Progettazione di una piattaforma per l'analisi dei dati di traiettoria: un caso di studi sui dati di navigazione

Forresi, Chiara (2018) Progettazione di una piattaforma per l'analisi dei dati di traiettoria: un caso di studi sui dati di navigazione. [Laurea], Università di Bologna, Corso di Studio in Ingegneria e scienze informatiche [L-DM270] - Cesena
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Abstract

Negli ultimi anni si è assistito ad una crescente disponibilità di dati di traiettoria, ovvero dati relativi agli spostamenti di oggetti di diverso tipo, provenienti da innumerevoli fonti quali smartphone e dispositivi di sensoristica. Questo processo è stato sicuramente favorito dalla continua crescita, sia in termine tecnologico, sia di utilizzo, di tali dispositivi. Ciò ha portato da un lato ad una sempre maggiore precisione ed accuratezza dei dati e, dall'altro, ad un aumento consistente delle quantità degli stessi. A partire da questi presupposti l'interesse si è indirizzato verso la possibilità di ricavare conoscenza dai dati grezzi, implementando uno stack di algoritmi tali da estrarre informazioni significative. Le applicazioni sono molteplici, vista la varietà dei dati in gioco, è possibile studiare i comportamenti: delle persone, dei veicoli di trasporto, degli animali e dei fenomeni naturali. Di conseguenza l'interpretazione dei dati varia in base al dominio applicativo e alla specifica conoscenza che si vuole estrarre. In questo lavoro di tesi si è progettato e sviluppato un insieme di algoritmi, di per se applicabili a qualsiasi contesto, specializzati nel dominio della navigazione commerciale e in particolare su un caso di studio dei dati delle imbarcazioni che hanno navigato negli Stati Uniti nei primi tre mesi del 2014. I dati, arricchiti con dati open e processati attraverso varie elaborazioni, sono mostrati graficamente nella piattaforma web sviluppata. I risultati ottenuti hanno mostrato in primo luogo che è possibile generalizzare gli algoritmi e la piattaforma sviluppata nei vari domini applicativi possibili, avendo cura di regolare i parametri in base al contesto a cui si vogliono applicare. Oltre a questo, si è cercato di essere più indipendenti possibile dalla piattaforma utilizzata per memorizzare i dati rendendo la migrazione verso altre piattaforme, sia di tipo relazionale, sia big data, pressoché immediata.

Abstract
Tipologia del documento
Tesi di laurea (Laurea)
Autore della tesi
Forresi, Chiara
Relatore della tesi
Correlatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Indirizzo
Curriculum scienze e tecnologie informatiche
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
Trajectory,Vessel,Data,Mining,Clustering
Data di discussione della Tesi
19 Luglio 2018
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