Internet of Things collaborativo: progettazione ed analisi di una piattaforma di aggregazione di dati sensoristici

Perrino, Silvia (2016) Internet of Things collaborativo: progettazione ed analisi di una piattaforma di aggregazione di dati sensoristici. [Laurea], Università di Bologna, Corso di Studio in Informatica per il management [L-DM270], Documento ad accesso riservato.
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Abstract

Internet ha rivoluzionato il modo di comunicare degli individui. Siamo testimoni della nascita e dello sviluppo di un'era caratterizzata dalla disponibilità di informazione libera e accessibile a tutti. Negli ultimi anni grazie alla diffusione di smartphone, tablet e altre tipologie di dispositivi connessi, è cambiato il fulcro dell'innovazione spostandosi dalle persone agli oggetti. E' così che nasce il concetto di Internet of Things, termine usato per descrivere la rete di comunicazione creata tra i diversi dispositivi connessi ad Internet e capaci di interagire in autonomia. Gli ambiti applicativi dell'Internet of Things spaziano dalla domotica alla sanità, dall'environmental monitoring al concetto di smart cities e così via. L'obiettivo principale di tale disciplina è quello di migliorare la vita delle persone grazie a sistemi che siano in grado di interagire senza aver bisogno dell'intervento dell'essere umano. Proprio per la natura eterogenea della disciplina e in relazione ai diversi ambiti applicativi, nell'Internet of Things si può incorrere in problemi derivanti dalla presenza di tecnologie differenti o di modalità eterogenee di memorizzazione dei dati. A questo proposito viene introdotto il concetto di Internet of Things collaborativo, termine che indica l'obiettivo di realizzare applicazioni che possano garantire interoperabilità tra i diversi ecosistemi e tra le diverse fonti da cui l'Internet of Things attinge, sfruttando la presenza di piattaforme di pubblicazione di Open Data. L'obiettivo di questa tesi è stato quello di creare un sistema per l'aggregazione di dati da due piattaforme, ThingSpeak e Sparkfun, con lo scopo di unificarli in un unico database ed estrarre informazioni significative dai dati tramite due tecniche di Data Mining: il Dictionary Learning e l'Affinity Propagation. Vengono illustrate le due metodologie che rientrano rispettivamente tra le tecniche di classificazione e di clustering.

Abstract
Tipologia del documento
Tesi di laurea (Laurea)
Autore della tesi
Perrino, Silvia
Relatore della tesi
Correlatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
Internet of Things,Internet of Things collaborativo,Open data,Data Mining,Clustering,Classificazione,Dati sensoristici
Data di discussione della Tesi
12 Luglio 2016
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