Progettazione e sviluppo di una versione distribuita di un algoritmo di subspace clustering

Il task del data mining si pone come obiettivo l'estrazione automatica di schemi significativi da grandi quantità di dati. Un esempio di schemi che possono essere cercati sono raggruppamenti significativi dei dati, si parla in questo caso di clustering. Gli algoritmi di clustering tradizionali mostrano grossi limiti in caso di dataset ad alta dimensionalità, composti cioè da oggetti descritti da un numero consistente di attributi. Di fronte a queste tipologie di dataset è necessario quindi adottare una diversa metodologia di analisi: il subspace clustering. Il subspace clustering consiste nella visita del reticolo di tutti i possibili sottospazi alla ricerca di gruppi signicativi (cluster). Una ricerca di questo tipo è un'operazione particolarmente costosa dal punto di vista computazionale. Diverse ottimizzazioni sono state proposte al fine di rendere gli algoritmi di subspace clustering più efficienti. In questo lavoro di tesi si è affrontato il problema da un punto di vista diverso: l'utilizzo della parallelizzazione al fine di ridurre il costo computazionale di un algoritmo di subspace clustering.

Scenari finanziari e portafogli ottimi: modelli di previsione e strategie per l'asset allocation tattica

Le scelte di asset allocation costituiscono un problema ricorrente per ogni investitore. Quest’ultimo è continuamente impegnato a combinare diverse asset class per giungere ad un investimento coerente con le proprie preferenze. L’esigenza di supportare gli asset manager nello svolgimento delle proprie mansioni ha alimentato nel tempo una vasta letteratura che ha proposto numerose strategie e modelli di portfolio construction. Questa tesi tenta di fornire una rassegna di alcuni modelli innovativi di previsione e di alcune strategie nell’ambito dell’asset allocation tattica, per poi valutarne i risvolti pratici. In primis verificheremo la sussistenza di eventuali relazioni tra la dinamica di alcune variabili macroeconomiche ed i mercati finanziari. Lo scopo è quello di individuare un modello econometrico capace di orientare le strategie dei gestori nella costruzione dei propri portafogli di investimento. L’analisi prende in considerazione il mercato americano, durante un periodo caratterizzato da rapide trasformazioni economiche e da un’elevata volatilità dei prezzi azionari. In secondo luogo verrà esaminata la validità delle strategie di trading momentum e contrarian nei mercati futures, in particolare quelli dell’Eurozona, che ben si prestano all’implementazione delle stesse, grazie all’assenza di vincoli sulle operazioni di shorting ed ai ridotti costi di transazione. Dall’indagine emerge che entrambe le anomalie si presentano con carattere di stabilità. I rendimenti anomali permangono anche qualora vengano utilizzati i tradizionali modelli di asset pricing, quali il CAPM, il modello di Fama e French e quello di Carhart. Infine, utilizzando l’approccio EGARCH-M, verranno formulate previsioni sulla volatilità dei rendimenti dei titoli appartenenti al Dow Jones. Quest’ultime saranno poi utilizzate come input per determinare le views da inserire nel modello di Black e Litterman. I risultati ottenuti, evidenziano, per diversi valori dello scalare tau, extra rendimenti medi del new combined vector superiori al vettore degli extra rendimenti di equilibrio di mercato, seppur con livelli più elevati di rischio.

Sviluppo di una metodologia per la modellazione geologica-geomeccanica ed il monitoraggio di reservoir adibiti a siti di stoccaggio di gas naturale

