Il framework di raccomandazione Elliot, sviluppato dai ricercatori del Laboratorio di Sistemi Informativi del Politecnico di Bari, permette di analizzare e confrontare diversi sistemi di raccomandazione, ottenerne liste di raccomandazione e valutarli a partire da un dataset di input. La necessità di agevolare l’accesso alle molteplici funzionalità offerte da Elliot ha suggerito la progettazione di Web API che per- mettessero l’ampliamento del numero di utilizzatori, ne semplificassero l’utilizzo e lo rendessero disponibile da qualsiasi piattaforma e dispositivo. In questo lavoro di tesi, quindi, è stata realizzata la web application Web-Elliot, capace di offrire agli utenti le funzionalità di preprocessing del framework mediante una semplice ed intuitiva interfaccia web. I dataset processati che si ottengono permettono di conservare la riproducibilità dei risultati dei sistemi di raccomandazione che li uti- lizzano da parte della comunità scientifica. In questa tesi sono discusse le fasi di analisi, progettazione ed implementazione di Web-Elliot e sono presentati alcuni dei casi d’uso fondamentali.
SVILUPPO DI REST API PER IL DATA PREPROCESSING NEL FRAMEWORK DI RACCOMANDAZIONE ELLIOT
VALENTINI, MARCO
2021/2022
Abstract
Il framework di raccomandazione Elliot, sviluppato dai ricercatori del Laboratorio di Sistemi Informativi del Politecnico di Bari, permette di analizzare e confrontare diversi sistemi di raccomandazione, ottenerne liste di raccomandazione e valutarli a partire da un dataset di input. La necessità di agevolare l’accesso alle molteplici funzionalità offerte da Elliot ha suggerito la progettazione di Web API che per- mettessero l’ampliamento del numero di utilizzatori, ne semplificassero l’utilizzo e lo rendessero disponibile da qualsiasi piattaforma e dispositivo. In questo lavoro di tesi, quindi, è stata realizzata la web application Web-Elliot, capace di offrire agli utenti le funzionalità di preprocessing del framework mediante una semplice ed intuitiva interfaccia web. I dataset processati che si ottengono permettono di conservare la riproducibilità dei risultati dei sistemi di raccomandazione che li uti- lizzano da parte della comunità scientifica. In questa tesi sono discusse le fasi di analisi, progettazione ed implementazione di Web-Elliot e sono presentati alcuni dei casi d’uso fondamentali.| File | Dimensione | Formato | |
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https://hdl.handle.net/20.500.14253/87871