BIG DATA

Il corso introduce le principali tecniche di data mining. Il focus è sul mining di grandi quantità di dati, tali da non entrare in memoria principale. I diversi esempi presentati durante il corso riguarderanno il web, le social network e i dati Next Generation Sequencing prodotti in ambito biomedico. Inoltre il corso affronta la tematica anche dal punto di vista degli algoritmi, enfatizzando la differenza dal machine-learning. Tra gli argomenti affrontati troviamo, in primo luogo tool quali, map-reduce, per lavorare in ambito distribuito con grandi quantità di dati. Tale argomento farà da denominatore comune in tutte le problematiche di mining presentate. Successivamente viene affrontato il problema della ricerca di similarità e dell’uso delle tecniche di hashing per grandi volumi di dati. Si affronta anche il problema classico del mining ad alto supporto descrivendo l’algoritmo apriori e le sue varianti. Saranno quindi introdotti i sistemi di raccomandazione. In tale contesto si affronterà pure il problema dei dati ad alta dimensionalità e le tecniche riduzione della dimensionalità quali, SVD, CUR, NNMF. Il corso introdurrà quindi le tematiche principali nell’analisi delle network. Verranno introdotte le misure di centralità per le network, con particolare riferimento al page-rank e alle sue varianti. Sarà introdotto il concetto di modello nullo di network in grado di conservare le caratteristiche della rete quali, distribuzione dei degree e coefficiente di clustering. Tra i modelli presentati troveremo: Erdos-Renyi, Chung-Lu, Preferential Attachment. Sarà affrontato il problema del clustering attraverso l’uso delle tecniche basate su modularità e clustering spettrale.

Obiettivi formativi generali dell'insegnamento in termini di risultati di apprendimento attesi.

1. Conoscenza e capacità di comprensione (knowledge and understanding): Il corso mira a formare le conoscenze e le competenze di base ed avanzate per l’analisi per la rappresentazione, l’organizzazione e l’analisi di grandi quantità di dati.
2. Capacità di applicare conoscenza e comprensione (applying knowledge and understanding): lo studente acquisirà conoscenze riguardo ai modelli e gli algoritmi per l’analisi dei dati quali: mining ad alto supporto, sistemi di raccomandazione, ricerca di similarità ad alte dimensioni, map-reduce e spark, complex network analysis, text mining e sistemi per il tagging di documenti.
3. Autonomia di giudizio (making judgements): Attraverso esempi concreti e casi di studio, lo studente sarà in grado di elaborare autonomamente soluzioni a determinati problemi legati ai big data.
4. Abilità comunicative (communication skills): lo studente acquisirà le necessarie abilità comunicative e di appropriatezza espressiva nell'impiego del linguaggio tecnico nell'ambito generale dei big data.
5. Capacità di apprendimento (learning skills): il corso si propone, come obiettivo, di fornire allo studente le necessarie metodologie teoriche e pratiche per poter affrontare e risolvere autonomamente nuove problematiche che dovessero sorgere durante una attività lavorativa. A tale scopo diversi argomenti saranno trattati a lezione coinvolgendo lo studente nella ricerca di possibili soluzioni a problemi reali, utilizzando benchmark disponibili in letteratura.

lezioni frontali e laboratorio

Programmazione, strutture dati, algoritmi su grafi, concetti di base di probabilità e statistica.

Le risorse principali messe a disposizione dello studente sono le lezioni frontali, la cui frequenza è fortemente consigliata.

Per seguire meglio le lezioni, vengono messe a disposizione le slide utilizzate per il corso. Le slide non costituiscono un mezzo di studio: forniscono un dettaglio puntuale sugli argomenti trattati a lezione.

• Mining alto supporto:
  • apriori
  • sue estensioni: PCY, estensioni iceberg
  • generazione degli insiemi frequenti senza il calcolo dei candidati
• Sistemi di raccomandazione:
  • collaborative filtering
  • NBI
  • Modelli ibridi
• Map-Reduce:
  • Concetti, motivazioni e algoritmi:
  • conteggio parole documenti, prodotto vettore/matrice; Prodotto matrice/matrice; Join; Group By
  • hadoop
  • Beyond map-reduce
• Ricerca di similarità su alte dimensioni:
  • Shingling
  • Min-Hashing
  • LSH
  • Min-LSH
• Dimensionality reduction:
  • PCA
  • SVD
  • CUR
  • Applicazione LSI
  • Teorema di Johnson-Lindenstrauss
• Link Analysis:
  • PageRank
  • Link spam
  • Hub-Authorities
  • Applicazioni su Map-Reduce
• Web Advertising:
  • Algoritmi online
  • Adword e sue implementazioni
• Graph mining e network analysis:
  • Modelli di reti Random
  • Conteggio triangoli
  • subgraph matching e motif finding
  • community detection: overlapping communities
  • Network alignment
• Text mining
  • Cenni sul text mining: TF.IDF, Bag-Of-Word, Entity annotation
  • Collegamento con dimensionality reduction

Mining of Massive Datasets

Jure Leskovec, Anand Rajaraman, Jeff Ullman

http://www.mmds.org

L'esame finale consiste in una prova scritta ed un colloquio orale nel quale viene discusso un progetto.

La prova scritta è costituita da esercizi e domande di teoria.

Chi non supera la prova scritta, non può sostenere l'orale. La prova scritta può essere visionata prima delle prove orali.

Salvo diversa comunicazione:

• l'esame scritto si svolge alle ore 9:00

Note:

• È vietato l'uso di qualsiasi strumento hardware (calcolatrici, tablet, smartphone, cellulari, auricolari BT etc.), di libri o documenti personali durante gli esami (scritti).
• Per sostenere gli esami è obbligatorio prenotarsi utilizzando l'apposito modulo del portale CEA.
• Non sono ammesse prenotazioni tardive tramite email. In mancanza di prenotazione, l'esame non può essere verbalizzato.

Esempi saranno pubblicati sul portale www.studium.unict.it