La valutazione dei rischi associati all’operatività dei sistemi di stoccaggio, quali la sismicità indotta e la subsidenza, è requisito basilare per una loro corretta gestione e progettazione, e passa attraverso la definizione dell’influenza sullo stato tensionale delle variazioni di pressione di poro nel sottosuolo. Principale scopo di questo progetto è lo sviluppo di una metodologia in grado di quantificare le deformazioni dei reservoir in funzione della pressione di poro, di tarare i modelli utilizzati con casi studio che presentino dati di monitoraggio reali, tali da consentire un confronto con le previsioni di modello. In questa tesi, la teoria delle inomogeneità è stata utilizzata, tramite un approccio semianalitico, per definire le variazioni dei campi elastici derivanti dalle operazioni di prelievo e immissione di fluidi in serbatoi geologici. Estensione, forma e magnitudo delle variazioni di stress indotte sono state valutate tramite il concetto di variazione dello sforzo critico secondo il criterio di rottura di Coulomb, tramite un’analisi numerica agli elementi finiti. La metodologia sviluppata è stata applicata e tarata su due reservoir sfruttati e riconvertiti a sistemi di stoccaggio che presentano dataset, geologia, petrofisica, e condizioni operative differenti. Sono state calcolate le variazioni dei campi elastici e la subsidenza; è stata mappata la variazione di sforzo critico di Coulomb per entrambi i casi. I risultati ottenuti mostrano buon accordo con le osservazioni dei monitoraggi, suggerendo la bontà della metodologia e indicando la scarsa probabilità di sismicità indotta. Questo progetto ha consentito la creazione di una piattaforma metodologica di rapido ed efficace utilizzo, per stimare l’influenza dei sistemi di stoccaggio di gas sullo stato tensionale della crosta terrestre; in fase di stoccaggio, permette di monitorare le deformazioni e gli sforzi indotti; in fase di progettazione, consente di valutare le strategie operative per monitorare e mitigare i rischi geologici associati a questi sistemi.

Algoritmi per la scoperta di outlier in sistemi di calcolo ad altissime prestazioni

In questa tesi vengono analizzati gli algoritmi DistributedSolvingSet e LazyDistributedSolvingSet e verranno mostrati dei risultati sperimentali relativi al secondo.

Tutela e valorizzazione delle produzioni agroalimentari di qualità attraverso strategie di brand management.Il modello Coop.

Questa tesi di dottorato verte sull'individuazione di politiche industriali atte ad implementare il mercato dei prodotti a denominazione di origine. Inevitabilmente, l’analisi economica dei prodotti agroalimentari tipici di qualità implica anche l’approfondimento e l’individuazione, delle problematiche connesse con la creazione di un valore addizionale per il consumatore, rispetto a quello dei prodotti standardizzati. Questo approccio richiama l’attenzione, da una parte, sulle caratteristiche della domanda e sulla disponibilità del consumatore a riconoscere e apprezzare questo plus-valore, dall’altra sulle strategie che l’offerta può attivare per conseguire un premium price rispetto al prodotto standardizzato. Le certificazioni comunitarie Dop, Igp e Stg oltre che il marchio di prodotto biologico racchiudono, solitamente, tali dinamiche valoriali ma sono tutt’oggi poco conosciute dai consumatori. Diversi studi internazionali dimostrano, infatti, che la maggioranza dei cittadini comunitari ignorano il significato delle certificazioni di qualità. L’ipotesi di fondo di questo studio si basa sulla possibilità di fidelizzare questi marchi con i brand della grande distribuzione già affermati, come quello di Coop. Analizzare gli effetti dell’introduzione di prodotti private label a denominazione di origine nel mercato della grande distribuzione organizzata italiana ci permetterebbe di comprendere se questo segmento di mercato può aiutare il settore delle Dop/Igp. Questo studio ha cercato di verificare se il prodotto private label a denominazione di origine, riesca a sfruttare il doppio binario di fiducia rappresentato dal marchio comunitario unito a quello dell’impresa di distribuzione. Per comprendere la propensione del consumatore a spendere di più per questi prodotti, abbiamo utilizzato l’analisi dell’elasticità della domanda sul prezzo dei dati scanner fornitici da Coop Adriatica. Siamo riusciti a dimostrare tale positivo connubio confermato anche da una indagine demoscopica effettuata ad hoc sui consumatori.

