IoT Prism Lab
Research Lab at University of Bologna
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Theses
2017 |
Tamburrini, Pietro Progettazione e sviluppo di un sistema di monitoraggio prezzi per i negozi online Masters Thesis 2017. Abstract | Links | BibTeX | Tags: amazon, chat bot, dynamic pricing, facebook, price monitor @mastersthesis{amslaurea14913, title = {Progettazione e sviluppo di un sistema di monitoraggio prezzi per i negozi online}, author = {Pietro Tamburrini}, url = {https://amslaurea.unibo.it/id/eprint/14913}, year = {2017}, date = {2017-01-01}, abstract = {L'elaborato riguarda lo sviluppo di un sistema di monitoraggio dei prezzi dei negozi online fruibile tramite chat bot di facebook. L'aumento del numero di acquisti online ha portato all'utilizzo di sofisticati algoritmi di pricing dinamico che effettuano numerosi cambi di prezzo. Il sistema sviluppato fornisce un sistema di monitoraggio continuo con notifica istantanea che permette al consumatore di avantaggiarsi degli algoritmi di pricing. Nell'elaborato si descrive l'implementazione, si motivano le scelte implementative e si fornisce una descrizione dei risultati ottenuti.}, keywords = {amazon, chat bot, dynamic pricing, facebook, price monitor}, pubstate = {published}, tppubtype = {mastersthesis} } L'elaborato riguarda lo sviluppo di un sistema di monitoraggio dei prezzi dei negozi online fruibile tramite chat bot di facebook. L'aumento del numero di acquisti online ha portato all'utilizzo di sofisticati algoritmi di pricing dinamico che effettuano numerosi cambi di prezzo. Il sistema sviluppato fornisce un sistema di monitoraggio continuo con notifica istantanea che permette al consumatore di avantaggiarsi degli algoritmi di pricing. Nell'elaborato si descrive l'implementazione, si motivano le scelte implementative e si fornisce una descrizione dei risultati ottenuti. |
2015 |
Ballo, Mattia Big data, nosql e machine learning: un'applicazione di prediction e recommendation basata sulle api di Amazon Masters Thesis 2015. Abstract | Links | BibTeX | Tags: amazon, aws, big data, Machine Learning, MongoDB, node-webkit, nodejs, NoSQL, predictionio @mastersthesis{amslaurea9693, title = {Big data, nosql e machine learning: un'applicazione di prediction e recommendation basata sulle api di Amazon}, author = {Mattia Ballo}, url = {https://amslaurea.unibo.it/id/eprint/9693}, year = {2015}, date = {2015-01-01}, abstract = {In questa tesi sono stati introdotti e studiati i Big Data, dando particolare importanza al mondo NoSQL, approfondendo MongoDB, e al mondo del Machine Learning, approfondendo PredictionIO. Successivamente è stata sviluppata un'applicazione attraverso l'utilizzo di tecnologie web, nodejs, node-webkit e le tecnologie approfondite prima. L'applicazione utilizza l'interpolazione polinomiale per predirre il prezzo di un bene salvato nello storico presente su MongoDB. Attraverso PredictionIO, essa analizza il comportamento degli altri utenti consigliando dei prodotti per l'acquisto. Infine è stata effetuata un'analisi dei risultati dell'errore prodotto dall'interpolazione.}, keywords = {amazon, aws, big data, Machine Learning, MongoDB, node-webkit, nodejs, NoSQL, predictionio}, pubstate = {published}, tppubtype = {mastersthesis} } In questa tesi sono stati introdotti e studiati i Big Data, dando particolare importanza al mondo NoSQL, approfondendo MongoDB, e al mondo del Machine Learning, approfondendo PredictionIO. Successivamente è stata sviluppata un'applicazione attraverso l'utilizzo di tecnologie web, nodejs, node-webkit e le tecnologie approfondite prima. L'applicazione utilizza l'interpolazione polinomiale per predirre il prezzo di un bene salvato nello storico presente su MongoDB. Attraverso PredictionIO, essa analizza il comportamento degli altri utenti consigliando dei prodotti per l'acquisto. Infine è stata effetuata un'analisi dei risultati dell'errore prodotto dall'interpolazione. |