DATA E WEB MINING - Dipartimento di Scienze Ambientali

“DATA E WEB MINING”
Introduzione
Salvatore Orlando
Parte delle slide del corso sono state parzialmente riprese da tutorial e corsi
disponibili su web. In particolare
Vipin Kumar, corso su Data mining presso University of Minnesota
Jiawei Han, slide distribuite con il libro Data mining: concepts and
techniques
Li Yang, corso su Data mining presso Western Michigan University
Giannotti/Pedreschi, Corso di Dottorato su Data mining presso
Università di Pisa
Data e Web Mining - S. Orlando
1
Obiettivi del corso
  Il corso fornisce le motivazioni ed i fondamenti del Data Mining
(DM)
  Analizza con un certo grado di dettaglio le principali tecniche di DM
  Usa come caso di studio il Web, e le opportunità di estrarre utili
conoscenze dall'analisi di mining della struttura ad hyperlink del
Web, dai contenuti e dai log di uso.
Data e Web Mining - S. Orlando
2
Notizie generali sul corso
  Sito Web:
–  http://www.dsi.unive.it/~dm
–  Iscriversi alla lista di discussione
  Modalità di esame
–  Relazione di approfondimento e presentazione / Progetto
–  Scritto a domande aperte
  Testi
–  P.-N. Tan, M. Steinbach, V. Kumar. Introduction to Data Mining. Pearson
Addison-Wesley.
–  J. Han, M. Kamber. Data mining: concepts and techniques. Morgan
Kaufmann.
–  M. H. Dunham. Data Mining: Introductory and Advanced Topics.
Prentice Hall.
–  Bing Liu. Web Data Mining: Exploring Hyperlinks, Contents, and Usage
Data. Springer-Verlag, 2006.
–  Toby Segaran. Programming Collective Intelligence: Building Smart
Data e Web Mining - S. Orlando
Web 2.0 Applications. O'Reilly, 2007.
3
Contenuti del corso
Data e Web Mining - S. Orlando
4
Ricchezza di dati
Povertà di informazioni/conoscenze
  Le basi di dati elettroniche sono sempre più grandi
–  Terrorbytes!
–  Siamo sommersi di dati … una vera inondazione
–  Immaginiamo che essi contengano molte informazioni nascoste
⇒ nuove conoscenze
  Cosa ha portato a questo fenomeno?
–  Tecnologie per raccogliere dati
•  Lettori di codici a barre, scanner, macchine fotografiche, ecc.
–  Tecnologie per memorizzare dati
•  Basi di Dati, Data warehouses, altri tipi repository
  Un esempio per tutti:
–  il WEB !!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!
Data e Web Mining - S. Orlando
5
Mining Grandi Data Sets - Motivazioni
  I dati contengono informazioni/conoscenze “nascoste”
  Gli analisti “umani” possono impiegare settimane per scoprire
queste informazioni
  La maggior parte dei dati finisce per non essere mai analizzata
The Data Gap
Total new disk (TB) since 1995
Number of
analysts
From: R. Grossman, C. Kamath, V. Kumar, “Data Mining for Scientific and Engineering Applications”
Data e Web Mining - S. Orlando
6
Why Mine Data? Commercial Viewpoint
  Grandi quantità di dati vengono,
in maniera routinaria, collezionati
e immagazzinati
–  Web data, e-commerce
–  Acquisti presso supermercati
–  Transazioni Bancarie e di carte di
Credito
  Dal punto di vista tecnologico, i
computer sono diventati più
potenti, capienti e meno cari, e
abbiamo assistito ad
un’evoluzione nelle reti
  La competizione commerciale è
molto forte
–  Fornire servizi migliori e
personalizzati per un segmento
della clientela (e.g. in Customer
Relationship Management)
Data e Web Mining - S. Orlando
7
Data e Web Mining - S. Orlando
8
Why Mine Data? Scientific Viewpoint
  I dati sono collezionati e
memorizzati con enormi velocità
(GB/hour)
–  sensori remoti
–  telescopi e satelliti che sondano i
cieli
–  microarray (applicazione di
bioinformatica)
–  simulazioni scientifiche che
generano terabyte di dati
  Tecniche tradizionali non applicabili
sui dati grezzi (non elaborati)
  Il data mining può aiutare gli
scienziati
–  in classificare e segmentare i dati
–  nella formulazione di nuove ipotesi
Data e Web Mining - S. Orlando
9
Data Mining e definizioni alternative
  Data mining:
–  Estrazione di conoscenze non note e interessanti da grandi database,
come ad esempio pattern ricorrenti nascosti
  Data mining: nome sbagliato o ambiguo?
