possono essere utilizzati o tramite una web application o tramite client stand- alone. Tali servizi hanno come obiettivo il riconoscimento real time di eventi critici legati alla viabilità tramite estrazione di conoscenza dai tweet scaricati da Twitter. Le operazioni di analisi e test sui servizi sono state principalmente realizzate utilizzando l'interfaccia grafica che Eclipse mette a disposizione. I servizi installati sull’application server JBoss 7.1.1 possono essere utilizzati semplicemente conoscendo l’ URL dei WSDL associati. L’applicazione così realizzata può in futuro essere estesa con l'esposizione di nuovi servizi e funzionalità. Futuri sviluppi che sono stati presi in considerazione sono i seguenti:
•Estendere l'applicazione software per andare ad effettuare operazioni di social sensing non solo da Twitter ma da tutti i principali social network (Facebook in primis).
•Interagire con nuovi web service al fine di estendere i servizi offerti come previsto in un'architettura SOA.
•Implementare la funzionalità di monitoraggio, in cui qualora un evento si verifichi in una determinata zona o luogo d'interesse ne viene mandata notifica a tutti gli utenti interessati.
•Utilizzare dei modelli per l'individuazione di eventi multipli, ovvero basati su più classi d'evento.
Indice delle Illustrazioni
Figura 1: Architettura logica del sistema...11
Figura 2: Diagramma dei casi d'uso...52
Figura 3: Diagramma delle classi package utente...77
Figura 4: Diagramma delle classi package SUM...78
Figura 5: Diagramma delle classi package modello...79
Figura 6: Diagramma delle classi di analisi completo...81
Figura 7: Diagramma delle classi di progetto package SUM...85
Figura 8: Diagramma delle classi di progetto package Modello...87
Figura 9: Diagramma delle classi di progetto dell'intero sistema software...88
Figura 10: Architettura generale...90
Figura 11: Tabella SUMClassificati del database Smarty...95
Figura 12: Diagramma ER database Smarty...97
Figura 13: Meccanismo OAuth 2.0 utilizzato nell'applicazione software progettata ...105
Figura 14: Possibili errori restituiti dalla GoogleMapsApi...108
Figura 15: Espressioni regolari presenti nel file RemoveMetadataRegex.xml...112
Figura 16: Diagramma delle classi Java per le restituzioni dei servizi...138
Figura 17: Dataset di training caricato sulla GUI di Weka...148
Figura 18: Risultato dell'applicazione dello STWV al dataset di training...150
Figura 19: Applicazione del filtro AttributeSelection al dtaset di Training...151
Figura 20: Il FilteredClassifier utilizzato...153
Figura 21: Parte del file Stopwords.txt contente le stopwords dell'Italiano...155
Figura 22: Codice Java utilizzato all'interno dell'applicazione software per la costruzione dello StringToWordVector...157
Figura 23: Codice Java utilizzato all'interno dell'applicazione software per la costruzione dell'AttributeSelection...158
Figura 24: SUM presenti nel database scaricati con le keywords: Incidente, Traffico, Coda, #Traffico, #Incidente, #Coda...169
Figura 25: Uno dei Tweet raccolti tramite il servizio. Questo è postato da un utente alle 10:10 relativamente all'incidente del 24 Gennaio 2014 sul GRA...175
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Ringraziamenti
Un doveroso e sentito ringraziamento va all’Ing. Pietro Ducange, che mi ha seguito per l’intero lavoro di Tesi con estrema competenza, cordialità e totale disponibilità; ringrazio, inoltre, il Prof. Francesco Marcelloni per i preziosi suggerimenti e aiuti datimi nel portare a termine questo lavoro e per la fiducia riposta, la Prof.ssa Beatrice Lazzerini per la propria disponibilità. Ringrazio l'Ing. Armando Segatori e l'Ing. Eleonora D'Andrea per la disponibilità e simpatia mostrate nello svolgimento del lavoro.
Infine il ringraziamento più grande va alle persone che sono nel mio cuore: ai miei genitori senza i quali tutto questo non sarebbe stato possibile; ad Alessia per essere sempre la mia luce, la mia ispirazione, la mia forza; a mia sorella Cristina per esserci sempre quando ho bisogno, a Molly per dimostrarmi sempre il suo amore scodinzolando come non mai.