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Protezione della privacy e prevenzione della discriminazione nel data mining

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15 diverse tecniche: per la predizione avremo la classificazione e la regressione, mentre per la descrizione il clustering, la scoperta di regole associative e di regole di sequenza. La classificazione Ł l apprendimento di una funzione che permetta di assegnare ogni oggetto ad una classe compresa in un insieme predefinito di classi, mentre la regressione Ł l apprendimento di una funzione che assegni un valore reale ad ogni oggetto. Queste due tecniche vengono utilizzate per la predizione proprio perchØ permettono di inserire un dato in una classe gi es istente ovvero di predire il comportamento degli individui in base a regole gi esistenti. Il clustering Ł la scoperta di sottogruppi di dati, tali che i dati all interno di uno stesso sottogruppo siano simili tra di loro e siano dissimili da quelli appartenenti ad altri sottogruppi; la scoperta delle regole associative Ł l estrapolazione di regole che descrivono regolarit nei dati, mentre l a scoperta di regole di sequenza si applica su una base di dati di sequenze temporali e si utilizza per determinare sequenze simili ad una sequenza data e per trovare tutte le coppie di sequenze simili. Queste altre tre tecniche servono invece per la descrizione perchØ permettono di descrivere in maniera sintetica e con una buona aderenza alla realt la porzione di mondo presa in analisi. Le tecniche e gli algoritmi di data mining hanno quindi lo scopo di analizzare vasti campioni di dati per identificare possibili ed interessanti regolarit (dette pattern) in situazioni analoghe. I pattern cos identificati possono essere un buon punto di partenza per ipotizzare e quindi verificare nuove relazioni di tipo causale tra fenomeni; inoltre possono essere utili per scopi statistici, per il supporto alle decisioni e per formulare previsioni sui nuovi insiemi di dati. Un concetto correlato al data mining Ł quello di machine learning o apprendimento automatico proprio perchØ l identificazione dei patterns pu paragonarsi all apprendimento, da parte del sistema di data mining, di una relazione causale precedentemente ignota. Un rischio che si potrebbe correre con questi tipi di tecniche Ł quello della scoperta di relazioni causali inesistenti, errate o discriminanti, dovuta ad esempio all inesattezza dei dati di partenza o alla
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Protezione della privacy e prevenzione della discriminazione nel data mining

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Informazioni tesi

  Autore: Michela Corda
  Tipo: Laurea liv.II (specialistica)
  Anno: 2007-08
  Università: Università degli Studi di Pisa
  Facoltà: Scienze Matematiche, Fisiche e Naturali
  Corso: Informatica
  Relatore: Michela Corda
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 162

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Parole chiave

data mining
discriminazione
privacy
privacy data mining
privacy preserving
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