–  Dovrebbe essere pattern mining in analogia con gold mining
  Nomi alternativi
– 
– 
– 
– 
– 
– 
– 
knowledge discovery (mining) in databases (KDD)
knowledge extraction
data/pattern analysis
data archeology
data dredging (dragare)
information harvesting (raccolta)
business intelligence, ecc.
Data e Web Mining - S. Orlando
10
Data Mining Query vs. Query tradizionali a DB
  Query tradizionali e Output
–  accesso al DB operazionale (OLTP) con query ben definite espresse in un
linguaggio standard come SQL
–  output: sottoinsieme dei dati del DB, o specifiche aggregazioni semplici
  Data mining query
–  query non definite precisamente. Natura esplorativa del processo di mining, con
impiego di strumenti e parametri differenti
  Data mining data
–  Dati spesso differenti da quelli operazionali. Fase di selezione, pulitura e
trasformazione precede solitamente il mining
  Data mining output
–  L’output non è un sottoinsieme dei dati operazionali. Può ad esempio un
modello di conoscenza, che l’analista può usare per scopi di predizione.
  Standard?
–  Non abbiamo ancora standard di Data Mining per quanto riguarda query
language, modelli dei dati, strumenti di mining
Data e Web Mining - S. Orlando
11
Data e Web Mining - S. Orlando
12
Esempio di analisi di data mining
  Supponiamo che una società di gestione di carte di credito debba
decidere se autorizzare o meno un’emissione
  La società ha grandissime quantità di dati storici relativi a passate
richieste di emissione
  Ciascuna richiesta passata di emissione è stata classificata
1. 
2. 
3. 
4. 
autorizza
chiedi ulteriori informazioni
non autorizza
non autorizza e informa le autorità per possibili truffe
  Si costruisce un modello dai dati storici (training)
–  Quali valori degli attributi hanno causato l’associazione di una delle4
classi alle varie richieste passate?
  Si usa il modello per classificare e prendere decisioni rispetto a
nuove richieste (classificazione)
–  Qual è l’etichetta di classe più plausibile da associare al record
associato con un nuovo cliente
Data e Web Mining - S. Orlando
13
Knowledge Discovery in Database
Data e Web Mining - S. Orlando
14
Cos’è quindi il KDD?
  E’ un processo iterativo !!!
  Consiste di passi sucessivi per la selezione e
l’elaborazione di dati per:
– 
– 
L’identificazione di nuovi, accurati, e utili pattern nei dati
La modellizzazione di fenomeni reali
  Data mining (DM) è uno dei maggiori componenti del
processo di KDD
–  scoperta automatica di pattern e sviluppo di modelli predittivi o
esplicativi del fenomeno
Data e Web Mining - S. Orlando
15
Processo di KDD
Pattern Evaluation
–  Data mining: il cuore del
processo di KDD
Data Mining
Task-relevant Data
Data Warehouse
Cleansing / Selection /
Transformation
Data Cleaning
Data Integration
Databases
Data e Web Mining - S. Orlando
16
Passi di un processo di KDD
  Comprensione del campo applicativo
–  conoscenza rilevante già disponibile e scopi dell'applicazione.
  Creazione di un insieme di dati per l'analisi: selezione dei dati.
  Pulizia dei dati e pre-processing.
–  fino al 60% dello sforzo complessivo.
  Riduzione dei dati e trasformazione.
–  Questo passo ha a che fare con l'individuazione di caratteristiche utili, con la
riduzione del numero di attributi o della dimensionalità degli stessi
  Individuazione delle funzioni di data mining:
–  classificazione, regressione, associazione, clustering.
  Scelta degli algoritmi di data mining.
  Data mining: Ricerca dei pattern di interesse tramite gli strumenti
scelti.
  Valutazione dei pattern e presentazione della conoscenza
–  visualizzazione, trasformazione, rimozione dei pattern ridondanti, ecc.
  Uso della conoscenza acquisita.
