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Implementazione di un Query Language per Knowledge Discovery

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1.1 – Settori applicativi del KDD 11 credito è stato fatto da gruppi di clienti o cercare delle correlazioni nascoste tra differenti indicatori finanziari. Negli ultimi anni, la vertiginosa espansione di internet ha generato nuovi domini applicativi per il data mining. Il commercio elettronico e le altre attività ad esso correlate stanno creando, e continueranno a creare, enormi quantità di dati utilizzabili per scopi commerciali e sociali. Alcune applicazioni di text-mining, ad esempio, analizzano pagine di testo da siti web a carattere finanziario per prevedere gli andamenti dei titoli in borsa. L’utilizzo del DM applicato al mondo di Internet non si ferma al text-mining, ma coinvolge anche la ricerca di strumenti per rendere i motori di ricerca più efficienti e veloci o per la scoperta di nuovi algoritmi di proxy catching intelligente (Web Mining). Anche l’area dei dati rilevati in maniera remota rappresenta un’altra possibile applicazione del data mining essendo la più vasta sorgente di dati disponibile. Una gran parte di questi dati deriva dalle immagini satellitari; altri dati provengono da rilevamenti effettuati sulla terra e sul mare o dai radar. Il loro impiego è nato dall’esigenza di monitorare e capire le principali cause di inquinamento del nostro pianeta. Nel campo satellitare, le reti neurali sono correntemente utilizzate come strumento di riconoscimento e di ricostruzione di immagini. Addirittura il mondo dello sport può essere interessato all’applicazione di tecniche di DM. In [IEEE96] viene presentato un esempio di sistema KDD sviluppato per l’NBA (National Basketball Association) che è stato utilizzato da ben 14 delle 29 squadre della lega americana. Il sistema memorizza informazioni statistiche sui dati degli eventi di ogni singolo incontro (passaggi, tiri liberi, falli commessi, ecc) che vengono inseriti durante il gioco. Usando il sistema, gli allenatori possono, in tempo reale, porre quesiti al sistema per trovare risposte che li guidino verso una strategia vincente.
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Informazioni tesi

  Autore: Andrea Romei
  Tipo: Tesi di Laurea
  Anno: 2001-02
  Università: Università degli Studi di Pisa
  Facoltà: Scienze Matematiche, Fisiche e Naturali
  Corso: Informatica
  Relatore: Franco Turini
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 231

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Parole chiave

basi di dati
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data mining
database
dbms
java
knowledge discovery in database
query language
xml

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