Sviluppo, implementazione e ottimizzazione di algoritmi per la scoperta di “outlier”

Il lavoro oggetto dell'elaborato è incentrato sugli algoritmi di ricerca degli ouliers. In particolare, si è studiato l'algoritmo per il calcolo del solving set, grazie al quale è possibile trovare i top n outlier per un dataset e fornire un sottoinsieme, chiamato solving set, del dataset per predire se un oggetto si possa o meno classificare come un outlier. Il solving set, dunque, rappresenta un modello per i dati. In caso di arrivo di nuovi dati in generale il modello degrada nel tempo e pertanto è stata trovata un'euristica per individuare il momento in cui il modello si invalida e quali siano le soluzioni possibili. Inoltre, è stata proposta un'euristica per stimare il parametro n corrispondente al numero di top che si intende individuare. Infine, è stata realizzata una libreria, con linguaggio Python, che implementa questo algoritmo.