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Correlation rules: analisi di una tecnica di data mining e sua applicazione ai sistemi di telecomunicazione

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13 2.2 Classificazione Dato un insieme di oggetti, ciascuno dei quali � composto da un certo numero di attributi di cui uno viene detto classe, la classificazione � il processo di ricerca di un insieme di modelli che, esaminando il valore degli attributi di ciascun oggetto, ne stabiliscono la classe. Tali modelli vengono creati basandosi sull�analisi di un training-set, cio� di un insieme di oggetti la cui classe � gi� nota, e vengono poi applicati su insiemi di oggetti la cui classe � invece sconosciuta. Il modello derivato pu� essere rappresentato in varie forme, come regole di classificazione (se... allora...), alberi di decisione, formule matematiche o reti neurali. Un albero di decisione � una struttura ad albero simile ad un flow-chart, dove ciascun nodo denota un test sul valore di un attributo, ciascuna biforcazione rappresenta un possibile esito del test, e le foglie dell�albero rappresentano le classi; gli alberi di decisione possono essere facilmente convertiti in regole di classificazione. Una rete neurale, quando viene utilizzata per scopi di classificazione, � tipicamente una collezione di unit� di elaborazione analoghe ai neuroni, con connessioni pesate tra le unit�. Le possibili applicazioni delle tecniche di classificazione sono molto ampie: ad esempio, la riduzione del costo di operazioni di mailing selezionando le persone pi� probabilmente interessate all�acquisto del prodotto da pubblicizzare tramite l�utilizzo di un modello creato a partire dall�analisi dei clienti che hanno acquistato precedentemente un prodotto analogo. Un�altro tipico esempio � la rilevazione delle frodi nell�utilizzo delle carte di credito, esaminando le passate transazioni (ora, luogo, importo, bene acquistato...) di cui si conosce gi� l�esito per cercare di capire le tipologie di transazioni a rischio.
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Correlation rules: analisi di una tecnica di data mining e sua applicazione ai sistemi di telecomunicazione

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Informazioni tesi

  Autore: Paolo Salvan
  Tipo: Tesi di Laurea
  Anno: 2000-01
  Università: Università degli Studi Ca' Foscari di Venezia
  Facoltà: Scienze Matematiche, Fisiche e Naturali
  Corso: Informatica
  Relatore: Salvatore Orlando
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 97

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Parole chiave

alarm storm
association rules
correlation rules
data mining
sistemi di telecomunicazione

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