Tecniche analitiche per “Open Data”

Savalli, Antonino (2019) Tecniche analitiche per “Open Data”. [Laurea magistrale], Università di Bologna, Corso di Studio in Ingegneria informatica [LM-DM270]
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Abstract

L’ultimo decennio ha reso estremamente popolare il concetto di Open Government, un modello di amministrazione aperto che fonda le sue basi sui principi di trasparenza, partecipazione e collaborazione. Nel 2011, nasce il progetto Dati.gov.it, un portale che ha il ruolo di “catalogo nazionale dei metadati relativi ai dati rilasciati in formato aperto dalle pubbliche amministrazioni italiane”. L'obiettivo della tesi è fornire un efficace strumento per ricercare, usare e confrontare le informazioni presenti sul portale Dati.gov.it, individuando tra i dataset similarità che possano risolvere e/o limitare l’eterogeneità dei dati presenti. Il progetto consiste nello sviluppo su tre aree di studio principali: Standard di Open Data e Metadata, Record Linkage e Data Fusion. Nello specifico, sono state implementate sette funzioni contenute in un'unica libreria. La funzione search permette di ricercare all'interno del portale dati.gov.it. La funzione ext permette di estrarre le informazioni da sette formati sorgente: csv, json, xml, xls, rdf, pdf e txt. La funzione pre-process permette il Data Cleaning. La funzione find_claims è il cuore del progetto, perché contiene l'algoritmo di Text Mining che stabilisce una relazione tra i dataset individuando le parole in comune che hanno una sufficiente importanza all'interno del contesto. La funzione header_linkage permette di trovare la similarità tra i nomi degli attributi di due dataset, consigliando quali attributi concatenare. In modo analogo, record_linkage permette di trovare similarità tra i valori degli attributi di due dataset, consigliando quali attributi concatenare. Infine, la funzione merge_keys permette di fondere i risultati di header_linkage e record_linkage. I risultati sperimentali hanno fornito feedback positivi sul funzionamento dei principali metodi implementati per quanto concerne la similarità sintattica tra due dataset.

Abstract
Tipologia del documento
Tesi di laurea (Laurea magistrale)
Autore della tesi
Savalli, Antonino
Relatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
data mining,text mining,data science,open data,metadata,open government,data,dati,record linkage,data fusion,big data,dati.gov.it,tecniche analitiche per open data
Data di discussione della Tesi
14 Marzo 2019
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