Data e Web Mining - S. Orlando
17
KDD come confluenza di molte discipline
Data e Web Mining - S. Orlando
18
Analisi tradizionale dei dati
  Verification-driven
–  L’utente formula ipotesi
–  Verifica le ipotesi tramite query OLAP su dati consolidati multidimensionali
  Problemi:
–  L’utente spesso non sa dove cercare le ipotesi giuste
–  Gli strumenti verification-driven estraggono dati
•  L’utente deve generare informazione (conoscenza) sulla base della propria
interpretazione
Data e Web Mining - S. Orlando
19
Un nuovo processo di analisi permesso dal DM
  Discovery-driven
–  Il computer setaccia milioni di ipotesi e presenta solo le più
interessanti/valide
  Esempio:
–  Da un campione di clienti che hanno trasferito il proprio conto
su una banca concorrente – identifica le caratteristiche dei
clienti che sono correlati strettamente. Usando questi attributi,
classifica il resto dei clienti e valuta quanto fortemente sono
correlati al gruppo campione.
Data e Web Mining - S. Orlando
20
Data Mining versus Statistics
  Statistica:
–  Analisi primaria: i dati sono raccolti per rispondere a domande
specifiche
–  piccole quantità di dati
–  significatività statistica
  Data mining:
–  Analisi secondaria: i dati sono raccolti per scopi diversi
–  Grandissime quantità di data
–  Altre misure di interesse (compreso il gusto dell’utente)
Data e Web Mining - S. Orlando
21
Su che tipo di dati si effettua il DM?
  Flat Files
  Legacy databases
  Relational databases
–  e altri DB: Object-oriented and object-relational databases
  Transactional databases
–  Transaction(TID, Timestamp, UID, {item1, item2, …})
 
 
 
 
 
 
 
Data warehouses
Multimedia databases
Spatial Databases
Time Series Data and Temporal Data
Grafi
Text Documents
WWW
–  The content, The structure, The usage
Data e Web Mining - S. Orlando
22
Data Warehouse
  Diverse definizioni, anche se non molto rigorose
–  Un database di supporto alle decisioni che è mantenuto separatamente
dal database operazionale dell’azienda
–  Fornisce una solida piattaforma di dati consolidati e storici per l’analisi
–  “A data warehouse is a subject-oriented, integrated, time-variant, and
nonvolatile collection of data in support of management’s decisionmaking process.”—W. H. Inmon
  OLTP (on-line transaction processing)
–  Operazioni tradizionali in DBMS relazionali
  OLAP (on-line analytical processing) OLAP
–  Operazioni tipiche dei data warehouse system
–  Analisi dei dati per il supporto alle decisioni
Data e Web Mining - S. Orlando
23
Dati multidimensionali
  Un data warehouse è basato su un modello dei dati multi-dimensionale e
multi-risoluzione
–  Dati visti in forma di data cube
  Esempio: i fatti del datawarehouse sono le vendite, che possiamo
misurare in termini dei volumi di vendita
–  Volumi di vendite come una funzione di prodotti, mesi, e regioni
Dimensions: Product, Location, Time
+
Hierarchical summarization paths
Product
Industry Region
Year
Category Country Quarter
Product
Month
City
Office
Month Week
Day
Data e Web Mining - S. Orlando
24
Modellazione dimensionale
  Una dimensione è una collezione di attributi logicamente correlati
di una tabella relazionale
  All’interno di ogni dimensione, gli attributi (entità) possono essere
organizzati in gerarchie
  I livelli all’interno di ogni gerarchia possono essere parzialmente/
totalmente ordinati
  Quando esiste un ordine tra due livelli (es. City < Country),
possiamo definire un tipo di aggregazione tra i fatti relativi
–  es. l’incasso per ogni Country è la somma dell’incasso ottenuto nelle
varie City all’interno delle varie Country
–  in pratica, le gerarchie fissano i possibili group-by (aggregazioni)
  L’operazione di aggregazione non è sempre la somma
–  es. se volessimo informazioni sul costo di ogni articolo venduto, invece
che sugli incassi totali, potremo essere interessati ad aggregare con
operazioni di media, max, min
Data e Web Mining - S. Orlando
25
Operazioni sui data cube
Roll-up
on location
City⇒Country
Drill-down
on time
Quarter ⇒ Month
Data e Web Mining - S. Orlando
26
Come sono fatti i dati su cui effettuiamo il mining?
  Collezioni di oggetti e loro
attributi
Attributes
  Un attributo è una proprietà/
caratteristica di un oggetto
–  Esempi: colore degli occhi
di una persona,
temperatura in certo luogo
e tempo, ecc.
