Risultati e Obiettivi Raggiunti
Un registro aggiornato delle tappe tecnologiche, dei risultati di ricerca e degli esiti misurabili prodotti dalla piattaforma Moneying-Plus.
Risultati Principali
Risultati concreti prodotti nel corso del ciclo di vita del progetto, dal benchmarking degli algoritmi alle integrazioni live della piattaforma.
Ricerca su tecnologie database per l’analisi di grandi dataset
Attività di ricerca e valutazione tecnologica focalizzata sull’individuazione di soluzioni database adatte alla gestione e all’analisi di grandi moli di dati. Nel corso dello studio è stato individuato JanusGraph come tecnologia di particolare interesse per scenari basati su relazioni complesse e analisi avanzata dei dati. Parallelamente, sono state analizzate anche le potenzialità di BerkeleyDB, valutandone caratteristiche, performance e possibili ambiti applicativi all’interno di architetture orientate alla scalabilità e all’elaborazione di dataset estesi.
Ricerca su algoritmi per l’analisi di nodi connessi e confronti prestazionali
Attività di ricerca e sperimentazione finalizzata all’analisi di algoritmi noti per l’individuazione e lo studio di nodi fortemente connessi all’interno di strutture dati a grafo. Nel corso delle analisi sono stati individuati gli algoritmi di Kosaraju e Tarjan come soluzioni di riferimento per il contesto applicativo esaminato. Entrambi sono stati implementati all’interno di un prototipo sviluppato su dataset fittizi creati ad hoc, con l’obiettivo di effettuare confronti prestazionali, valutarne l’efficienza computazionale e analizzarne il comportamento in scenari simulati di crescente complessità.
Milestone
I momenti chiave che hanno definito lo sviluppo della piattaforma Moneying-Plus.
Avvio e sviluppo dell’attività di ricerca sulle tecnologie database orientate all’analisi di grandi moli di dati. Nel corso della milestone sono state valutate soluzioni specializzate per scenari ad alta complessità relazionale, con particolare attenzione a JanusGraph, e sono state approfondite anche le potenzialità di BerkeleyDB in termini di performance, scalabilità e possibili ambiti di adozione.
Avvio delle attività di ricerca e prototipazione dedicate all’analisi di algoritmi per l’individuazione di nodi fortemente connessi in strutture a grafo. Sono stati selezionati e implementati gli algoritmi di Kosaraju e Tarjan all’interno di un prototipo basato su dataset fittizi creati ad hoc, al fine di effettuare confronti prestazionali e valutarne l’efficacia in scenari simulati.