Hypergraph Mining for Social Networks

Nowadays, more and more data is collected in large amounts, such that the need of studying it both efficiently and profitably is arising; we want to acheive new and significant informations that weren't known before the analysis. At this time many graph mining algorithms have been developed, but an algebra that could systematically define how to generalize such operations is missing. In order to propel the development of a such automatic analysis of an algebra, We propose for the first time (to the best of my knowledge) some primitive operators that may be the prelude to the systematical definition of a hypergraph algebra in this regard.

Analisi del comportamento e dello stato d'animo di pazienti malati del Morbo di Crohn tramite social networks

Al giorno d'oggi una pratica molto comune è quella di eseguire ricerche su Google per cercare qualsiasi tipo di informazione e molte persone, con problemi di salute, cercano su Google sintomi, consigli medici e possibili rimedi. Questo fatto vale sia per pazienti sporadici che per pazienti cronici: il primo gruppo spesso fa ricerche per rassicurarsi e per cercare informazioni riguardanti i sintomi ed i tempi di guarigione, il secondo gruppo invece cerca nuovi trattamenti e soluzioni. Anche i social networks sono diventati posti di comunicazione medica, dove i pazienti condividono le loro esperienze, ascoltano quelle di altri e si scambiano consigli. Tutte queste ricerche, questo fare domande e scrivere post o altro ha contribuito alla crescita di grandissimi database distribuiti online di informazioni, conosciuti come BigData, che sono molto utili ma anche molto complessi e che necessitano quindi di algoritmi specifici per estrarre e comprendere le variabili di interesse. Per analizzare questo gruppo interessante di pazienti gli sforzi sono stati concentrati in particolare sui pazienti affetti dal morbo di Crohn, che è un tipo di malattia infiammatoria intestinale (IBD) che può colpire qualsiasi parte del tratto gastrointestinale, dalla bocca all'ano, provocando una grande varietà di sintomi. E' stato fatto riferimento a competenze mediche ed informatiche per identificare e studiare ciò che i pazienti con questa malattia provano e scrivono sui social, al fine di comprendere come la loro malattia evolve nel tempo e qual'è il loro umore a riguardo.

Data sanitization in a clearing system for public transport operators

In this work we will discuss about a project started by the Emilia-Romagna Regional Government regarding the manage of the public transport. In particular we will perform a data mining analysis on the data-set of this project. After introducing the Weka software used to make our analysis, we will discover the most useful data mining techniques and algorithms; and we will show how these results can be used to violate the privacy of the same public transport operators. At the end, despite is off topic of this work, we will spend also a few words about how it's possible to prevent this kind of attack.

La Città Inclusiva. Educazione, democrazia e giustizia sociale: la ricerca di una prospettiva e di strategie che promuovano umanizzazione e inclusione

L'interrogativo da cui nasce la ricerca riguarda la possibilità di individuare, in controtendenza con la logica neoliberista, strategie per l'affermarsi di una cultura dello sviluppo che sia sostenibile per l'ambiente e rispettosa della dignità delle persone, in grado di valorizzarne le differenze e di farsi carico delle difficoltà che ognuno può incontrare nel corso della propria esistenza. Centrale è il tema del lavoro, aspetto decisivo delle condizioni di appartenenza sociale e di valorizzazione delle risorse umane. Vengono richiamati studi sulla realtà in cui siamo immersi, caratterizzata dal pensiero liberista diventato negli ultimi decenni dominante su scala globale e che ha comportato una concezione delle relazioni sociali basata su di una competitività esasperata e sull’esclusione di chi non sta al passo con le leggi di mercato: le conseguenze drammatiche dell'imbroglio liberista; la riduzione delle persone a consumatori; la fuga dalla comunità ed il rifugio in identità separate; il tempo del rischio, della paura e della separazione fra etica e affari. E gli studi che, in controtendenza, introducono a prospettive di ricerca di uno sviluppo inclusivo e umanizzante: le prospettive della decrescita, del business sociale, di una via cristiana verso un'economia giusta, della valorizzazione delle capacità delle risorse umane. Vengono poi indagati i collegamenti con le esperienze attive nel territorio della città di Bologna che promuovono, attraverso la collaborazione fra istituzioni, organizzazioni intermedie e cittadini, occasioni di un welfare comunitario che sviluppa competenze e diritti insieme a responsabilità: l'introduzione delle clausole sociali negli appalti pubblici per la realizzazione professionale delle persone svantaggiate; la promozione della responsabilità sociale d'impresa per l'inclusione socio-lavorativa; la valorizzazione delle risorse delle persone che vivono un’esperienza carceraria. Si tratta di esperienze ancora limitate, ma possono costituire un riferimento culturale e operativo di un modello di sviluppo possibile, che convenga a tutti, compatibile con i limiti ambientali e umanizzante.