–  Nomi alternativi: variabile,
field, caratteristica, o
feature
Objects
  Una collezione di attributi
descrive un oggetto
–  Nomi alternativi: record,
punto, caso, campione,
entità o istanza
Data e Web Mining - S. Orlando
27
Valori degli attributi
  I valori degli attributi che caratterizzano un dato oggetto
sono numeri o simboli
  Distinguiamo tra attributi e relativi valori
–  Stesso attributo può essere messo in relazione con differenti
scale di misura e quindi con differenti valori
•  Es.: altezza misurata in piedi o metri
–  Le proprietà dell’attributo di un oggetto possono essere diverse dalle
proprietà della misura, associata all’attributo in accordo ad una certa
scala di misurazione
•  Es.: I valori degli attributi di ID e age sono interi
•  Ma le proprietà degli attributi sono diverse
–  ID non ha in generale un limite sup. o inf., mentre age ha un massimo
ed un minimo
–  anche se possiamo calcolare la media di un insieme di interi, non ha
senso la media degli ID
Data e Web Mining - S. Orlando
28
Misura associata all’attributo Lunghezza
  Il modo in cui associamo valori agli attributi potrebbe non riflettere
certe proprietà degli attributo stesso
Cattura l’ordine
Cattura l’ordine e la proprietà
additiva della lunghezza
Data e Web Mining - S. Orlando
29
Tipi di attributi
  Categorici
–  In numero finito e differenti in tipo
  Numerici
–  Valori ordinati, spesso con insiemi infiniti di valori assunti
  Più precisamente
–  Categorici (Qualitativi, tipicamente Discreti)
•  Nominali: Insiemi di valori distinti: es. Sesso, ecc. (=, ≠)
•  Ordinali: Valori discreti ordinati: es. Titolo di Studio (<, >)
–  Numerici (Quantitativi, spesso Continui)
•  Interval: Valori con una misura di distanza: es. Temperatura
•  Ratio: Valori con distanza e zero assoluto, dove il rapporto tra misure è
significativo: es.: Età, Guadagno, Lunghezza
Data e Web Mining - S. Orlando
30
Proprietà dei valori dei vari tipi di attributo
  Il tipo di un attributo dipende dalle seguenti proprietà:
– 
– 
– 
– 
Distinctness:
Order:
Addition:
Multiplication:
= ≠
< >
+ */
– 
– 
– 
– 
Nominal: distinctness
Categorical (Qualitative)
Ordinal: distinctness & order
Interval: distinctness, order & addition
Numeric (Quantitative)
Ratio: all 4 properties
Data e Web Mining - S. Orlando
31
Attribute
ßΩ
Type
Description
Examples
Operations
Nominal
The values of a nominal attribute are
just different names, i.e., nominal
attributes provide only enough
information to distinguish one object
from another. (=, ≠)
zip codes, employee ID
numbers, eye color, sex:
{male, female}
mode, entropy,
contingency
correlation, χ2 test
Ordinal
The values of an ordinal attribute
provide enough information to order
objects. (<, >)
hardness of minerals,
{good, better, best},
grades, street numbers
median, percentiles,
rank correlation, run
tests, sign tests
Interval
For interval attributes, the differences
between values are meaningful, i.e., a
unit of measurement exists.
The ratio of two measures is not
meaningful (+, - )
calendar dates,
temperature in Celsius
or Fahrenheit
mean, standard
deviation, Pearson's
correlation, t and F
tests
For ratio variables, both differences
and ratios are meaningful. (*, /)
temperature in Kelvin,
monetary quantities,
counts, age, mass,
length, electrical current
geometric mean,
harmonic mean,
percent variation
Ratio
I can say measure 500 is two times
measure 250, since 500/250=2
Data e Web Mining - S. Orlando
32
Attribute
Level
Transformation
Comments
Nominal
Any permutation of values
If all employee ID numbers
were reassigned, would it
make any difference?
Ordinal
An order preserving change of values,
i.e.,
new_value = f(old_value)
where f is a monotonic function.
An attribute encompassing the
notion of good, better best can
be represented equally well by
the values {1, 2, 3} or by { 0.5,
1, 10}.
Interval
new_value =a * old_value + b where a
and b are constants
Thus, the Fahrenheit and
Celsius temperature scales
differ in terms of where their
zero value is and the size of a
unit (degree).
new_value = a * old_value
Length can be measured in
meters or feet.
