Estrazione di eventi per la modellazione esplicativa

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Titolo originale:

Event Mining for Explanatory Modeling

Contenuto del libro:

Questo libro introduce il concetto di Event Mining per costruire modelli esplicativi a partire da analisi di dati correlati. Tale modello può essere utilizzato come base per previsioni e azioni correttive.

L'idea è quella di creare, attraverso un processo iterativo, un modello che spieghi le relazioni causali sotto forma di modelli strutturali e temporali nei dati. La prima fase è il processo di formazione delle ipotesi guidato dai dati, che richiede l'analisi di grandi quantità di dati per trovare forti ipotesi candidate. La seconda fase è la verifica delle ipotesi, in cui le conoscenze e il giudizio di un esperto del dominio vengono utilizzati per testare e modificare le ipotesi candidate.

Il libro si propone come un'introduzione all'Event Mining per gli appassionati di dati e i professionisti dell'informazione interessati a utilizzare queste tecniche di analisi dei dati basate sugli eventi in diverse applicazioni. Il lettore viene introdotto ai framework per la rappresentazione e il ragionamento della conoscenza temporale, nonché al data mining temporale e alla scoperta di pattern.

Vengono inoltre discussi i principi di progettazione dei sistemi di event mining. L'approccio è concretizzato dalla presentazione di un sistema di event mining chiamato EventMiner, un framework computazionale per la costruzione di modelli esplicativi.

Il libro contiene casi di studio sull'utilizzo di EventMiner nella gestione del rischio asmatico e un'architettura per l'auto obiettivo. Il testo può essere utilizzato dai ricercatori interessati a sfruttare il valore dei big data eterogenei per progettare modelli esplicativi basati su eventi in diverse aree applicative, come la sanità, l'analisi dei dati biologici, la manutenzione predittiva dei sistemi, le reti informatiche e la business intelligence.