L'autotrasporto di cose per conto di terzi: Profili tariffari e prospettive di sviluppo

Il presente elaborato concerne le problematiche giuridiche connesse alla regolamentazione del settore dell’autotrasporto di cose per conto di terzi in Italia, con particolare attenzione alla disciplina dei profili tariffari ed alle dinamiche consolidatesi nella prassi in relazione alle pratiche di dumping sociale, outsourcing e delocalizzazione. Nella prima parte, dopo una premessa finalizzata a descrivere le caratteristiche strutturali dei fornitori di servizi di autotrasporto in ambito nazionale e comunitario nonchè le principali peculiarità del mercato di riferimento, viene descritta ed analizzata l’evoluzione normativa e giurisprudenziale verificatasi con riguardo ai profili tariffari dell’autotrasporto, esaminando in particolare le caratteristiche ed i profili di criticità propri delle discipline in materia di “tariffe a forcella” di cui alla L. n. 298/1974 e di “costi minimi di sicurezza” di cui all’art. 83-bis del D.L. n. 112/2008, fino a giungere all’analisi degli scenari conseguenti alla recente riforma del settore apportata dalla Legge di Stabilità 2015 (L. 23/12/2014, n. 190). Nella seconda parte, vengono esaminate alcune tematiche problematiche che interessano il settore, sia a livello nazionale che comunitario, e che risultano strettamente connesse ai sopra menzionati profili tariffari. In particolare, si fa riferimento alle fattispecie del cabotaggio stradale, del distacco transazionale di lavoratori e dell’abuso della libertà di stabilimento in ambito comunitario concretantesi nella fattispecie della esterovestizione. Tali problematiche sono state analizzate dapprima attraverso la ricostruzione del quadro normativo nazionale e comunitario di riferimento; in secondo luogo, attraverso l’esame dei profili critici emersi alla luce delle dinamiche di mercato invalse nel settore e, infine, in relazione all’analisi dello scenario futuro desumibile dalle iniziative legislative ed amministrative in atto, nonché dagli indirizzi interpretativi affermatisi in ambito giurisprudenziale.

Dbms basati sui grafi: Analisi e prototipazione di neo4j.

L’obiettivo di questa tesi è quello di mettere a confronto due mondi: quello dei DBMS relazionali e quello dei DBMS a grafo, con lo scopo di comprendere meglio quest'ultimo. Perciò, sono state scelte le due tecnologie che meglio rappresentano i loro mondi: Oracle per gli RDBMS e Neo4j per i Graph DBMS. I due DBMS sono stati sottoposti ad una serie di interrogazioni atte a testare le performance al variare di determinati fattori, come la selettività, il numero di join che Oracle effettua, etc. I test svolti si collocano nell'ambito business intelligence e in particolare in quello dell’analisi OLAP.

