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Data Mining e Scoperta di Conoscenza |
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Data Mining e Scoperta di Conoscenza |
1. Il gruppo deve preparare un rapporto di circa 10 pagine in cui
a. Viene descritto analiticamente l’algoritmo che hai implementato.
b. Le parti essenziali del codice Java che utilizzato sono commentate, e l’intero codice è messo in appendice
c. Gli esperimenti effettuati sono commentati quantitativamente e qualitativamente e illustrati graficamente.
2. Ogni componente del gruppo deve preparare delle slides Powerpoint (non più di 10 slides) in cui riassume gli esiti del progetto e il suo contributo allo studio effettuato.
La valutazione verrà effettuata secondo due criteri:
PROPOSTE DI PROGETTI:
| Numero |
Argomenti |
Persone | Materiale di riferimento |
|---|---|---|---|
| 1 | Implementazione algoritmo di Clustering LIMBO | Marco Lavecchia, Giuseppe Sergi | Periklis Andritsos, Panayiotis Tsaparas, Renée J. Miller, Kenneth C. Sevcik: LIMBO: Scalable Clustering of Categorical Data. |
| 2 | Implementazione algoritmo di Clustering CURE | Francesco Lizzano, Marco Lucanto | S. Guha, R. Rastogi, and K. Shim. Cure: An efficient clustering algorithm for large databases. |
| 3 | Implementazione algoritmo di Clustering BIRCH | T. Zhang, R. Ramakrishnan, and M. Livny. BIRCH : an efficient data clustering method for very large databases. | |
| 4 | Implementazione schema di classificazione RAINFOREST | Matranga Angelo | J. Gehrke, R. Ramakrishnan, V. Ganti, "RainForest: A Framework for Large Decision Tree Construction of Large DataSets" |
| 5 | Valutazione rischio di "Mancato pagamento" | ||
| 6 | Analisi comportamento clienti postali | ||
| 7 | Realizzazione Spam Filter | Ritacco Ettore, Magurno Giuseppe | T. Fawcett, "In vivo Spam Filtering". |
| 8 | Realizzazione di un "Intrusion Detector" | Congiurato Antonio, Frangella Emilio | Lee and Stolfo Tutorial on Data Mining for Network Intrusion Detection |
| 9 | Implementazione algoritmo FP-Growth | Grasso Giovanni | J. Han, J. Pei, and Y. Yin. Mining Frequent Patterns without Candidate Generation. |
| 10 | Implementazione algoritmo ROCK | Fionda Valeria | S. Guha, R. Rastogi, and K. Shim: "ROCK: A robust clustering algorithm for categorical Data". |
| 11 | Rete neurale per il riconoscimento facciale | ||
| 12 | Expectation Maximization per il clustering di sequenze | Cadez, Gaffney, Smyth, A general probabilistic framework for clustering individuals | |
| 13 | Implementazione di un task per la segmentazione delle immagini | ||
| 14 | Data mining per l'analisi dei dati di clickstream | Picardi Raffaele, Giorgio Tesoniero, Andrea Tundis | KDD Cup 2000 |
| 15 | Data mining per intelligent web caching | Marinaro Domenico | Web log mining for predictive web caching |
| 16 | Outlier Detection in Weka | Scordio Howard | Feature Bagging for Outlier Detection |
| 17 | Implementazione di un algoritmo di Co-Clustering | ||
| 18 | Implementazione algoritmo Transactional K-Means | Sergio Giampietro | |
| 19 | Implementazione algoritmo SLIPPER | Liveri Nicola | William W. Cohen and Yoram Singer (1999): Simple, Fast, and Effective Rule Learner |
| 20 | Realizzazione di un sistema predittivo dei risultati del campionato Mondiale Germania 2006 | Aiello Francesco, Leo Vittorio | |
| 21 | Implementazione algoritmo QUEST | Morrone Salvatore , Violante Girolamo |
Loh, W.-Y. and Shih, Y.-S. (1997), Split selection methods for classification trees, Statistica Sinica, vol. 7, 815-840 |