Digital marketing: le nuove opportunità di business per le aziende nell'era del web 2.0

L’elaborato ha lo scopo di presentare le nuove opportunità di business offerte dal Web. Il rivoluzionario cambiamento che la pervasività della Rete e tutte le attività correlate stanno portando, ha posto le aziende davanti ad un diverso modo di relazionarsi con i propri consumatori, che sono sempre più informati, consapevoli ed esigenti, e con la concorrenza. La sfida da accettare per rimanere competitivi sul mercato è significativa e il mutamento in rapido sviluppo: gli aspetti che contraddistinguono questo nuovo paradigma digitale sono, infatti, velocità, mutevolezza, ma al tempo stesso misurabilità, ponderabilità, previsione. Grazie agli strumenti tecnologici a disposizione e alle dinamiche proprie dei diversi spazi web (siti, social network, blog, forum) è possibile tracciare più facilmente, rispetto al passato, l’impatto di iniziative, lanci di prodotto, promozioni e pubblicità, misurandone il ritorno sull’investimento, oltre che la percezione dell’utente finale. Un approccio datacentrico al marketing, attraverso analisi di monitoraggio della rete, permette quindi al brand investimenti più mirati e ponderati sulla base di stime e previsioni. Tra le più significative strategie di marketing digitale sono citate: social advertising, keyword advertising, digital PR, social media, email marketing e molte altre. Sono riportate anche due case history: una come ottimo esempio di co-creation in cui il brand ha coinvolto direttamente il pubblico nel processo di produzione del prodotto, affidando ai fan della Pagina Facebook ufficiale la scelta dei gusti degli yogurt da mettere in vendita. La seconda, caso internazionale di lead generation, ha permesso al brand di misurare la conversione dei visitatori del sito (previa compilazione di popin) in reali acquirenti, collegando i dati di traffico del sito a quelli delle vendite. Esempio di come online e offline comunichino strettamente.

A Semantic-based Framework for Digital Survey of Architectural Heritage

The research aims at developing a framework for semantic-based digital survey of architectural heritage. Rooted in knowledge-based modeling which extracts mathematical constraints of geometry from architectural treatises, as-built information of architecture obtained from image-based modeling is integrated with the ideal model in BIM platform. The knowledge-based modeling transforms the geometry and parametric relation of architectural components from 2D printings to 3D digital models, and create large amount variations based on shape grammar in real time thanks to parametric modeling. It also provides prior knowledge for semantically segmenting unorganized survey data. The emergence of SfM (Structure from Motion) provides access to reconstruct large complex architectural scenes with high flexibility, low cost and full automation, but low reliability of metric accuracy. We solve this problem by combing photogrammetric approaches which consists of camera configuration, image enhancement, and bundle adjustment, etc. Experiments show the accuracy of image-based modeling following our workflow is comparable to that from range-based modeling. We also demonstrate positive results of our optimized approach in digital reconstruction of portico where low-texture-vault and dramatical transition of illumination bring huge difficulties in the workflow without optimization. Once the as-built model is obtained, it is integrated with the ideal model in BIM platform which allows multiple data enrichment. In spite of its promising prospect in AEC industry, BIM is developed with limited consideration of reverse-engineering from survey data. Besides representing the architectural heritage in parallel ways (ideal model and as-built model) and comparing their difference, we concern how to create as-built model in BIM software which is still an open area to be addressed. The research is supposed to be fundamental for research of architectural history, documentation and conservation of architectural heritage, and renovation of existing buildings.