Mercato dell'informazione, posizionamento dei media e distorsioni: Un'analisi attraverso l'algoritmo Wordfish

Una stampa libera e plurale è un elemento fondante di ogni sistema democratico ed è fondamentale per la creazione di un’opinione pubblica informata e in grado di esercitare controllo e pressione sulle classi dirigenti. Dal momento della loro creazione i giornali si sono imposti come un’importantissima fonte di informazione per l’opinione pubblica. La seconda metà del Novecento, inoltre, ha conosciuto innovazioni tecnologiche che hanno portato grandi cambiamenti nel ruolo della carta stampata come veicolo di trasmissione delle notizie. Partendo dalla diffusione della televisione fino ad arrivare alla rivoluzione digitale degli anni ’90 e 2000, la velocità di creazione e di trasmissione delle informazioni è aumentata esponenzialmente, i costi di produzione e di acquisizione delle notizie sono crollati e una quantità enorme di dati, che possono fornire moltissime informazioni relative alle idee e ai contenuti proposti dai diversi autori nel corso del tempo, è ora a disposizione di lettori e ricercatori. Tuttavia, anche se grazie alla rivoluzione digitale i costi materiali dei periodici si sono notevolmente ridotti, la produzione di notizie comporta altre spese e pertanto si inserisce in un contesto di mercato, sottoposto alle logiche della domanda e dell'offerta. In questo lavoro verrà analizzato il ruolo della domanda e della non perfetta razionalità dei lettori nel mercato delle notizie, partendo dall’assunto che la differenza di opinioni dei consumatori spinge le testate a regolare l’offerta di contenuti, per venire incontro alla domanda di mercato, per verificare l’applicabilità del modello utilizzato (Mullainhatan e Shleifer, 2005) al contesto italiano. A tale scopo si è analizzato il comportamento di alcuni quotidiani nazionali in occasione di due eventi che hanno profondamente interessato l'opinione pubblica italiana: il fenomeno dei flussi migratori provenienti dalla sponda sud del Mediterraneo nel mese di ottobre 2013 e l'epidemia di influenza H1N1 del 2009.

Trading internazionale di energia elettrica: Valutazione di nuove opportunita nell'area CEE

Valutazione dell’opportunità di fare trading elettrico nell’area CEE. Progetto di analisi di mercato, per l’azienda “C.U.Ra”, operatore del mercato elettrico, sull’opportunità di fare business energetico in Polonia e paesi CEE. Attività sviluppate: •Benchmarking dei mercati evoluti dell’energia •Analisi del mercato elettrico italiano •Analisi dell’attività di trading elettrico: Profit & Loss, Risk Management. •Analisi di Fattibilità •Analisi di sensibilità (What-if): variazione parametrica dell’opportunità • Avviamento del business e partnership con società di consulting polacca

Implementazione ed analisi di un framework basato su Cloud per la valutazione di algoritmi di data Distribution Management

Il Data Distribution Management (DDM) è un componente dello standard High Level Architecture. Il suo compito è quello di rilevare le sovrapposizioni tra update e subscription extent in modo efficiente. All'interno di questa tesi si discute la necessità di avere un framework e per quali motivi è stato implementato. Il testing di algoritmi per un confronto equo, librerie per facilitare la realizzazione di algoritmi, automatizzazione della fase di compilazione, sono motivi che sono stati fondamentali per iniziare la realizzazione framework. Il motivo portante è stato che esplorando articoli scientifici sul DDM e sui vari algoritmi si è notato che in ogni articolo si creavano dei dati appositi per fare dei test. L'obiettivo di questo framework è anche quello di riuscire a confrontare gli algoritmi con un insieme di dati coerente. Si è deciso di testare il framework sul Cloud per avere un confronto più affidabile tra esecuzioni di utenti diversi. Si sono presi in considerazione due dei servizi più utilizzati: Amazon AWS EC2 e Google App Engine. Sono stati mostrati i vantaggi e gli svantaggi dell'uno e dell'altro e il motivo per cui si è scelto di utilizzare Google App Engine. Si sono sviluppati quattro algoritmi: Brute Force, Binary Partition, Improved Sort, Interval Tree Matching. Sono stati svolti dei test sul tempo di esecuzione e sulla memoria di picco utilizzata. Dai risultati si evince che l'Interval Tree Matching e l'Improved Sort sono i più efficienti. Tutti i test sono stati svolti sulle versioni sequenziali degli algoritmi e che quindi ci può essere un riduzione nel tempo di esecuzione per l'algoritmo Interval Tree Matching.