Progettazione ed implementazione di un recommendation system di articoli scientifici basato su Apache Mahout

Il focus di questo elaborato è sui sistemi di recommendations e le relative caratteristiche. L'utilizzo di questi meccanism è sempre più forte e presente nel mondo del web, con un parallelo sviluppo di soluzioni sempre più accurate ed efficienti. Tra tutti gli approcci esistenti, si è deciso di prendere in esame quello affrontato in Apache Mahout. Questa libreria open source implementa il collaborative-filtering, basando il processo di recommendation sulle preferenze espresse dagli utenti riguardo ifferenti oggetti. Grazie ad Apache Mahout e ai principi base delle varie tipologie di recommendationè stato possibile realizzare un applicativo web che permette di produrre delle recommendations nell'ambito delle pubblicazioni scientifiche, selezionando quegli articoli che hanno un maggiore similarità con quelli pubblicati dall'utente corrente. La realizzazione di questo progetto ha portato alla definizione di un sistema ibrido. Infatti l'approccio alla recommendation di Apache Mahout non è completamente adattabile a questa situazione, per questo motivo le sue componenti sono state estese e modellate per il caso di studio. Siè cercato quindi di combinare il collaborative filtering e il content-based in un unico approccio. Di Apache Mahout si è mantenuto l'algoritmo attraverso il quale esaminare i dati del data set, tralasciando completamente l'aspetto legato alle preferenze degli utenti, poichè essi non esprimono delle valutazioni sugli articoli. Del content-based si è utilizzata l'idea del confronto tra i titoli delle pubblicazioni. La valutazione di questo applicativo ha portato alla luce diversi limiti, ma anche possibili sviluppi futuri che potrebbero migliorare la qualità delle recommendations, ma soprattuto le prestazioni. Grazie per esempio ad Apache Hadoop sarebbe possibile una computazione distribuita che permetterebbe di elaborare migliaia di dati con dei risultati più che discreti.

Sviluppo di un modello di costo per Spark Sql

La quantità di dati che vengono generati e immagazzinati sta aumentando sempre più grazie alle nuove tecnologie e al numero di utenti sempre maggiore. Questi dati, elaborati correttamente, permettono quindi di ottenere delle informazioni di valore strategico che aiutano nell’effettuare decisioni aziendali a qualsiasi livello, dalla produzione fino al marketing. Sono nati soprattutto negli ultimi anni numerosi framework proprietari e open source che permettono l'elaborazione di questi dati sfruttando un cluster. In particolare tra i più utilizzati e attivi in questo momento a livello open source troviamo Hadoop e Spark. Obiettivo di questa tesi è realizzare un modello di Spark per realizzare una funzione di costo che sia non solo implementabile all’interno dell’ottimizzatore di Spark SQL, ma anche per poter effettuare delle simulazioni di esecuzione di query su tale sistema. Si è quindi studiato nel dettaglio con ducumentazione e test il comportamento del sistema per realizzare un modello. I dati ottenuti sono infine stati confrontati con dati sperimentali ottenuti tramite l'utilizzo di un cluster. Con la presenza di tale modello non solo risulta possibile comprendere in maniera più approfondita il reale comportamento di Spark ma permette anche di programmare applicazioni più efficienti e progettare con maggiore precisione sistemi per la gestione dei dataset che sfruttino tali framework.

A framework for cyber-physical system simulation

In these last years, systems engineering has became one of the major research domains. The complexity of systems has increased constantly and nowadays Cyber-Physical Systems (CPS) are a category of particular interest: these, are systems composed by a cyber part (computer-based algorithms) that monitor and control some physical processes. Their development and simulation are both complex due to the importance of the interaction between the cyber and the physical entities: there are a lot of models written in different languages that need to exchange information among each other. Normally people use an orchestrator that takes care of the simulation of the models and the exchange of informations. This orchestrator is developed manually and this is a tedious and long work. Our proposition is to achieve to generate the orchestrator automatically through the use of Co-Modeling, i.e. by modeling the coordination. Before achieving this ultimate goal, it is important to understand the mechanisms and de facto standards that could be used in a co-modeling framework. So, I studied the use of a technology employed for co-simulation in the industry: FMI. In order to better understand the FMI standard, I realized an automatic export, in the FMI format, of the models realized in an existing software for discrete modeling: TimeSquare. I also developed a simple physical model in the existing open source openmodelica tool. Later, I started to understand how works an orchestrator, developing a simple one: this will be useful in future to generate an orchestrator automatically.