Knowledge Patterns for the Web: extraction, tranformation and reuse

This thesis aims at investigating methods and software architectures for discovering what are the typical and frequently occurring structures used for organizing knowledge in the Web. We identify these structures as Knowledge Patterns (KPs). KP discovery needs to address two main research problems: the heterogeneity of sources, formats and semantics in the Web (i.e., the knowledge soup problem) and the difficulty to draw relevant boundary around data that allows to capture the meaningful knowledge with respect to a certain context (i.e., the knowledge boundary problem). Hence, we introduce two methods that provide different solutions to these two problems by tackling KP discovery from two different perspectives: (i) the transformation of KP-like artifacts to KPs formalized as OWL2 ontologies; (ii) the bottom-up extraction of KPs by analyzing how data are organized in Linked Data. The two methods address the knowledge soup and boundary problems in different ways. The first method provides a solution to the two aforementioned problems that is based on a purely syntactic transformation step of the original source to RDF followed by a refactoring step whose aim is to add semantics to RDF by select meaningful RDF triples. The second method allows to draw boundaries around RDF in Linked Data by analyzing type paths. A type path is a possible route through an RDF that takes into account the types associated to the nodes of a path. Then we present K~ore, a software architecture conceived to be the basis for developing KP discovery systems and designed according to two software architectural styles, i.e, the Component-based and REST. Finally we provide an example of reuse of KP based on Aemoo, an exploratory search tool which exploits KPs for performing entity summarization.

Learning Methods and Algorithms for Semantic Text Classification across Multiple Domains

Information is nowadays a key resource: machine learning and data mining techniques have been developed to extract high-level information from great amounts of data. As most data comes in form of unstructured text in natural languages, research on text mining is currently very active and dealing with practical problems. Among these, text categorization deals with the automatic organization of large quantities of documents in priorly defined taxonomies of topic categories, possibly arranged in large hierarchies. In commonly proposed machine learning approaches, classifiers are automatically trained from pre-labeled documents: they can perform very accurate classification, but often require a consistent training set and notable computational effort. Methods for cross-domain text categorization have been proposed, allowing to leverage a set of labeled documents of one domain to classify those of another one. Most methods use advanced statistical techniques, usually involving tuning of parameters. A first contribution presented here is a method based on nearest centroid classification, where profiles of categories are generated from the known domain and then iteratively adapted to the unknown one. Despite being conceptually simple and having easily tuned parameters, this method achieves state-of-the-art accuracy in most benchmark datasets with fast running times. A second, deeper contribution involves the design of a domain-independent model to distinguish the degree and type of relatedness between arbitrary documents and topics, inferred from the different types of semantic relationships between respective representative words, identified by specific search algorithms. The application of this model is tested on both flat and hierarchical text categorization, where it potentially allows the efficient addition of new categories during classification. Results show that classification accuracy still requires improvements, but models generated from one domain are shown to be effectively able to be reused in a different one.

Development and implementation of a S/W platform to automatically receive and share satellite data

Relazione del lavoro di creazione e implementazione della piattaforma software che sviluppa l’archivio del progetto SATNET. I satelliti universitari hanno un tempo di vista della propria Stazione di Terra di pochi minuti al giorno: SATNET risponde all’esigenza di comunicare con un satellite universitario in orbita bassa per più dei pochi minuti al giorno che una singola Stazione di Terra permette. Questo avviene grazie a una rete di Stazioni di Terra Satellitari collegate da specifiche missioni comuni che mettono in condivisione dati ricevuti da uno o più satelliti, aumentando il rendimento dati/giorno di questi e permettendo una migliore fruizione delle Stazioni di Terra stesse. Il network sfrutta Internet come canale di connessione, e prevede la presenza di un archivio nel quale memorizzare i dati ricevuti, per poi renderne possibile la consultazione e il recupero. Oggetto di questo lavoro di tesi è stato lo sviluppo e l’implementazione di tale archivio: utilizzando un sito web dinamico, il software risponde a tutte le richieste evidenziate nel paragrafo precedente, permettendo a utenti autenticati di inserire dati e ad altri di poterne avere accesso. Il software è completo e funzionante ma non finito, in quanto manca la formulazione di alcune richieste; per esempio non è stato specificato il tipo di informazioni che è possibile caricare in upload, né il tipo di campi richiesti nel modulo di registrazione dei vari utenti. In questi casi sono stati inseriti campi generici, lasciando all’utente la possibilità di modificarli in seguito. Il software è stato dunque concepito come facilmente personalizzabile e modificabile anche da utenti inesperti grazie alla sola lettura della tesi, che rappresenta quindi una vera e propria guida per l’utilizzo, l’installazione, la personalizzazione e la manutenzione della piattaforma software. La tesi evidenzia gli obiettivi e le richieste, mostrando l’aspetto del sito web e le sue funzionalità, e spiega passo per passo il procedimento per la modifica dell’aspetto delle pagine e di alcuni parametri di configurazione. Inoltre, qualora siano necessarie modifiche sostanziali al progetto, introduce i vari linguaggi di programmazione necessari allo sviluppo e alla programmazione web e aiuta l’utente nella comprensione della struttura del software. Si conclude con alcuni suggerimenti su eventuali modifiche, attuabili solo a seguito di un lavoro di definizione degli obiettivi e delle specifiche richieste. In futuro ci si aspetta l’implementazione e la personalizzazione del software, nonché l’integrazione dell’archivio all’interno del progetto SATNET, con l’obiettivo di migliorare e favorire la diffusione e la condivisione di progetti comuni tra diverse Università Europee ed Extra-Europee.