Ratio
Data e Web Mining - S. Orlando
33
Tipi di dataset su cui si effettua il mining
  Record
–  Data Matrix
–  Document Data
–  Transactional Data
  Graph
–  World Wide Web
–  Molecular Structures
  Ordered
– 
– 
– 
– 
Spatial Data
Temporal Data
Sequential Data
Genetic Sequence Data
Data e Web Mining - S. Orlando
34
Record data
  Una tabella relazione, dove ogni record è associato con un numero
fisso di attributi
Data e Web Mining - S. Orlando
35
Transactional Data
  Un tipo speciale di record, dove
–  ogni record (transazione) coinvolge un insieme variabile di item.
–  Per esempio, consideriamo la visita ad un supermercato da parte di un
cliente:
•  Transazione = Scontrino fiscale
•  Insieme di prodotti (item) acquistati
Data e Web Mining - S. Orlando
36
Data Matrix
  Gli n attributi degli m oggetti sono tutti numerici
–  gli oggetti possono essere pensati come punti in uno spazio multidimensionale
–  ogni dimensione rappresenta un attributo distinto
Data e Web Mining - S. Orlando
37
Document Data
  Ogni documento diventa un vettore dei termini
–  ogni termine = componente (attributo) di un vettore
–  valore di ogni componente = numero di volte il termine corrispondente
occorre nel documento
  In generale, la matrice dei documenti è una matrice sparsa, dove i
termini 0 sono meno importanti e sono preponderanti (significato
asimmetrico dei valori degli attributi)
–  Anche la rappresentazione 0-1 di un database transazionale è una matrice
sparsa
Data e Web Mining - S. Orlando
38
Graph Data
  Esempi: Grafo Generico e link HTML
–  Le etichette degli archi possono riflettere il numero di visite da parte di
una comunità di utenti
Data e Web Mining - S. Orlando
39
Molecular Structures
  Benzene Molecule: C6H6
Data e Web Mining - S. Orlando
40
Ordered Data
  Sequential data = Sequenze di transazioni (ordinate temporalmente)
–  ogni riga/sequenza associata ad un unico soggetto (es. un cliente di un
supermercato)
Items
Sequenza
Un elemento della
sequenza =
Transazione/Evento
Un timestamp
esplicito t può
essere associato
con ogni elemento
Data e Web Mining - S. Orlando
41
Ordered Data
  Genomic sequence data
Data e Web Mining - S. Orlando
42
Ordered Data
  Spatio-Temporal Data
Average Monthly
Temperature of
land and ocean
Data e Web Mining - S. Orlando
43
Qualità dei dati
  Quali sono i problemi relativi alla qualità dei dati?
  Come possiamo fare per scoprire e risolvere questi problemi?
  Esempi:
–  Noise: Modifica dei valori originali
–  Missing: Mancanza dei valori
–  Duplicate data
•  Gestione:
–  Eliminazione di oggetti/record
–  Stima di valori missing
–  Ignorare i valori durante l’analisi
–  Outliers
•  Oggetti considerevolmente diversi
rispetto alla maggioranza
Data e Web Mining - S. Orlando
44
Data preprocessing
 
 
 
 
 
 
 
Aggregation
Sampling
Dimensionality Reduction
Feature subset selection
Feature creation
Discretization and Binarization
Attribute Transformation
Data e Web Mining - S. Orlando
45
Aggregation
  Combinare più attributi (o oggetti) in un singolo attributo (o
oggetto)
  Scopo
–  Data reduction
•  Ridurre il numero di attributi o oggetti
–  Change of scale
•  Città aggregate in province, regioni, nazioni, ecc.
–  More “stable” data
•  Dati aggregati tendono ad avere meno variabilità
Data e Web Mining - S. Orlando
46
Aggregation
Variazione delle precipitazioni in Australia
Standard Deviation of
Average Monthly
Precipitation
Standard Deviation of
Average Yearly
Precipitation
Data e Web Mining - S. Orlando
47
Sampling
  Il Sampling è spesso la principale tecnica impiegata per il Data
Selection
  E’ spesso usata per effettuare analisi preliminari, ma per le analisi
finali
  Statistica vs. Data Mining
–  Nel primo caso i dati sono campionati perché ottenere l’intero dataset è
troppo costoso in termini di costo o tempo
–  Nel secondo caso, i dati sono campionati perché processare l’intero
data set potrebbe essere troppo costoso in termini di tempo
  Un efficace sampling deve rispondere ai seguenti principi chiave:
–  Usando un sampled dataset rappresentativo, otteniamo risultati simili a
quelli ottenuti processando l’intero dataset
–  Il campionamento è rappresentativo se ha approssimativamente le
stesse proprietà del dataset originale
Data e Web Mining - S. Orlando
48
Tipi di Sampling
  Simple Random Sampling
–  Uguale probabilità di selezionare ogni item/oggetto
  Simple Random Sampling without replacement
–  Una volta estratto, l’item è rimosso dal dataset e NON è
rimpiazzato nel dataset (un item può essere scelto solo una
volta)
  Simple Random Sampling with replacement
–  Una volta estratti, gli item sono rimessi nel dataset (lo stesso
item può essere selezionato più volte)
  Stratified sampling
–  Spezza i dati in tanti partizioni disgiunte, e poi estrai campioni
casuali da ogni partizione
–  Serve a ottenere campioni rappresentativi anche se i dati sono
skewed (distribuzioni non simmetriche).
