Analisi di dati di traiettoria su piattaforma Big Data

L’evoluzione delle tecnologie di geolocalizzazione ha portato, in questi ultimi anni, alla generazione di una grande quantità di dati spaziali. Tra questi, risultano particolarmente rilevanti i dati di traiettoria, cioè quei dati spazio-temporali che rappresentano il percorso di un oggetto attraverso lo spazio in funzione del tempo: questi dati sono di fondamentale importanza in molti ambiti applicativi, come quello della sicurezza, del trasporto o dell’ecologia. Lo sviluppo tecnologico sta però radicalmente trasformando i dati spaziali: i volumi, l’eterogeneità e la frequenza con cui arrivano eccedono le capacità delle tecnologie tradizionali. Queste nuove caratteristiche rendono allora necessaria l’adozione di tecnologie innovative. Questa tesi descrive lo studio e lo sviluppo di un’applicazione per l’analisi di dati di traiettoria su piattaforma Big Data. L’applicazione è in grado di estrarre una serie di informazioni, come l’abitazione, il luogo di lavoro o i luoghi frequentati, legate alle persone a cui i dati si riferiscono. Il contributo principale riguarda l’algoritmica per l’attività di clustering dei dati spazio-temporali: l’algoritmo di clustering grid e density-based utilizzato è risultato infatti più efficiente rispetto ai tradizionali algoritmi density-based ma egualmente efficace. Inoltre, l’applicazione dimostra la validità e l’efficienza delle tecnologie Big Data applicate a grandi volumi di dati spaziali.