Analisi sulla crescita e sulle funzioni dei Linked Open Data - LODStories

L'Open Data, letteralmente “dati aperti”, è la corrente di pensiero (e il relativo “movimento”) che cerca di rispondere all'esigenza di poter disporre di dati legalmente “aperti”, ovvero liberamente re-usabili da parte del fruitore, per qualsiasi scopo. L’obiettivo dell’Open Data può essere raggiunto per legge, come negli USA dove l’informazione generata dal settore pubblico federale è in pubblico dominio, oppure per scelta dei detentori dei diritti, tramite opportune licenze. Per motivare la necessità di avere dei dati in formato aperto, possiamo usare una comparazione del tipo: l'Open Data sta al Linked Data, come la rete Internet sta al Web. L'Open Data, quindi, è l’infrastruttura (o la “piattaforma”) di cui il Linked Data ha bisogno per poter creare la rete di inferenze tra i vari dati sparsi nel Web. Il Linked Data, in altre parole, è una tecnologia ormai abbastanza matura e con grandi potenzialità, ma ha bisogno di grandi masse di dati tra loro collegati, ossia “linkati”, per diventare concretamente utile. Questo, in parte, è già stato ottenuto ed è in corso di miglioramento, grazie a progetti come DBpedia o FreeBase. In parallelo ai contributi delle community online, un altro tassello importante – una sorta di “bulk upload” molto prezioso – potrebbe essere dato dalla disponibilità di grosse masse di dati pubblici, idealmente anche già linkati dalle istituzioni stesse o comunque messi a disposizione in modo strutturato – che aiutino a raggiungere una “massa” di Linked Data. A partire dal substrato, rappresentato dalla disponibilità di fatto dei dati e dalla loro piena riutilizzabilità (in modo legale), il Linked Data può offrire una potente rappresentazione degli stessi, in termini di relazioni (collegamenti): in questo senso, Linked Data ed Open Data convergono e raggiungono la loro piena realizzazione nell’approccio Linked Open Data. L’obiettivo di questa tesi è quello di approfondire ed esporre le basi sul funzionamento dei Linked Open Data e gli ambiti in cui vengono utilizzati.

Associazioni non profit e linked open data: un esperimento

Le Associazioni Non Profit giocano un ruolo sempre più rilevante nella vita dei cittadini e rappresentano un'importante realtà produttiva del nostro paese; molto spesso però risulta difficile trovare informazioni relative ad eventi, attività o sull'esistenza stessa di queste associazioni. Per venire in contro alle esigenze dei cittadini molte Regioni e Province mettono a disposizione degli elenchi in cui sono raccolte le informazioni relative alle varie organizzazioni che operano sul territorio. Questi elenchi però, presentano spesso grossi problemi, sia per quanto riguarda la correttezza dei dati, sia per i formati utilizzati per la pubblicazione. Questi fattori hanno portato all'idea e alla necessità di realizzare un sistema per raccogliere, sistematizzare e rendere fruibili le informazioni sulle Associazioni Non Profit presenti sul territorio, in modo che questi dati possano essere utilizzati liberamente da chiunque per scopi diversi. Il presente lavoro si pone quindi due obiettivi principali: il primo consiste nell'implementazione di un tool in grado di recuperare le informazioni sulle Associazioni Non Profit sfruttando i loro Siti Web; questo avviene per mezzo dell'utilizzo di tecniche di Web Crawling e Web Scraping. Il secondo obiettivo consiste nel pubblicare le informazioni raccolte, secondo dei modelli che ne permettano un uso libero e non vincolato; per la pubblicazione e la strutturazione dei dati è stato utilizzato un modello basato sui principi dei linked open data.