–  Ad esempio, se partizioniamo dati demografici rispetto all’età,
riusciamo a campionare anche gruppi con bassa numerosità
Data e Web Mining - S. Orlando
49
Sample Size
8000 points
2000 Points
500 Points
Data e Web Mining - S. Orlando
50
Task di Data Mining
DATA
ID
Home
Owner
Marital
Status
Annual
Income
Defaulted
borrower
1
Yes
Single
125K
No
2
No
Married
100K
No
3
No
Single
70K
No
4
Yes
Married
120K
No
5
No
Divorced
95K
Yes
6
No
Married
80K
No
7
Yes
Divorced
220K
No
8
No
Single
85K
Yes
9
No
Married
75K
No
10
No
Single
90K
Yes
Data e Web Mining - S. Orlando
51
Caratterizzazione dei Task di DM
  Metodi Predittivi
–  Usa alcune variabili per predire valori futuri o sconosciuti di altre
variabili
  Metodi Descrittivi
–  Trova pattern interpretabili che descrivono caratteristiche dei dati
 
 
 
 
 
 
Classification [Predittivo]
Clustering [Descrittivo]
Association Rule Discovery [Descrittivo]
Sequential Pattern Discovery [Descrittivo]
Regression [Predittivo]
Deviation Detection [Predittivo]
Data e Web Mining - S. Orlando
52
Task di DM
  Classificazione
–  Suddividi/Classifica un insieme di record in classi differenti
•  costruisci il dataset di training
–  Induci un modello a partire dal dataset di training
–  Il modello è usato per la predire la classe di nuovi record da classificare
(supervised classification)
–  Esempi:
•  Classifica studenti, usando i voti come etichetta di classe
•  Classifica nazioni, usando il clima come etichetta di classe
–  Presentazione del modello:
•  Alberi di decisioni, regole di classificazione, reti neurali
  Predizione
–  Predici alcuni valori numerici sconosciuti o mancanti
Data e Web Mining - S. Orlando
53
Task di Data Mining
  Classificazione
Test
Set
Training
Set
Learn
Classifier
Model
Data e Web Mining - S. Orlando
54
Task di DM
  Classificazione: Alberi di Decisione
Splitting Attributes
Refund
Yes
No
NO
MarSt
Married
Single, Divorced
TaxInc
< 80K
NO
NO
> 80K
YES
L’attributo di splitting è scelto in base
alla sua capacità di discriminare
rispetto al database in input
Data e Web Mining - S. Orlando
55
Task di DM
  Association rules (correlazione e causalità)
–  Dati
•  Collezione di articoli (item)
•  Insiemi di transazioni, ognuna contente un sottoinsieme di item
trova affinità tra gli item
–  Esempi:
•  il 42% dei compratori che acquistano latte, comprano anche pane
•  age(X, “20..29”) ^ income(X, “20..29K”)  buys(X, “PC”)
[support = 2%, confidence = 60%]
Data e Web Mining - S. Orlando
56
Task di DM
  Esempio di Regole Associative per il Market Basket Analysis (MBA)
Market-Basket
Transactional database
Esempio di regola associativa:
Supporto = 60%
Confidenza = 75%
Data e Web Mining - S. Orlando
57
Task di DM
  Pattern sequenziali frequenti:
  Trova sequenze di acquisti (item) che occorrono frequentemente nel
tempo
10/01/2002
20/04/2002
16/05/2002
12/02/2002
10/11/2002
23/12/2002
Database
delle sequenze
10/06/2002
Sequenza
frequente
estratta Data e Web Mining - S. Orlando
58
Task di DM
  Clustering
–  Segmenta un database in sottoinsiemi (i cluster)
•  L’etichetta delle classi associati ai record è sconosciuta
•  Unsupervised classification
–  Clustering basato sul principio
seguente:
•  minimizza la similarità
inter-classe e massimizza
la similarità intra-class
–  Es.: raggruppa un insieme
di individui in base
ai dati demografici
Data e Web Mining - S. Orlando
59
Task di DM
  Analisi degli outlier
–  Outlier: un oggetto/dato che non è conforme rispetto alle
caratteristiche generali degli altri dati
–  Possono essere considerati come rumore o eccezioni, ma
possono essere utili per individuare frodi, analisi di eventi rari,
ecc.
