2006 (curs 10-12)
10.	Aggarwal - Vision Paper: Enabling Privacy for the Paranoids (curs 10-12)
11.	LeFevre, K., DeWitt, D., Ramakrishnan, R. - Mondrian Multidimensional k-Anonymity, Proc. of the IEEE Intl. Conf. of Data Eng., Atlanta, 2006 (curs 10-12)
12.	Bertino - Privacy-Preserving Database Systems (curs 10-12)
13.	Domingo-Ferrer J., Torra V.  - Ordinal, continuous and heterogeneous k-anonymity through microaggregation, Data Mining and Knowledge Discovery, Vol. 11, No 2, 195-212, 2005 (curs 10-12)
14.	Wang - Bottom-Up Generalization: A Data Mining Solution to Privacy Protection (curs 10-12)
15.	Fung - Top-Down Specialization for Information and Privacy Preservation (curs 10-12)
16.	Traian Marius Truta, Farshad Fotouhi, Daniel Barth-Jones - Assessing Global Disclosure Risk Measures in Masked Microdata, Proc. WPES2004 (11th ACM CCS, 85–93), 2004 (curs 10-12)	

	Data,							Titular curs,
	10 aprilie 2007					Lect. Dr. CÂMPAN Alina