Groupme: city data and multi-preference activity allocation

Classic group recommender systems focus on providing suggestions for a fixed group of people. Our work tries to give an inside look at design- ing a new recommender system that is capable of making suggestions for a sequence of activities, dividing people in subgroups, in order to boost over- all group satisfaction. However, this idea increases problem complexity in more dimensions and creates great challenge to the algorithm’s performance. To understand the e↵ectiveness, due to the enhanced complexity and pre- cise problem solving, we implemented an experimental system from data collected from a variety of web services concerning the city of Paris. The sys- tem recommends activities to a group of users from two di↵erent approaches: Local Search and Constraint Programming. The general results show that the number of subgroups can significantly influence the Constraint Program- ming Approaches’s computational time and e�cacy. Generally, Local Search can find results much quicker than Constraint Programming. Over a lengthy period of time, Local Search performs better than Constraint Programming, with similar final results.

Big data, nosql e machine learning: un'applicazione di prediction e recommendation basata sulle api di Amazon

In questa tesi sono stati introdotti e studiati i Big Data, dando particolare importanza al mondo NoSQL, approfondendo MongoDB, e al mondo del Machine Learning, approfondendo PredictionIO. Successivamente è stata sviluppata un'applicazione attraverso l'utilizzo di tecnologie web, nodejs, node-webkit e le tecnologie approfondite prima. L'applicazione utilizza l'interpolazione polinomiale per predirre il prezzo di un bene salvato nello storico presente su MongoDB. Attraverso PredictionIO, essa analizza il comportamento degli altri utenti consigliando dei prodotti per l'acquisto. Infine è stata effetuata un'analisi dei risultati dell'errore prodotto dall'interpolazione.

Big-data e Turismo: Analisi delle recensioni utente sulla piattaforma Expedia

Big data e turismo è il tema principale di questa tesi: esamina l'utilizzo dei social media come mezzo di interazione tra turisti e albergatori, prendendo come riferimento la piattaforma di booking Expedia.com e come campione di hotel tutti gli hotel della penisola italiana. In particolare si vogliono studiare i due tipi di utenti che utilizzano questo tipo di piatta forma, ovvero turisti e albergatori. Dei turisti si vuole capire il loro livello di attività su social media, calcolando l'andamento delle recensioni postate; poi si passa ad uno studio della singola recensione e infine si è cercato di stabilire le preferenze dei turisti in base alle valutazioni. Anche per quanto riguarda l'altra tipologia di utenti, ovvero gli albergatori, si è voluto capire quanto utilizzino Expedia, studiando le risposte alle recensioni. Infine, tramite un confronto tra la distribuzione delle recensioni suddivise per lingua tra le varie regioni italiane, e i dati ENIT del turismo, si è voluto rilevare se vi e una correlazione tra recensioni e densità di turismo.

Demo Abstract: Disseminating WMSN Data by Using Social Network and Web

For smart cities applications, a key requirement is to disseminate data collected from both scalar and multimedia wireless sensor networks to thousands of end-users. Furthermore, the information must be delivered to non-specialist users in a simple, intuitive and transparent manner. In this context, we present Sensor4Cities, a user-friendly tool that enables data dissemination to large audiences, by using using social networks, or/and web pages. The user can request and receive monitored information by using social networks, e.g., Twitter and Facebook, due to their popularity, user-friendly interfaces and easy dissemination. Additionally, the user can collect or share information from smart cities services, by using web pages, which also include a mobile version for smartphones. Finally, the tool could be configured to periodically monitor the environmental conditions, specific behaviors or abnormal events, and notify users in an asynchronous manner. Sensor4Cities improves the data delivery for individuals or groups of users of smart cities applications and encourages the development of new user-friendly services.