–  Esistono algoritmi di clustering che come effetto collaterale
riescono ad individuare gli outlier
  Similar Time Sequences
–  Trova tutte le occorrenze di sottosequenze simili a specifiche
sequenze temporali
Data e Web Mining - S. Orlando
60
I pattern estratti sono interessanti ?
  Un sistema di DM può generare migliaia di pattern, ma non tutte
sono interessanti
–  I risultati possono essere così tanti che possiamo aver bisogno di
strumenti di mining per estrarre i pattern più interessanti (MetaMining?)
  Come misuriamo se un pattern è interessante?
–  Se facilmente comprensibile dagli utenti, o è nuovo e potenzialmente
utile
–  Se valida ipotesi che un utente cercava di confermare
–  Se testato su nuovi dati, è valido con un certo grado di certezza
  Misure di interesse oggettive vs. soggettive
–  Oggettive: basate su misure statistiche, es. supporto, confidenza, ecc.
–  Soggettive: basate sull’intuito/esperienza dell’utente, es. inaspettato,
nuovo, ecc.
Data e Web Mining - S. Orlando
61
Principali applicazioni del DM
  Financial Service
–  Combat attrition
–  Fraud detection
–  Loan default
  Telecommunications
–  Identify high value
customers
–  Identify cross-sell
opportunity
  Life Science
–  Find factors associated
with healthy or unhealthy
patients
  Retail and Marketing
– 
– 
– 
– 
– 
Market Basket Analysis
Loyalty program
Cross-sell & Up-sell
Fraud detection
More targeted & successful
campains
  Insurance & Government
–  Flag accountancy
anomalies
–  Reduce cost of
investigating suspicious
activities or false claims
  Web and Electronic
Commerce
–  Recommender Systems
–  Ranking of Search Results
Data e Web Mining - S. Orlando
62
Caso d’uso: CRM
  Customer Relationship Management (CRM)
–  Suddivisione dei clienti in gruppi, sulla base di variabili che riassumono il
valore di ciascun gruppo di clienti
•  profitto realizzabile, misure di fidelizzazione, misure di rischio
  Gruppo di clienti a basso rischio, alto profitto e che producono un
alto valore del fatturato ⇒ Da mantenere (retention)
–  In molti tipi di business questo tipo di gruppo rappresenta dal 10 al 20% dei
clienti, e crea dal 50% all'80%del profitto aziendale.
–  L'azienda non vuole perdere questi clienti. Iniziative promozionali per
rafforzare il legame di fedeltà.
  Gruppo di clienti che dà luogo ad alti fatturati, ma a bassi profitti
⇒ Potrebbe contenere clienti che da mantenere e coltivare.
–  Incrementare il profitto per questo gruppo.
–  cross-selling (vendita di nuovi prodotti, ispirandosi al comportamento del
gruppo più redditizio)
–  up-selling (vendere più prodotti di quanto i clienti comprano
correntemente).
Data e Web Mining - S. Orlando
63
Caso d’uso: CRM
Clustering e Market Baset Analysis (MBA) applicata per identificare
stragegie di marketing per il CRM (figura adattata dall' IBM Red Book dal
titolo "Intelligent Miner for Data Applications Guide", March 1999)
Data e Web Mining - S. Orlando
64
Caso d’uso: Web mining
  Il Web Mining consiste nell’applicazione di tecniche di DM al WWW
www
Knowledge
  Data Mining
–  DM applicato a database strutturati
  Web mining
–  applicato a dati meno strutturati, molto dinamici, e di enormi
dimensioni
–  non solo contenuti, ma anche hyperlink, e log di accessi e uso
  Tre tipi di WM
–  Web Content Mining
–  Web Structure Mining
–  Web Usage Mining
Data e Web Mining - S. Orlando
65
Web Mining
  Web:
–  A huge, widely-distributed, highly heterogeneous, semistructured,,
interconnected, evolving, hypertext/hypermedia information repository
  Principali problemi
–  Abbondanza delle informazioni sul Web:
•  Il 99% delle informazioni sono di nessun interesse per il 99% delle persone
–  Copertura limilata delle informazioni disponibili:
•  La maggior parte delle risorse e delle informazioni sono nascoste nei DBMS.
