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Data mining e analisi simbolica


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I contenuti

Il volume raccoglie una selezione dei contributi scientifici sviluppati nell'ambito del programma di ricerca cofinanziato dal titolo "Data mining e analisi simbolica" (anno di finanziamento 2000). Il progetto ha avuto come obiettivo l'introduzione di teorie e strategie di Data Mining per l'analisi di basi di dati complessi e definite nell'ottica dell'analisi simbolica. Nuove strategie di analisi che integrano metodologie statistiche tradizionali e strumenti propri del 'data mining' sono state sviluppate in diversi contesti applicativi. Tra i temi affrontati in questo volume, si ritrovano l'analisi dei dati ad intervallo, le regole di associazione, le trasformazioni lineari dei dati, e tanto altro ancora.

Indice

Prefazione, di Natale Carlo Lauro;
Definizione di indici di valutazione delle Regole Associative 'Concordi', di Luigi Arpaia;
Alcuni strumenti per il monitoraggio delle Regole di Associazione, di Dario Bruzzese e Cristina Davino;
Classificazione simbolica di dati funzionali: un'applicazione al monitoraggio ambientale, di Andrea Cerioli, Salvatore Ingrassia e Aldo Corbellini;
L'Analisi dei dati ad intervallo nell'ambito della Qualità, di Maria Gabriella Grassia, Natale Carlo Lauro e Germana Scepi;
Classificazione consenso di dati concettuali mediante reticoli di Galois, di Antonio Irpino e Rosanna Verde;
Visualizzazione ed ordinamento di oggetti simbolici, di Natale Carlo Lauro, Francesco Palumbo e Alfonso Iodice D'Enza;
Tecniche multivariate e 'data mining' per l'analisi della customer satisfaction: la qualità della didattica nella Facoltà di Economia di Parma, di Maria Adele Milioli;
Reti neurali e 'data mining' per l'analisi della 'customer satisfaction': il caso della qualità della didattica nella Facoltà di Economia di Parma, di Isabella Morlini;
Algoritmi di supporto alla diagnosi istopatologica delle neoplasie del colon, di Giacomo Patrizi, Luciano Nieddu, Pietro Mingazzini, Francesco Paparo, Gregorio Patrizi, Claudia Provenza, Francesca Ricci e Lorenzo Memeo;
Trasformazioni lineari nell'analisi dei dati, Alfredo Rizzi.
Lavori pubblicati dai componenti il gruppo di ricerca.


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