–  Search Engine con interfacce limitate
•  Solo query con insiemi di keyword per esprimire i bisogni informativi degli
utenti
–  Poca personalizzazione rispetto ai singoli individui
•  Navigazione e Search
Data e Web Mining - S. Orlando
66
Trend e caratteristiche del Web
  Questi numeri presentano una stima della dimensione minima
di Internet.
  I siti Web sono molti di più, mentre il numero di pagine è
pressoché infinito
Data e Web Mining - S. Orlando
67
Trend e caratteristiche del Web
  Google nel luglio del 2007 ha annunciato di aver individuato circa 1
trilione (1012) di pagine/URL uniche sul Web
–  Dopo aver rimosso i duplicati (stimati intorno al 30%-40%) !!!
–  Crescita stimata: diversi miliardi di pagine al giorno
–  Fonte: http://googleblog.blogspot.com/2008/07/we-knew-web-wasbig.html
  Nota che molte pagine sono create dinamicamente …. e questo
complica le cose ai sistemi come Google
–  Pensiamo ad un calendario sul Web …. ed ad un link prossimo mese …
potremmo seguirlo all’infinito e creare sempre nuove pagine
Data e Web Mining - S. Orlando
68
Trend e caratteristiche del Web
  Ma quanti dischi mi servirebbero
per contenere tutte le pagine Web?
–  Consideriamo solo il testo (HTML)
–  Una media di 10K Byte (≅ 104 caratteri)
per pagina
–  Moltiplichiamo per un trilione di pagine
!!
!Abbiamo circa 1016 Byte
–  Se la taglia di un tipico Hard Disk permette la memorizzazione di
circa 100 Gbyte (≅ 1011 caratteri)
!! Abbiamo bisogno di circa 100.000 dischi 
  Le cose peggiorano drammaticamente con i dati
multimediali, come immagini e video
Data e Web Mining - S. Orlando
69
Trend e caratteristiche del Web
  Oltre alla crescente creazione di nuove pagine, le pagine
sono continuamente aggiornate o cancellate
–  Circa il 23% delle pagine viene modificato giornalmente
–  Nel dominio .com questa percentuale sale al 40%
–  In media, dopo circa 10 giorni, la metà delle pagine viene
cancellata
•  Le loro URL non sono più valide
A. Arasu et al., “Searching the Web”, ACM Transaction on Internet Technology,
1(1), 2001.
Data e Web Mining - S. Orlando
70
Trend e caratteristiche del Web
  La struttura del grafo
del Web (Bow-tie )
–  28% delle pagine
•  cuore della rete
•  pagine importanti …
molto connesse tra
loro
–  22% delle pagine
•  raggiungibile a partire
da pagine del cuore,
ma non viceversa
–  22% delle pagine
•  può raggiungere pagine del cuore, ma non viceversa
–  Il resto delle pagine sono disconnesse dal cuore della rete
Andrei Broder, et al. “Graph structure in the web: experiments and models” 9th WWW, 2000.
Data e Web Mining - S. Orlando
71
Trend e caratteristiche del Web
  Power law.
Andrei Broder, et al. “Graph structure in the web: experiments and models” 9th WWW, 2000.
Data e Web Mining - S. Orlando
72
La Power law (Long Tail) è onnipresente
  Contenuto
–  Parolenelle pagine
  Struttura
–  In-degrees / Out-degrees / Numbero di pagine per sito
  Usage patterns
–  Numbero di visitatori
–  Query/Termini sottomettesse dagli utenti di un motore di ricerca
–  Popolarità di prodotti, musica, film, …
Data e Web Mining - S. Orlando
73
Ancora Long Tail (popolarità di prodotti - songs)
Data e Web Mining - S. Orlando
74
Possibili sfide per il WM
  Trovare informazioni rilevanti
–  informazioni/risorse di qualità rispetto ad un determinato argomento/
problema/necessità
  Creare conoscenza dalle informazione disponibile
  Imparare dal comportamento di clienti/utenti
–  Imparare dai comportamenti di acquisto
–  Imparare dai comportamenti di navigazione
–  Imparare dai comportamenti di query issuing
  Personalizzazione del delivery della conoscenza
Data e Web Mining - S. Orlando
75
Web mining taxonomy
Data e Web Mining - S. Orlando
76